精选
放开思路，重振计算科学技术 (180112）
闵应骅
据IEEESpectrum2018/01月号的新闻报道，去年11月，IEEE举办了重振计算科学技术会议(IEEE Rebooting Computing Conference)。在这个会议上，一些奇特的思路被提了出来。
人们很难想像，一台如图所示的大型计算机，那么多机柜。而里面却是集成度极高的大量纳米级的芯片。它们之间的连线却是又多又粗的。下面那张图所示的是一个技术人员在田纳西的橡树岭国家实验室里安装超级计算机的内部数据网络。多么明显的反差！
由于摩尔定律失效，半导体技术不可能像以前一样那么高速发展，计算科学技术的发展遇到了困难。下一步该怎么走是摆在计算机人面前的严峻的问题。有些人闭着双眼还在高呼摩尔定律还活着；有些人忘了自己是搞计算机的，环顾左右而言它。当然，人工智能、量子计算会发挥作用；可逆计算、神经形态芯片是对经典的出色的变异。一些不甚熟悉的概念也暴露在阳光下，譬如可以加速人工智能的光子芯片，纳米机械的梳形逻辑，和多维的语音识别系统。我一直期待一位像图灵、亨. 诺依曼那样的大科学家来重新定义计算，现在也看不到迹象。下面是该新闻列出的四个比较奇特而似有前途的想法。我想中国科学家也不能放弃在这个问题上的探索，那将是真正的原始创新。
1．冷量子神经元
人脑有极高的能量有效性。人脑的一个神经元的一个电压毛刺只消耗10fj（fj是指千万亿分之一焦耳，即10负15次方焦耳）。美国国家标准和技术研究所（NIST）的Michael L. Schneider和他的团队认为，如果用两种类型的约瑟夫森结的人工神经元他们可以做到接近那样的水平。我记得,1970年代,IBM Watson研究中心好像做过一个约瑟夫森计算机,不过发表一篇文章就没下文了。
NIST科学家想到一个办法把这些设备连成一个神经网络。在模拟中，他们训练该网络去认识三个字母z,v,和n。如果不算制冷到4开氏度所需的能量，认一个字母只要2 fj，实际比这还要小。如果某些工程问题能解决的话，你可以构建一个神经网络，像人类神经元一样省能量。
2．用线做计算
晶体管之间的连线现在已经更紧密地封装在一起，这会引起串扰，一条线上的信号会通过寄生电容进到邻线上去。过去的研究都是如何防止串扰，使之不会破坏系统的正常工作。密苏里大学堪萨斯城分校的Naveen Kumar Macha和他的团队已经利用了这一点。过去我们都是要防止串扰，在今天的逻辑电路中，干扰信号传播出毛刺，Mache说他们要用它参与逻辑。我们在做布尔过程论的研究时，已经发现：逻辑电路中的毛刺大量存在，可能是串扰引起，也可能是门延迟的不均衡引起，它所消耗的能量占到电路能量消耗的1/3。
Macha他们发现，适当安排连线可以出现类似的逻辑行为。譬如三根平行线，给旁边的一根或两根线一个电压，就会在中间那一根上引起一个串扰，这不就是一个或门吗？明智地增加一个晶体管，他们构建了与门、或门、异或门，以及一个有进位功能的电路。这四种电路都比相应的CMOS电路更少的晶体管和少得多的芯片面积。
3．出击纳米小滴
英格兰的达拉谟大学的工程师们已经讲授纳米材料薄膜去解决经典问题。譬如在一个乳房X光照片上定位癌症。他们通过电极阵列将电压脉冲送到侵入液体晶体的碳纳米管的稀释混合体中，经过一段时间以后，碳纳米管，导体和半导体的混合体发生变化，被重新安排成一个电极的复杂网络。用遗传算法和一个用户电路板，该网络能够执行最优化问题的关键部分。这个纳米混合体还能解第二个比较简单一点的问题。
这些问题解决得好吗？在某些情况下，答案和人差不多，而在其他情况下要坏一些。应该清楚，我们是在训练一个碳纳米管混合体。
4．硅电路板
计算机设计师都在探寻为什么芯片内数据移动这么容易，而芯片之间的移动慢得多，而且费劲。根据加州大学洛杉矶分校(UCLA)工程师们的看法，是因为芯片封装和印刷电路板的问题。它们都不是好的热导体，从而限制了允许消散的能量。它们也增加了数位在芯片间移动所需的能量和时间。为此，工业界已经看到这些问题，而且开始把多个芯片封装在一起。
PuneetGupta和他的UCLA同行建议用一小块硅片代替印刷电路板。在这样一块“硅片碎料”上，未经封装的裸芯片可以紧缩在100微米以内，由与集成电路中同样的连线连接着，从而减少延迟、能量消耗和系统尺寸。
这个办法有利于打破昂贵的系统芯片（SOC）代之以便宜的芯片组(chiplets) ,让芯片组完成SOC上各种核的功能。另外，由于硅比印刷电路板在传导热量方面更好，你就可以更高速度运行处理器核。
该文形容这些想法wild，的确是大胆的。过去认为是有害的东西设法利用，参与计算。重振计算科学技术的问题之根本一个是元器件；一个是计算理论。元器件是基础，可惜搞计算机的人懂得元器件、材料的人比较少。而计算理论要雄厚的数学基础，搞计算机技术的人也比较欠缺。所以，重振计算科学技术需要多学科、各方面人才，大家放开思路，来搞原始创新。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自闵应骅科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-290937-1094444.html?mobile=1
收藏
