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來(lái)源：環(huán)球科學(xué) 硅已經(jīng)支持計(jì)算機(jī)工作近半個(gè)世紀(jì)了，無(wú)論是圖形處理還是數(shù)字運(yùn)算，所有的信息處理都由數(shù)百萬(wàn)個(gè)聚集在一起的微型邏輯門電路完成，而這些電路都是由硅制成的。 但硅芯片的時(shí)代或許很快將要終結(jié)。摩爾定律指出在微處理器中的硅晶體管數(shù)量每?jī)赡瓯銜?huì)增加一倍，但這一預(yù)測(cè)不可能永遠(yuǎn)適用，因?yàn)橐粔K芯片上可承載的晶體管數(shù)目是有限的。 機(jī)器學(xué)習(xí)熱潮是硅芯片面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)。運(yùn)行需要處理海量數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，令基于硅的計(jì)算機(jī)耗能飆升。半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)（SIA）預(yù)計(jì)，以目前的趨勢(shì)，2040年計(jì)算機(jī)的能量需求將會(huì)超過(guò)世界總能量供給。 世界各國(guó)的研究人員正在開(kāi)發(fā)可替代硅來(lái)處理海量數(shù)據(jù)的新型計(jì)算系統(tǒng)。這些系統(tǒng)力求比現(xiàn)在的芯片更小，能效更高。 Julie Grollier領(lǐng)導(dǎo)的研究組正在法國(guó)UMPhy lab實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)可以仿人類大腦工作的納米器件。她的研究組用磁性粒子進(jìn)行運(yùn)算，尤其是模式識(shí)別。 當(dāng)磁性粒子非常小時(shí)，它們會(huì)處于不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，磁場(chǎng)開(kāi)始無(wú)規(guī)律振蕩。通過(guò)施加電流，研究組就可以利用這樣的振蕩完成基礎(chǔ)運(yùn)算。如果這種計(jì)算裝置的規(guī)模能夠擴(kuò)大，Grollie相信這項(xiàng)技術(shù)能比現(xiàn)有的技術(shù)更快的完成識(shí)別模式。 這項(xiàng)技術(shù)也會(huì)減少能量消耗。Grollier說(shuō)，這磁性自發(fā)振蕩器工作時(shí)所需的能量是硅基計(jì)算系統(tǒng)的百分之一，器件尺寸則只有萬(wàn)分之一。 去年12份在巴黎創(chuàng)立了 LightOn公司的Igor Carron 則找到了硅芯片的另一種替代品——光。 關(guān)于未來(lái)的LightOn計(jì)算機(jī)具體是如何工作的，Carron并不多談，但他們將會(huì)構(gòu)建一個(gè)能處理巨大的數(shù)據(jù)集的光學(xué)系統(tǒng)，從而讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法更輕松地使用這些數(shù)據(jù)。這個(gè)系統(tǒng)運(yùn)用了被稱為隨機(jī)投影（random projection）的數(shù)學(xué)方法。隨機(jī)投影方法是在1984年提出的，但因涉及大量計(jì)算，硅芯片無(wú)法勝任。現(xiàn)在Carron和他的同事找到了用光來(lái)完成全部操作的方法。 這些處理數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的新方法會(huì)發(fā)揮什么樣的作用？Carron認(rèn)為，如果機(jī)器學(xué)習(xí)不依賴大型處理器，那么可穿戴計(jì)算設(shè)備就可以飛速發(fā)展。這還能讓把計(jì)算機(jī)植入日常物品中的新興技術(shù)“物聯(lián)網(wǎng)”更強(qiáng)大。 這些可穿戴設(shè)備不再需要將大量的數(shù)據(jù)返回?cái)?shù)據(jù)中心處理，而是可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時(shí)處理。 Grollier和Carron發(fā)明的設(shè)備不是僅有的替代計(jì)算技術(shù)。美國(guó)斯坦福大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一個(gè)含有178個(gè)晶體管的芯片，這些晶體管由碳納米管構(gòu)成。碳納米管獨(dú)特的電學(xué)性能使得它們相對(duì)于硅晶體而言是一種更高效的開(kāi)關(guān)器件。今年早些時(shí)候，以色列的本-古里安大學(xué)和美國(guó)佐治亞理工學(xué)院的研究者用DNA制造出了世界上最小的二極管，而二極管正是電子計(jì)算機(jī)的基本元件。 到目前為止，可以處理海量數(shù)據(jù)的高性能硅芯片計(jì)算機(jī)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍在不斷取得重大進(jìn)步。但是硅芯片計(jì)算機(jī)的性能不可能永遠(yuǎn)保持指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。要充分處理和利用全世界的數(shù)據(jù)，我們需要無(wú)處不在的智能學(xué)習(xí)設(shè)備。像Facebook和Google這樣的公司目前僅僅觸及了這些數(shù)據(jù)的皮毛。Carron說(shuō)：“大型網(wǎng)絡(luò)公司每天都在積累海量的數(shù)據(jù)，但他們根本沒(méi)有充分挖掘其價(jià)值。” |
