Что означает скорость, энергоэффективность компьютерной системы

Обновлено: 22.11.2024

ENERGY STAR позволяет легко найти энергосберегающий компьютер, соответствующий вашим потребностям. Используя средство поиска продуктов ENERGY STAR, вы можете выбрать один из сотен сертифицированных эффективных компьютеров от лучших, пользующихся наибольшим доверием и самых популярных брендов, таких как Apple, Dell, HP, Lenovo и других. Кроме того, вы можете отфильтровать список моделей по определенным атрибутам, таким как:

  • Форм-фактор (например, настольный компьютер, ноутбук, ноутбук "два в одном", планшет и т. д.)
  • Скорость процессора
  • Память
  • Сетевые функции

Компьютеры бывают самых разных форм и функций — от легких планшетов до старой офисной рабочей лошадки — настольного компьютера. Однако границы продолжают стираться. Вы можете купить новый настольный компьютер, почти такой же маленький и незаметный, как ноутбук, или найти такой же мощный ноутбук, как настольный компьютер. Существуют ноутбуки, предназначенные для использования в качестве планшетов и настольных ПК «все в одном» без отдельного монитора. Ознакомьтесь с нашим руководством по покупке, чтобы разобраться во всех вариантах и ​​выбрать модель, подходящую для вашей ситуации.

Независимо от формы и функций, которые вы ищете, обязательно ищите компьютеры, получившие сертификат ENERGY STAR за экономию энергии и защиту климата. Они сертифицированы независимыми поставщиками для повышения энергоэффективности и потребляют на 25–40 % меньше энергии, чем обычные модели, благодаря использованию наиболее эффективных компонентов и лучшему управлению энергопотреблением в режиме ожидания.

Заинтересованы в энергоэффективных офисных телефонах, многофункциональных копировальных аппаратах, принтерах, сканерах или мониторах? Узнайте больше об офисном оборудовании, сертифицированном ENERGY STAR.

Поиск товаров

Продукты ENERGY STAR сертифицированы
для экономии энергии.

Поиск скидок — новинка

Типы компьютеров 1

Первым шагом является выбор типа компьютера, который вам понадобится. В таблице ниже представлен основной обзор преимуществ и недостатков настольных компьютеров, ноутбуков, нетбуков и планшетов.

Компактный. В два раза меньше полноразмерных настольных компьютеров и идеально подходят для небольших помещений, но их сложнее модернизировать и ремонтировать.

Полноразмерный. Полноразмерные настольные компьютеры, требующие больше места под столом или над ним, являются самыми дешевыми, их проще всего модернизировать и ремонтировать, а также они предлагают больше функций и опций.

От 14 до 16 дюймов. Предлагая баланс производительности, портативности и цены, эти модели являются хорошим выбором, если вы реже берете с собой ноутбук. Эти модели легко конфигурируются как замена настольному компьютеру. Они могут поставляться с графическими процессорами и выделенной видеопамятью, что делает их подходящими для игр.

Особенности, которые следует учитывать при покупке компьютера 2

Помимо энергоэффективности, при покупке компьютера необходимо учитывать множество других важных эксплуатационных и удобных функций. Обратите внимание, что приведенная ниже информация относится к марту 2014 года, и хотя в принципе она верна, шкала того, что является «адекватным» или «типичным» с точки зрения возможностей компонентов, может резко измениться за короткий период времени.

Компоненты

Процессор или центральный процессор (ЦП). «Мозг» компьютера, ЦП отвечает за обработку информации. Производительность является наиболее важным фактором и определяется в первую очередь количеством ядер и тактовой частотой. Процессоры с несколькими ядрами могут обрабатывать больше данных одновременно, а количество ядер часто указывается в названии процессора. Core 2 Duo имеет два ядра, а Core 2 Quad — четыре; Phenom X3 имеет три ядра. Однако; Процессоры Core i5 имеют два ядра, а другие — четыре. Тактовая частота, измеряемая в гигагерцах (ГГц), определяет, насколько быстро процессор может обрабатывать информацию, и, как правило, в семействе процессоров чем выше тактовая частота, тем быстрее процессор. Тактовая частота обычно начинается с 1 ГГц для мобильного процессора и может превышать 3 ГГц для настольного процессора.

Память. Память компьютера или ОЗУ используется для временного хранения данных, пока компьютер включен. Чем больше памяти у компьютера, тем он быстрее, до определенного момента. Память измеряется в гигабайтах (ГБ). На настольных компьютерах обычно используется 8 ГБ; несколько ноутбуков включают 8GB. Для всего, кроме тяжелой многозадачности или редактирования видео, 4 ГБ достаточно. Нетбуки часто поставляются с 1 ГБ памяти, чего вполне достаточно.

Графический адаптер и графическая память. Этот компонент, также известный как видеокарта, графический процессор или графическая карта, отвечает за отрисовку того, что вы видите на экране. Два типа графических адаптеров: интегрированные (где графический процессор является частью реального ЦП) и дискретные (где графический процессор встроен в отдельную карту, установленную в ПК). Подавляющее большинство продаваемых компьютеров имеют встроенную графику, которая в некоторых случаях может быть медленнее дискретных графических процессоров. Однако в некоторые новые процессоры интегрирована графика дискретного класса. Встроенная графика использует часть памяти вашей системы, поэтому убедитесь, что на вашем компьютере установлено не менее 6 ГБ памяти.Если вы выбираете систему с дискретной графикой, ищите не менее 256 МБ видеопамяти. Геймеры должны получить 512 МБ или больше.

Жесткий диск. Также известный как жесткий диск, это место, где хранятся ваши программы, документы, музыка, фотографии и видео. Размеры жестких дисков измеряются в гигабайтах и ​​терабайтах и ​​обычно варьируются от 250 ГБ до более 1 ТБ (терабайт). Хотя размер имеет значение, скорость не менее важна. Скорость измеряется в об/мин (оборотов в минуту). Медленному жесткому диску потребуется больше времени для запуска ОС и программ, а также для выполнения задач (таких как установка программ или сканирование жесткого диска на наличие вирусов). Получите настольный компьютер с жестким диском со скоростью не менее 7200 об/мин и ноутбук с жестким диском со скоростью 5400 об/мин. Некоторые высококачественные настольные компьютеры и ноутбуки могут быть сконфигурированы с настройкой RAID (избыточный массив независимых дисков). Эти компьютеры имеют два или более жестких диска. Существует несколько типов RAID, наиболее распространенными из которых являются RAID 0 и RAID 1. RAID 0 распределяет ваши данные по нескольким жестким дискам, что может значительно повысить скорость. Но если один выйдет из строя, вы потеряете данные на всех своих дисках. RAID 1 автоматически копирует данные с одного диска на другой. Если один выйдет из строя, все ваши данные будут в безопасности на другом. Твердотельные накопители (SSD) не имеют вращающегося диска, как обычный жесткий диск, поэтому они потребляют меньше энергии, работают тише и должны быть более устойчивыми к повреждениям в результате агрессивного использования и обещают более быстрый доступ к данным. Однако они стоят дороже, чем обычные жесткие диски. Гибридные диски по более низкой цене, в которых жесткий диск сочетается с твердотельной памятью, представляют собой хороший компромисс.

Оптический привод. Эти устройства, являющиеся стандартными для современных компьютеров, читают и записывают диски CD, DVD и Blu-ray. Записываемые компакт-диски (CD-R) могут содержать до 700 МБ данных. Записываемые DVD-диски (DVD+R, DVD-R или DVDRAM) могут содержать до 4,7 ГБ (однослойный) или 8,5 ГБ (двухслойный) данных. Приводы Blu-ray Disc (BD) — это новейший стандарт, способный воспроизводить фильмы Blu-ray и хранить 25 ГБ (однослойный) или 50 ГБ (двухслойный) данных соответственно.

Порты. Порты, которые нужно искать, включают USB (включая новый USB 3.0), FireWire, Ethernet, eSATA и S-video или HDMI. Порты USB позволяют подключать различные дополнительные устройства, такие как цифровые камеры или внешние жесткие диски, а также флэш-накопители для копирования файлов на жесткий диск и с него. Наличие этих портов на передней панели корпуса делает подключение устройств более удобным. Порт Ethernet или беспроводная сетевая карта позволяют связать несколько домашних компьютеров для совместного использования файлов, принтера или широкополосного подключения к Интернету. Порты FireWire или IEEE 1394 используются для захвата видео с цифровых видеокамер и подключения к другим периферийным устройствам.

Новая функция на компьютерах

Сенсорные экраны. Сенсорные экраны были доступны на компьютерах «все в одном» в течение некоторого времени. Но с упором Windows 8 на сенсорные экраны ноутбуки также получают сенсорные экраны. Сенсорный экран не требуется для использования преимуществ Windows 8, хотя он добавляет удобства.

Улучшенные сенсорные панели. Большинство ноутбуков с Windows 8 также имеют улучшенные сенсорные панели, которые добавляют жесты мультитач, специально предназначенные для новой операционной системы. Наличие улучшенной сенсорной панели на вашем ноутбуке несколько компенсирует отсутствие сенсорного экрана.

Безопасность входа. Все большее число ноутбуков включают сканеры отпечатков пальцев и технологию распознавания лиц в качестве удобной альтернативы вводу пароля при входе в систему. Некоторые производители ноутбуков теперь включают технологию распознавания лиц.

При покупке компьютера обязательно обратите внимание на ENERGY STAR

Дата вступления в силу текущей спецификации: 18 ноября 2018 г.

Критерии сертификации компьютерных продуктов ENERGY STAR требуют, чтобы компьютеры эффективно работали в нескольких режимах работы (например, в выключенном, спящем и простоя), использовали эффективные функции управления питанием и использовали энергосберегающие блоки питания.

Спецификация производительности ENERGY STAR распространяется на настольные компьютеры, интегрированные настольные компьютеры, ноутбуки, планшеты, портативные моноблоки, тонкие клиенты и рабочие станции, адаптируя критерии для каждого типа продукта. Он обеспечивает базовую норму для каждого типа продукта, которая ограничивает количество энергии, которое продукт может потреблять, а затем добавляет нормы для функций, которые увеличивают потребность в энергии. Кроме того, спецификация устанавливает требования к управлению питанием. Они настроены таким образом, что дисплей переходит в спящий режим в течение 15 минут бездействия пользователя, а система переходит в спящий режим в течение 30 минут после активности пользователя.

Полное описание спецификации см. в документе Компьютерные требования к программе версии 7.1 (PDF, 1,4 МБ).

Можно ли повысить эффективность вычислений, использующих режимы простоя и ожидания (более репрезентативные для «типичного использования»), по сравнению с максимальной производительностью?

Загрузить эту статью в .Формат PDF
Файлы этого типа включают графику и схемы с высоким разрешением, если применимо.

Доктор. Джонатан Куми, преподаватель Стэнфордского университета

Любой разговор между экспертами по полупроводникам неизбежно сведется к концу закона Мура. Нам всем нравится размышлять об этом, но правда в том, что никто не может назвать точную дату, когда это закончится. Однако мы знаем, что в период после 2000 года мы наблюдали значительное замедление темпов роста производительности и эффективности, которых нам удавалось добиваться из года в год. К счастью, по крайней мере в одном аспекте вычислительной эффективности мы наблюдаем более быстрые улучшения, чем ожидалось, и мы считаем, что они будут продолжаться еще как минимум несколько лет.

Сэм Наффзигер, Advanced Micro Devices (AMD)

Существуют различные способы измерения эффективности вычислений. Однако одним из наиболее показательных и легко вычисляемых показателей является эффективность вычислений при пиковой вычислительной мощности [1], обычно измеряемая в вычислениях на киловатт-час.

Долгое время производительность процессора и пиковая энергоэффективность росли вместе быстрыми темпами. Рост начался задолго до 1965 года, когда Гордон Мур опубликовал свой первый прогноз [2]. Пиковая выходная эффективность удваивалась примерно каждые 1,6 года с начала компьютерной эры [3]. В результате с середины 1940-х до 2000 года энергоэффективность вычислений при пиковой производительности повысилась на десять порядков — более чем в десять миллиардов раз за более чем пять десятилетий.

На рубеже тысячелетий из-за особенностей масштабирования КМОП-схем рост максимальной выходной энергоэффективности начал замедляться и удваивался примерно каждые 2,6 года [4] ( Рис. 1). Производители чипов обратились к архитектурным изменениям, чтобы компенсировать замедление, например к многоядерности ЦП, но они не смогли сохранить исторические темпы роста производительности и эффективности.

Разница между этими двумя темпами роста существенна. Удвоение каждые полтора года приводит к 100-кратному увеличению эффективности каждые десять лет. Удвоение каждые два с половиной года дает всего 16-кратное увеличение.

<р>1. График пиковой энергоэффективности вычислений с 1985 по 2020 год.

Ключевыми входными данными являются измерения или оценки количества вычислений в час и потребления электроэнергии в час при максимальной вычислительной мощности

Как обсуждалось выше, показатель, ориентированный на пиковую производительность, мало что говорит о том, как большинство современных компьютеров работают в обычном режиме, поэтому более актуальным соображением стало то, что мы могли бы назвать «энергоэффективностью при типичном использовании» или TUEE [ 1], что позволит использовать преимущества режимов с низким энергопотреблением для типичных циклов использования вычислительных устройств.

Чтобы создать такую ​​метрику, можно определить стандартный профиль использования вычислительных устройств в конкретном приложении (например, портативных компьютеров, используемых в бизнесе), оценить количество вычислений, выполненных за год, и разделить на количество вычислений. киловатт-часов в год использования электроэнергии, как в уравнении 2. Такой расчет будет учитывать не только тот факт, что компьютеры редко работают на максимальной мощности, но также и то, насколько хорошо и как быстро компьютер переходит в режим ожидания или спящий режим.

Единицы измерения этого показателя также должны выражаться в расчетах на киловатт-час, но его нельзя сравнивать в абсолютном выражении с пиковой выходной энергоэффективностью (поскольку как годовые расчеты, так и потребление энергии измеряются по-разному). Однако тенденции с течением времени можно сравнить.

К сожалению, пока еще никто не создал общепризнанный профиль использования, отражающий результаты вычислений в полевых условиях в течение года, и до сих пор ведутся большие споры о целесообразности создания таких показателей. Многие исследователи боролись с этой проблемой в прошлом, в том числе Найт [8, 9, 10], Моравек [11], МакКаллум [12] и Нордхаус [13]. Однако в некоторых случаях такой расчет возможен (см. тенденции, полученные на основе данных Spec Power, представленных ниже).

Чтобы избежать этих проблем и получить значимую тенденцию в TUEE, можно разделить индекс максимальной вычислительной мощности конкретного компьютера (нормированный к некоторому базовому году) на индекс средней электрической мощности. потребляемая мощность, необходимая для работы такого вычислительного устройства в течение года (приведенная к тому же базовому году). Эта метрика позволила бы нам учитывать улучшения в активной мощности, времени активной задачи, мощности в режиме ожидания, времени перехода и частоте задач вычислительных устройств, а также правильно учитывать увеличение вычислительной мощности для более новых устройств. Он предполагает, что загрузка процессора остается неизменной с течением времени, а производительность вычислений увеличивается с той же скоростью, что и максимальная скорость процессора, но не требует измерения точного количества вычислений, выполняемых компьютером в течение года (см. уравнение 3).

Обнадеживающая тенденция заключается в том, что в последние годы темпы повышения эффективности при обычном использовании превышают темпы повышения эффективности при пиковой производительности. С появлением мобильных компьютеров и глобальных стандартов энергопотребления, которые за последние пару десятилетий уделяют особое внимание среднему энергопотреблению, 2 повышение эффективности типичного использования произошло быстро.

<р>2. График исторической и прогнозируемой эффективности вычислений с 2008 по 2020 год.

Тенденции эффективности типичного использования в настоящее время гораздо важнее, чем тенденции максимальной производительности для мобильных устройств и настольных компьютеров. Для серверов сочетание пиковой производительности и состояний бездействия/низкого энергопотребления, которые представляют собой обычное использование, больше ориентировано на пик, чем для мобильных устройств, но низкая загрузка серверов, характерная для корпоративных центров обработки данных, означает, что энергопотребление в режиме ожидания может иметь важное значение для этих устройств. также.

На рис. 3 показана недавняя тенденция пиковой производительности серверов и эффективности типичного использования с использованием контрольного показателя SPECpower, рассчитанного по уравнению 2. 3 Темпы улучшения с 2009 по 2016 год соответствуют тенденциям для мобильных устройств. . Данные показывают удвоение максимальной эффективности вывода каждые 2,9 года, но удвоение эффективности типичного использования 4 каждые 1,7 года.

<р>3. На диаграмме показаны тенденции серверов в отношении пиковой производительности и эффективности при обычном использовании с использованием эталонного теста SPECPower.

Каков потенциал для дальнейших улучшений?

Эти подходы по-прежнему имеют широкие возможности для дальнейшего развития, что позволяет нам прогнозировать время удвоения эффективности в 1,5 года для эффективности типичного использования за весь период с 2008 по 2020 год. Как и все экспоненциальные тенденции, этот также будет уменьшаться по мере того, как мощность холостого хода приближается к нулю, и в потреблении энергии снова преобладает небольшая мощность активного периода. Рис. 4 показывает, что при активном использовании состояний простоя и снижении их энергопотребления небольшой пиковый период работы портативных компьютеров снова должен начать доминировать в общем энергопотреблении в следующем десятилетии.

Это обнадеживающий признак того, что эффективность типичного использования в меньшей степени зависит от (замедляющихся) улучшений пиковой выходной эффективности и в большей степени зависит от преимуществ, связанных с архитектурой и управлением энергопотреблением (детализированные режимы с низким энергопотреблением, быстрый вход/выход). таких режимов и оптимизации, основанной на сценариях использования). Ключом к этим достижениям является уменьшение или устранение мощности, которая не задействована напрямую в непосредственных вычислениях. В устаревших системах многие элементы включены, но бездействуют, ожидая, что можно будет сделать. Например, дополнительные ядра процессора в многоядерной системе часто простаивают, ожидая задачи. Дисковые накопители могут оставаться включенными в ожидании запроса на доступ.

Mobile Mark 2014 в качестве прокси для реального использования.

<р>4. В этом случае мы оцениваем эффективность типичного использования с пиковой производительностью каждого сервера (в вычислениях в секунду), деленной на энергопотребление (в ваттах или джоулях в секунду) при 10%-м использовании (что типично для серверов в корпоративных компаниях, и, таким образом, представляет среднюю мощность и энергопотребление для серверов, работающих на этом уровне использования). Пиковая эффективность вывода для сложных операторов центров обработки данных, таких как Google, Microsoft и Amazon, чьи серверы обычно работают с гораздо более высоким уровнем загрузки, чем корпоративные серверы, растет темпами, сравнимыми с тенденциями максимальной эффективности вывода, рассчитанными на основе данных Spec Power.< /p>

Ссылки:

[2] Мур, Гордон Э. 1965. «Втиснуть больше компонентов в интегральную схему». В разделе Электроника. 19 апреля.

[3] Куми, Джонатан Г., Стивен Берард, Марла Санчес и Генри Вонг. 2011. «Последствия исторических тенденций в электрической эффективности вычислений». Анналы истории вычислительной техники IEEE. об. 33, нет. 3. Июль-сентябрь. стр. 46–54.

[5] Куми, Джонатан Г., Х. Скотт Мэтьюз и Эрик Уильямс. 2013. «Умное все: сократят ли интеллектуальные системы использование ресурсов?» Ежегодный обзор окружающей среды и ресурсов. об. 38 октября. стр. 311–343.

[6] Баррозу, Луис Андре, Джимми Клидарас и Урс Хёльцле. 2013. Центр обработки данных как компьютер: введение в проектирование машин складского масштаба. 2-е изд. Сан-Рафаэль, Калифорния: Morgan & Claypool.

[8] Найт, Кеннет Э. 1963. Исследование технологических инноваций — эволюция цифровых компьютеров. Диссертация, Технологический институт Карнеги.

[9] Найт, Кеннет Э. 1966. «Изменения в производительности компьютера». Обработка данных. Сентябрь. стр. 40–54.

[10] Найт, Кеннет Э. 1968. «Развитие производительности компьютеров, 1963–67». Обработка данных. Январь. стр. 31–35.

[11] Моравец, Ханс. 1998. «Когда компьютерное оборудование сравняется с человеческим мозгом?» Журнал эволюции и технологий. об. 1,

[15] Гоф, Кори, Ян Штайнер и Уинстон А. Сондерс. 2015. Энергоэффективные серверы: схемы оптимизации центров обработки данных. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Apress Media.

«Все современные технологии компьютерных устройств действительно ограничены скоростью движения электрона. Это ограничение довольно фундаментальное, потому что самая быстрая возможная скорость для передачи информации, конечно же, скорость света, а скорость электрона уже значительную долю этого. Мы надеемся на будущие улучшения не столько в скорости компьютерных устройств, сколько в скорости вычислений. Сначала это может показаться одним и тем же, пока вы не поймете, что количество операций, необходимых для компьютерных устройств, выполнение вычислений определяется чем-то другим, а именно алгоритмом.

"Очень эффективный алгоритм может выполнять вычисления намного быстрее, чем неэффективный алгоритм, даже если аппаратное обеспечение компьютера не меняется. Таким образом, дальнейшее совершенствование алгоритмов открывает возможный путь к дальнейшему ускорению работы компьютеров; улучшенная эксплуатация параллельных операций, предварительное вычисление частей задачи и другие подобные приемы — все это возможные способы повышения эффективности вычислений.

"Эти идеи могут звучать так, как будто они не имеют ничего общего с "физическими ограничениями", но на самом деле мы обнаружили, что, принимая во внимание некоторые квантово-механические свойства будущих компьютерных устройств, мы можем разрабатывать новые типы алгоритмов. которые намного, намного более эффективны для определенных вычислений.Мы все еще очень мало знаем об окончательных ограничениях этих «квантовых алгоритмов». "

Сет Ллойд, доцент кафедры машиностроения Массачусетского технологического института, подготовил этот обзор:

«Скорость компьютеров ограничена тем, насколько быстро они могут перемещать информацию из того места, где она сейчас находится, туда, куда она должна перейти дальше, и тем, насколько быстро эта информация может быть обработана после того, как она попадет сюда. Электронный компьютер выполняет вычисления, перемещая электроны. Таким образом, физические ограничения электрона, движущегося через материю, определяют, насколько быстро могут работать такие компьютеры. Однако важно понимать, что информация может перемещаться по компьютеру намного быстрее, чем сами электроны. Рассмотрим садовый шланг: когда вы поворачиваете на кране, сколько времени потребуется, чтобы вода потекла с другого конца? Если шланг пустой, то количество времени равно длине шланга, деленной на скорость, с которой вода стекает по шлангу. Если шланг полон, то количество времени, которое требуется для выхода воды, равно длине шланга, деленной на скорость, с которой импульс распространяется по шлангу, скорость, приблизительно равная скорости звука в воде.

«Провода в электронном компьютере подобны полным шлангам: они уже заполнены электронами. Сигналы проходят по проводам со скоростью света в металле, примерно вдвое меньше скорости света в вакууме. обработка информации в обычном компьютере подобна пустым шлангам: когда они переключаются, электроны должны перемещаться с одной стороны транзистора на другую. В этом случае «тактовая частота» компьютера ограничивается максимальной длиной, которую сигналы должны пройти, разделенные на на скорость света в проводах и на размер транзисторов, деленную на скорость электронов в кремнии.В современных компьютерах эти числа составляют порядка триллионных долей секунды, что значительно меньше, чем реальное время часов в миллиардные доли секунды. во-вторых, компьютер можно сделать быстрее, просто уменьшив его размер. Улучшенные методы миниатюризации были и остаются наиболее важным подходом к ускорению компьютеров в течение многих лет.

«На практике электронные эффекты, отличные от скорости света и скорости электронов, по крайней мере так же важны для ограничения скорости обычных компьютеров. Провода и транзисторы обладают емкостью, или C, которая измеряет их способность накапливать электроны- - и сопротивление, R, которое измеряет степень, в которой они сопротивляются потоку тока. Произведение сопротивления и емкости, RC, дает характеристическую шкалу времени, в течение которой заряд течет от устройства и от него. Когда компоненты компьютера становится меньше, R увеличивается, а C уменьшается, так что обеспечение того, чтобы у каждой части компьютера было достаточно времени, чтобы сделать то, что ему нужно, представляет собой сложный процесс балансировки. настоящее исследование.

"Как отмечалось выше, одним из ограничений скорости работы компьютеров является принцип Эйнштейна, согласно которому сигналы не могут распространяться быстрее скорости света. Поэтому, чтобы сделать компьютеры быстрее, их компоненты должны стать меньше. При нынешних скоростях Благодаря миниатюризации поведение компьютерных компонентов через несколько десятилетий достигнет атомного масштаба, а в атомном масштабе скорость обработки информации ограничена принципом неопределенности Гейзенберга.Недавно исследователи, работающие над «квантовыми компьютерами», сконструировали простые логические устройства, которые хранят и обрабатывают информацию об отдельных фотонах и атомах. Атомы могут быть «переключены» из одного электронного состояния в другое примерно за 10 15 секунд. Однако пока неизвестно, можно ли из таких устройств соединить вместе компьютеры.

"Насколько быстро могут в конечном итоге работать такие компьютеры? Сотрудник IBM Рольф Ландауэр отмечает, что экстраполяция существующей технологии до ее "предельных" пределов – опасная игра: многие предлагаемые "предельные" пределы уже пройдены. Лучшая стратегия для поиска предельных ограничения на скорость компьютера - подождать и посмотреть, что произойдет."

Роберт А. Саммерс (Robert A. Summers) — профессор электронных инженерных технологий в Государственном университете Вебера в Огдене, штат Юта. В его ответе больше внимания уделяется текущему состоянию компьютерных технологий:

"Физические барьеры, как правило, ограничивают скорость обработки данных компьютерными процессорами с использованием традиционных технологий. Но производители интегральных схем изучают новые, более инновационные методы, которые обещают большие перспективы.< /p>

"Один из подходов основан на постоянном сокращении размера дорожки на микрочипах (то есть размера элементов, которые можно "нарисовать" на каждом чипе). Меньшие дорожки означают, что теперь можно изготовить до 300 миллионов транзисторов. на одном кремниевом чипе. Увеличение плотности транзисторов позволяет интегрировать все больше и больше функций в один чип. Провод длиной в один фут обеспечивает временную задержку примерно в одну наносекунду (миллиардную долю секунды). Если данные необходимо перемещаться всего на несколько миллиметров от одной функции на чипе к другой на том же чипе, время задержки данных может быть уменьшено до пикосекунд (триллионных долей секунды).Чипы с более высокой плотностью также позволяют обрабатывать данные 64 бита за раз, поскольку в отличие от восьми, 16 или, в лучшем случае, 32-разрядных процессоров, которые сейчас доступны в персональных компьютерах типа Pentium.

"Другие производители интегрируют несколько избыточных жизненно важных цепей процессора параллельно на одном чипе. Эта процедура позволяет выполнять несколько этапов обработки данных одновременно, что опять же увеличивает скорость передачи данных. При другом, совершенно другом подходе производители работают над интеграцией всего компьютера, включая всю память, периферийные элементы управления, часы и контроллеры, на одном куске кремния площадью квадратный сантиметр. Этот новый «суперчип» будет полноценным компьютером, в котором не будет только человеческого интерфейса. компьютеры, которые мощнее, чем наши лучшие настольные компьютеры, станут обычным явлением; мы также можем ожидать, что цены будут продолжать падать.

"Еще один вопрос, который рассматривается, — это программное обеспечение, которое будет лучше использовать возможности существующих машин. Удивительная статистика состоит в том, что примерно в 90% случаев новейшие настольные компьютеры работают в виртуальном режиме 86, т. е. чтобы они работали, как если бы они были древними восьмибитными машинами 8086, несмотря на все их причудливые высокоскоростные 32-битные шины и возможности суперцветной графики.Это ограничение возникает из-за того, что большая часть коммерческого программного обеспечения все еще написана для архитектуры 8086. Windows NT, Windows 95 и подобные — это несколько попыток использовать ПК в качестве 32-разрядных высокопроизводительных машин.

"Что касается других технологий, большинство компаний очень ревностно относятся к своей безопасности, поэтому трудно понять, на что на самом деле обращают внимание новые вещи. Волоконно-оптические и световые системы сделают компьютеры более устойчивыми к шуму, но легкие распространяется точно с той же скоростью, что и электромагнитные импульсы в проводе. Использование фазовых скоростей может принести некоторую пользу для увеличения скорости передачи и обработки данных. Фазовые скорости могут быть намного больше, чем основная несущая волна. Использование этого явления может открыть совершенно новая технология, в которой будут использоваться совершенно другие устройства и способы передачи и обработки данных."

Дополнительную информацию о возможных преимуществах оптических вычислений предоставил Джон Ф. Уолкап, директор Лаборатории оптических систем факультета электротехники Техасского технологического университета в Лаббоке, штат Техас:

«Электронные компьютеры ограничены не только скоростью электронов в материи, но и растущей плотностью взаимосвязей, необходимых для связи электронных вентилей на микрочипах. Уже более 40 лет инженеры-электрики и физики работают над технологиями аналоговые и цифровые оптические вычисления, в которых информация в основном переносится фотонами, а не электронами. Оптические вычисления, в принципе, могут привести к гораздо более высоким скоростям компьютеров. Достигнут значительный прогресс, и процессоры оптических сигналов успешно используются для приложений таких как радары с синтетической апертурой, оптическое распознавание образов, оптическая обработка изображений, улучшение отпечатков пальцев и анализаторы оптического спектра.

«Ранние работы в области обработки и вычислений оптических сигналов носили в основном аналоговый характер. Однако за последние два десятилетия было затрачено много усилий на разработку цифровых оптических процессоров. Основные прорывы были связаны с разработка таких устройств, как VCSELS (лазер с поверхностным излучением с вертикальным резонатором) для ввода данных, SLM (пространственные модуляторы света, такие как жидкокристаллические и акустооптические устройства) для ввода информации о световых лучах и высокоскоростных APD (Avalanche фотодиоды), или так называемые устройства Smart Pixel, для вывода данных. Прежде чем цифровые оптические компьютеры станут широко доступными в продаже, предстоит еще много работы, но в 1990-е годы темпы исследований и разработок ускорились.

"Одной из проблем, с которыми столкнулись оптические компьютеры, является недостаточная точность. Например, эти устройства имеют практический предел точности от восьми до 11 бит в основных операциях. Недавние исследования показали способы решения этой проблемы. Алгоритмы цифрового разделения, которые могут разбивать матрично-векторные продукты на субпродукты с более низкой точностью, работающие в тандеме с кодами исправления ошибок, могут существенно повысить точность операций оптических вычислений.

"Оптические устройства хранения данных также будут важны при разработке оптических компьютеров. В настоящее время изучаются такие технологии, как усовершенствованные оптические компакт-диски, а также технологии оптической памяти с записью/чтением/стиранием. Голографическое хранение данных также сулит большие надежды. для хранения оптических данных высокой плотности в будущих оптических компьютерах или для других приложений, таких как хранение архивных данных.

«Прежде чем цифровые оптические компьютеры получат широкое коммерческое использование, необходимо решить множество проблем при разработке соответствующих материалов и устройств. По крайней мере, в ближайшем будущем оптические компьютеры, скорее всего, будут представлять собой гибридные оптико-электронные системы, использующие предварительная обработка входных данных для вычислений и постобработка выходных данных для исправления ошибок перед выводом результатов. Однако перспектива полностью оптических вычислений остается весьма привлекательной, и цель разработки оптических компьютеров по-прежнему достойна внимания.

Замедляются ли связанные с энергопотреблением выгоды от закона Мура?

Повышение энергоэффективности вычислений по мере замедления по закону Мура

По мере развития компьютерной революции все большее значение приобретает энергоэффективность.

Распространение компьютерных технологий за последние 20 лет принесло много пользы обществу, но соответственно возросло и их энергопотребление и воздействие на окружающую среду.

Эволюция в сторону облачных вычислений, постоянное подключение и иммерсивные возможности, включая виртуальную и дополненную реальность, предъявляют дополнительные требования к эффективной вычислительной производительности. По прогнозам, к 2020 году информационные и коммуникационные технологии, включая компьютеры и сотовые телефоны, будут потреблять 14 % электроэнергии в мире.

Результатом всех этих факторов является сильный рыночный спрос на технологии, повышающие производительность процессора и снижающие энергопотребление. Энергоэффективность обычно определяется как сочетание повышения производительности при сохранении или сокращении энергопотребления.

Исторически сложилось так, что повышение эффективности энергопотребления во многом является побочным эффектом закона Мура — удвоения количества транзисторов на микросхеме примерно каждые два года за счет все более компактных схем. Как правило, большее количество транзисторов на одном компьютерном чипе и меньшее физическое расстояние между ними обеспечивают более высокую производительность и энергоэффективность.

Однако преимущества, связанные с энергопотреблением, которые вытекают из закона Мура, замедляются, что может поставить под угрозу будущие достижения в области вычислительной техники. Мы достигли уровня, когда миниатюризация транзисторов упирается в физические ограничения. Это связано с тем, что транзисторы меньшего размера имеют более тонкие изолирующие слои, что приводит к потерям электрического тока из-за утечки, что требует большей мощности для компенсации потери тока.

Поскольку размеры транзисторов постоянно уменьшаются, ток утечки становится еще более серьезной инженерной проблемой. Отчасти это заставило многих задуматься о том, сохранится ли закон Мура в его традиционном темпе.

Исторически сложилось так, что по мере того, как транзисторы становились меньше, энергоэффективность повышалась вместе с увеличением скорости процессора. Теперь этот неуклонный рост эффективности замедлился. Таким образом, становится все более очевидным, что разработчикам полупроводников придется разработать творческие меры, чтобы компенсировать замедление роста энергоэффективности.

Компания AMD поставила перед собой важную цель повысить энергоэффективность наших продуктов, в частности повысить энергоэффективность наших мобильных процессоров в 25 раз в период с 2014 по 2020 год. Мы называем это инициативой 25x20. . То, насколько хорошо мы и другие участники отрасли реагируем на замедление роста эффективности, может иметь серьезные последствия для мировой экономики и окружающей среды, поскольку общество все больше полагается на цифровые технологии.

Но если исторический метод, то есть технологии производства с большей плотностью транзисторов, больше не оказывает такого же влияния, как раньше, что может сделать отрасль в качестве компенсации, чтобы добиться повышения энергоэффективности в будущем? На уровне процессоров ответами на данный момент являются новые процессорные архитектуры, энергосберегающие технологии и методы управления питанием.

На протяжении десятилетий центральный процессор (ЦП) компьютера предназначался для выполнения общих задач программирования. Эти процессоры отлично справляются с последовательным выполнением вычислительных инструкций — если существует условие A, затем выполняется B, затем C и т. д., один шаг за другим — и они все чаще используют различные сложные методы и алгоритмы для повышения скорости. /p>

Напротив, графические процессоры (GPU) представляют собой специализированные ускорители, изначально предназначенные для одновременного рисования миллионов пикселей на экране. Графические процессоры делают это, выполняя вычисления параллельно, используя сравнительно простую архитектуру. Центральные и графические процессоры традиционно работают как отдельные процессоры, на отдельных микросхемах или интегральных платах в ПК, игровых консолях, планшетах, смартфонах, а в последнее время — на некоторых серверах и суперкомпьютерах.

Сегодня ЦП и ГП все чаще объединяются в единое целое. AMD называет эту комбинацию ускоренным процессором (APU).

Это важный шаг в правильном направлении, однако предстоит еще поработать над тем, чтобы привести два типа процессоров в гармоничное и гетерогенное соответствие, которое может повысить производительность и минимизировать энергопотребление. Это привело к появлению отраслевого стандарта, известного как архитектура гетерогенных систем (HSA).

Конечным результатом HSA является то, что ЦП и ГП могут работать как одноранговые внутри ВСУ, что значительно снижает сложность и накладные расходы. Многие рабочие нагрузки, такие как естественные человеческие интерфейсы и распознавание образов, выигрывают от параллельного выполнения GPU и выполняются во много раз эффективнее при совместном использовании GPU и CPU.

Эти возможности важны для многих приложений, включая распознавание голоса, защиту данных, медицинскую визуализацию, секвенирование генома, автономное вождение и суперкомпьютерные приложения, ориентированные на первичные научные исследования. Помимо упрощения вариантов использования следующего поколения, это практическое слияние двух типов процессоров может привести к значительному повышению производительности и энергоэффективности. Новые процессорные чипы, использующие HSA, только сейчас выходят на рынок вместе с новейшими гибридными процессорами AMD, открывая путь для новых приложений и возможностей.

Изменение нагрузки на компьютер также может повлиять на энергопотребление процессоров. Большинство компьютеров работают с максимальной производительностью лишь небольшую часть времени, часто всего лишь 1 процент.

Следовательно, для большинства современных вычислений обычно характерно время простоя — периоды между нажатиями клавиш или кадрами видео или после загрузки веб-страницы. Энергосберегающие технологии, оптимизированные для сокращения энергопотребления в режиме простоя и оптимизированные для сценариев «обычного использования», обеспечивают дальнейшее повышение энергоэффективности.

Например, при пиковых вычислительных нагрузках, например при рендеринге видео, процессорам требуется больше электроэнергии, и эта потребность снижается после завершения задачи. Внезапные изменения вызывают значительные колебания питания чипа. Разработчики микропроцессоров обычно обеспечивают избыточное количество энергии, чтобы гарантировать, что у процессора всегда будет достаточно энергии для удовлетворения пиковых нагрузок, но такая практика требует больших затрат энергии.

Быстрая регулировка напряжения в соответствии с изменяющимся приложением позволяет сократить потери энергии. Новейшие процессоры AMD включают эти возможности и функции адаптации к напряжению как в ЦП, так и в графическом процессоре, что помогает снизить энергопотребление на 10–20 %.

Помимо архитектуры и энергоэффективного кремния, методы управления питанием могут способствовать дальнейшему повышению энергоэффективности. Одним из примеров является очень детальный мониторинг и управление питанием, температурой и активностью APU. Это позволяет процессору динамически распределять мощность в зависимости от потребностей приложения. По мере повышения производительности задачи выполняются быстрее, поэтому устройство может проводить больше времени в режиме ожидания, что приводит к «эффективному циклу» повышения производительности и снижения энергопотребления, что синергетически повышает эффективность.

Кроме того, новые подходы к интеграции упаковки обеспечивают значительную миниатюризацию и снижение энергопотребления. AMD первой в отрасли объявила о планах по развертыванию памяти с высокой пропускной способностью (HBM) в графических процессорах и нацелена на значительное снижение энергопотребления. Графическая память HBM представляет собой трехмерный вертикальный стек, подключенный к графическому процессору через кремниевый носитель (упаковка 2,5D). Полученное соединение кремний-кремний потребляет более чем в три раза меньше энергии, чем память DDR5.

Подводя итог, никто не может точно сказать, когда и перестанет ли применяться закон Мура; однако нет никаких сомнений в том, что связанный с этим рост энергоэффективности существенно замедлился.

В то же время потребление энергии, вызванное растущим использованием компьютерных устройств в обществе, увеличивается. Это требует умной инженерии, чтобы преодолеть физические ограничения все более мелких транзисторов, чтобы продолжать развивать удивительные улучшения, которые компьютеры принесли столь многим. В будущем основная часть прироста энергоэффективности будет зависеть от архитектуры, новых схемотехники и методов управления питанием.

Марк Пейпермастер — главный технический директор и старший вице-президент AMD. Он отвечает за корпоративное техническое руководство, а также за исследования и разработку продуктов AMD в области интеллектуальной собственности и систем-на-чипе.

Читайте также: