Информация, представленная в компьютере в виде двоичного кода, представляет собой импульсный программный алгоритм данных

Обновлено: 21.11.2024

«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 компьютерное оборудование не меняется. Таким образом, дальнейшее совершенствование алгоритмов открывает возможный путь к дальнейшему ускорению работы компьютеров; более эффективное использование 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.

Компьютеры используют двоичный код — цифры 0 и 1 — для хранения данных. Двоичная цифра или бит — это наименьшая единица данных в вычислениях. Он представлен 0 или 1. Двоичные числа состоят из двоичных цифр (битов), например, двоичное число 1001. Схемы процессора компьютера состоят из миллиардов транзисторов. Транзистор — это крошечный переключатель, который активируется электронными сигналами, которые он получает. Цифры 1 и 0, используемые в двоичном формате, отражают состояния включения и выключения транзистора. Компьютерные программы представляют собой наборы инструкций. Каждая инструкция переводится в машинный код — простые двоичные коды, которые активируют ЦП. Программисты пишут компьютерный код, который преобразуется транслятором в двоичные инструкции, которые может выполнять процессор. Все программное обеспечение, музыка, документы и любая другая информация, которая обрабатывается компьютером, также хранится в двоичном формате. [1]

Чтобы включить строки, целые числа, символы и цвета. Это должно включать в себя рассмотрение пространства, занимаемого данными, например соотношение между шестнадцатеричным представлением цветов и количеством доступных цветов.

Содержание

Как файл хранится на компьютере [ изменить ]

Как изображение хранится в компьютере [ изменить ]

Изображение представляет собой матрицу значений пикселей. По сути, каждое изображение можно представить в виде матрицы значений пикселей [2]

Способ представления данных в компьютере. [править]

Юникод — это стандартизация присвоения значений определенному символу. Это необходимо, поскольку в разных языках существуют сотни разных символов, и если это будет сделано каждым сообществом, то, скорее всего, возникнут совпадения.

Этот полезный материал с благодарностью использован на вики-сайте по компьютерным наукам в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution 3.0 [4]

Edge Impulse — это ведущая платформа для разработки машинного обучения на периферийных устройствах, бесплатная для разработчиков и пользующаяся доверием предприятий.

Нам доверяют производители встраиваемых систем

Быстро создавайте передовые решения для периферийного машинного обучения

Ускорьте разработку решения машинного обучения, используя минимум кода для расширенной интеграции при поддержке эксперта.

Безопасный сбор ценных данных и быстрое создание наборов данных

Разрабатывайте алгоритмы с помощью готовых блоков DSP и ML

Подтверждение машинного обучения с помощью данных в реальном времени

Создать оптимизированный встроенный логический вывод

Любые данные, любое устройство.

Легко импортируйте данные датчиков, аудио и камер и без труда развертывайте их во встроенных системах, графических процессорах и пользовательских ускорителях.

Датчик

Извлечение значимой
информации с любого датчика

Аудио

Распознавать звуки или ключевые слова

Видение

Добавьте интеллектуальное зрение
на свои устройства

Любое устройство

Развертывание в любой
производственной среде

Нет черных ящиков.
Полная объяснимость.

Получите полную информацию обо всем конвейере машинного обучения. Разработчики имеют полный доступ к атрибутам данных, алгоритмам DSP и гиперпараметрам модели на протяжении всего жизненного цикла разработки.

Выходите на рынок быстрее и увереннее

Пуленепробиваемые испытания

Протестируйте конвейер машинного обучения с помощью реальных данных за 24 часа, чтобы выявлять ошибки на ранних этапах жизненного цикла продукта и адаптировать свою модель перед развертыванием на устройстве.

Готово к производству

Масштабируйте наборы данных, алгоритмы и MLOps в масштабе всей организации с помощью безопасности и конфиденциальности, используя преимущества нашей интеграции CI/CD.

Нам доверяют предприятия и разработчики по всему миру

"Данные о сне, которые мы собираем, беспорядочны и их трудно очистить. Edge Impulse позволяет легко вводить данные, объединять их и уточнять, чтобы мы могли извлечь из них максимальную пользу."

Си Чжан
Руководитель отдела датчиков здоровья, Oura

"Edge Impulse — это не просто инструмент для машинного обучения, это новый взгляд на разработку программного обеспечения. Он позволяет использовать новый подход для извлечения немедленной выгоды из периферийных данных, специфичных для предметной области. Edge Impulse — это то, чего не хватало этому рынку. за последние пять лет."

Каушал Вора
Директор по стратегическому партнерству и глобальному Интернету вещей, Renesas

"Мы собираем данные датчиков, чтобы получать более полезные результаты. С помощью платформы Edge Impulse мы смогли быстро найти закономерности в наших данных и разработать специальный алгоритм, адаптированный к нашим потребностям.Как стартап, мы всегда ищем более быстрые способы, чтобы высвободить время и решить другие проблемы, которые проходят через дверь."

Джо Бетчер
директор по развитию, SlateSafety

Дерево, элементы которого имеют не более двух дочерних элементов, называется бинарным деревом. Поскольку у каждого элемента в двоичном дереве может быть только 2 дочерних элемента, мы обычно называем их левым и правым дочерними элементами.

Данные
Указатель на левый дочерний элемент
Указатель на правый дочерний элемент

Тема :

Введение:

Обходы:

Строительство и преобразование:

Проверка и печать:

Суммирование:

Самый длинный общий предок:

Разное :

Быстрые ссылки:

Курсы Geeksforgeeks:

<р>1. Курсы Language Foundation [C++ / JAVA / Python]
Изучите любой язык программирования с нуля и поймите все его основные концепции для прочной основы программирования самым простым способом с помощью курсов GeeksforGeeks Language Foundation — Java Foundation | Фонд Питона | Фонд C++

<р>2. Geeks Classes Live
Получите интерактивные онлайн-курсы по структуре данных и алгоритмам, ориентированные на собеседования, из любого географического местоположения, чтобы изучить и освоить концепции DSA для улучшения ваших навыков решения проблем и программирования, а также пройти собеседование в любой компании, основанной на продуктах. Занятия для компьютерных фанатов: живая сессия

<р>3. Полная подготовка к собеседованию
Удовлетворите все свои потребности в подготовке к собеседованию в одном месте с помощью Полного курса подготовки к собеседованию , который предоставляет вам все необходимое для подготовки к любым продуктам, услугам, или начинающая компания по самым доступным ценам.

<р>4. Самостоятельный темп DSA
Начните изучать структуры данных и алгоритмы, чтобы подготовиться к интервью с ведущими ИТ-гигантами, такими как Microsoft, Amazon, Adobe и т. д., с помощью курса DSA для самостоятельного обучения, где вы сможете научиться и осваивайте DSA от базового до продвинутого уровня в удобном для вас темпе.

<р>5. Курсы для компаний — Amazon, Microsoft, TCS и Wipro
Пройдите собеседование в любой гигантской компании, специализирующейся на продуктах, специально подготовившись с вопросами, которые эти компании обычно задают на собеседовании по программированию. См. специальные курсы GeeksforGeeks для компаний: серия тестов Amazon SDE и т. д.

Пожалуйста, напишите комментарии, если обнаружите что-то неверное или хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждавшейся выше.

Читайте также: