Nous allons vous parler des nouveautés qui pourraient apparaître dans les centres de données et ailleurs.
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On considère que les transistors en silicium approchent de leur limite technologique. La dernière fois, nous avons parlé des matériaux qui pourraient remplacer le silicium et des approches alternatives au développement de transistors. Aujourd'hui, nous parlons des concepts capables de transformer les principes de fonctionnement des systèmes de calcul traditionnels : les ordinateurs quantiques, les puces neuromorphiques et les ordinateurs à base d'ADN..
Ordinateurs à ADN
C'est un système qui utilise les capacités de calcul des molécules d'ADN. Les brins d'ADN sont constitués de quatre bases azotées : cytosine, adénine, guanine et thymine. En les liant dans un ordre spécifique, on peut coder des informations. Pour modifier les données, on utilise des enzymes spéciales qui, grâce à des réactions chimiques, allongent les chaînes d'ADN, ainsi que les coupent et les raccourcissent. De telles réactions peuvent être effectuées dans différentes parties de la molécule simultanément, permettant ainsi de réaliser des calculs en parallèle.
Le premier ordinateur basé sur l'ADN a été présenté en 1994. Le professeur de biologie moléculaire et d'informatique (Leonard Adleman) a utilisé plusieurs éprouvettes contenant des milliards de molécules d'ADN pour tenter de résoudre pour un graphe avec sept sommets. Ses sommets et arêtes étaient représentés par des fragments d'ADN contenant vingt bases azotées, et il a ensuite appliqué la méthode (PCR).
Le principal inconvénient de l'ordinateur d'Adleman était son 'étroitesse de champ'. Il était conçu pour résoudre une seule tâche et ne pouvait pas en effectuer d'autres. Depuis, la situation a évolué - fin mars, des scientifiques de l'université de Maynooth et du California Institute of Technology ont développé un ordinateur, dont les données sont chargées sous forme de séquences d'ADN et peuvent être reprogrammées.
Ce système est capable d'ouvrir la voie à un nouveau type de systèmes de calcul, mais il reste à résoudre le problème de l'entrée et de la sortie de données lentes (le processus est assez coûteux et prend beaucoup de temps).
Malgré les difficultés, les experts , ce qui à terme permettra aux ordinateurs quantiques de la taille des ordinateurs de bureau modernes de surpasser les superordinateurs en termes de performances. Ils pourront être utilisés dans les centres de données spécialisés dans le traitement de grandes quantités de données.
Processeurs neuromorphiques
Le terme « neuromorphique » signifie que l'architecture de la puce repose sur les principes de fonctionnement du cerveau humain. Ces processeurs imitent le fonctionnement de millions de neurones avec des prolongements appelés axones et dendrites. Les premiers s'occupent de la transmission de l'information, tandis que les seconds sont responsables de sa perception. Les neurones sont interconnectés par des synapses — des contacts spéciaux par lesquels les signaux électriques (impulsions nerveuses) sont transmis.
L'idée de créer des systèmes neuromorphiques est apparue pour la première fois . Mais les recherches sérieuses dans ce domaine ont commencé après les années 2000. Les spécialistes d'IBM Research ont lancé le projet SyNAPSE, dont l'objectif était de développer un ordinateur avec une architecture différente de celle de von Neumann. Dans le cadre de ce projet, la société a conçu la puce . Elle imite le fonctionnement d'un million de neurones et de 256 millions de synapses.
Des efforts sur les processeurs neuromorphiques ne sont pas menés uniquement chez IBM. Depuis 2017, la société Intel la puce Loihi. Celle-ci comprend 130 000 neurones artificiels et 130 millions de synapses. Il y a un an, la société a présenté un prototype fabriqué selon un processus technologique de 14 nm.
Les dispositifs neuromorphiques permettent d'accélérer l'apprentissage des réseaux neuronaux. Contrairement aux processeurs classiques, ces puces n'ont pas besoin d'accéder régulièrement aux registres ou à la mémoire pour obtenir des données. Toutes les informations sont constamment stockées dans les neurones artificiels. Cette caractéristique permettra d'entraîner les réseaux neuronaux localement (sans connexion à un stockage avec un ensemble de données de test).
On s'attend à ce que les processeurs neuromorphiques trouvent leur place dans les smartphones et les dispositifs de l'Internet des objets. Mais pour l'instant, il est prématuré de parler d'une adoption à grande échelle de cette technologie dans les appareils grand public.
Machines quantiques
Les ordinateurs quantiques reposent sur des qubits. Leur fonctionnement est basé sur les principes de la physique quantique — l'intrication et la superposition. La superposition permet à un qubit d'exister simultanément dans un état de zéro et d'un. L'intrication est un phénomène où les états de plusieurs qubits se retrouvent interconnectés. Cette approche permet d'effectuer des opérations sur zéro et un en même temps.
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En conséquence, les ordinateurs quantiques résolvent un certain nombre de problèmes beaucoup plus rapidement que les systèmes traditionnels. Parmi les exemples la construction de modèles mathématiques dans les domaines financier, chimique et médical, ainsi que les opérations cryptographiques.
À ce jour, relativement peu d'entreprises se consacrent au développement de l'informatique quantique. On peut citer IBM avec leur 49 qubits appareil à 79 qubits. Rigetti , et .
En particulier, les machines quantiques fonctionnent à une température
proche du zéro absolu. décohérence. ).
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Source : habr.com
