ਮੌਰੀਸ ਹਰਲੀਹੀ - ਦੋ ਦਾ ਮਾਲਕ ਡਿਜਕਸਟ੍ਰਾ ਇਨਾਮ. ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ ਲਈ ਹੈ "ਉਡੀਕ-ਮੁਕਤ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ" (ਬ੍ਰਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ) ਅਤੇ ਦੂਜਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ, - "ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ: ਲਾਕ-ਫ੍ਰੀ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸਪੋਰਟ" (ਵਰਜੀਨੀਆ ਟੈਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ)। ਡਿਜਕਸਟ੍ਰਾ ਇਨਾਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੌਰੀਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਉਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ-ਲੰਬੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਉਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਬਲਾਕਚੈਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੌਰੀਸ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ SPTCC (ਵੀਡੀਓ ਟੇਪਅਤੇ ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿੱਚ JUG.ru Java ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੀਟਿੰਗ ਕੀਤੀ (ਵੀਡੀਓ ਟੇਪ).

ਇਹ ਹੈਬਰਾਪੋਸਟ ਮੌਰੀਸ ਹਰਲੀਹੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਹੈ. ਇਹ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ;
• ਬਲਾਕਚੈਨ ਖੋਜ ਲਈ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ;
• ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ? ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ;
• ਬਾਰਬਰਾ ਲਿਸਕੋਵ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ ਪੀ.ਐਚ.ਡੀ.
• ਸੰਸਾਰ ਬਹੁ-ਕੋਰ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ;
• ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆਂ, ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। NVM, NUMA ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈਕਿੰਗ;
• ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਨਾਮ CPUs, RISC ਬਨਾਮ CISC, ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਬਨਾਮ ਸੁਨੇਹਾ ਪਾਸ ਕਰਨਾ;
• ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਕਲਾ;
• ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ;
• ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਨਵਾਂ ਐਡੀਸ਼ਨ "ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਕਲਾ";
• ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ?   
• ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿਉਂ ਹੈ;
• ਕੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਰੁਕ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿਣਾ ਹੈ;
• ਬ੍ਰਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਖੇ ਕੰਮ;
• ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ;
• ਹਾਈਡਰਾ ਅਤੇ ਐਸ.ਪੀ.ਟੀ.ਡੀ.ਸੀ.

ਇੰਟਰਵਿਊ ਇਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:

ਵਿਟਾਲੀ ਅਕਸੇਨੋਵ - ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ IST ਆਸਟਰੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੋਸਟ-ਡਾਕ ਅਤੇ ITMO ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ। ਉਹ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। IST ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਸਨੇ ਪੈਰਿਸ ਡਿਡੇਰੋਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋ. ਪੈਟਰ ਕੁਜ਼ਨੇਤਸੋਵ ਦੇ ਅਧੀਨ ITMO ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਆਪਣੀ ਪੀਐਚਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।

ਅਲੈਕਸੀ ਫੇਡੋਰੋਵ JUG Ru ਗਰੁੱਪ, ਇੱਕ ਰੂਸੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਲੈਕਸੀ ਨੇ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ, ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਓਰੇਕਲ (ਜੇਸੀਕੇ, ਜਾਵਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਰੁੱਪ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਓਡਨੋਕਲਾਸਨੀਕੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਸਿਟਨੀਕੋਵ Netcracker ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੈ. ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਉਹ NetCracker OS ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਟੈਲੀਕਾਮ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ। Java ਅਤੇ Oracle ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ PostgreSQL JDBC ਡਰਾਈਵਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਲੇਖਕ।

ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ

ਅਲੈਕਸੀ: ਮੌਰੀਸ, ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਸਵਾਲ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ? 20-30 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਸੀ ਤੇ ਹੁਣ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ? 

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਪਾਰਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਦਿਲਚਸਪ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਵ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਮੈਂ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਣ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੰਪਨੀ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ। ਮੈਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਨ ਸੂਰਜ ਵਿੱਚ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ, ਓਰੇਕਲ ਵਿੱਚ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਹੁਣ ਮੈਂ ਛੁੱਟੀ 'ਤੇ ਜਾਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ (ਇੱਕ ਅਮਰੀਕੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਨੂੰ ਹਰ ਛੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਛੁੱਟੀ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਅਲੋਗੋਰੰਡ, ਇਹ ਬੋਸਟਨ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਕੰਪਨੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਖੁਸ਼ੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਆਂ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਜ਼ਰੂਰ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਣ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਮੈਂ ਅਤੇ ਇਲੀਅਟ ਮੌਸ, ਅਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਫਲਦਾਇਕ ਦੌਰ ਸੀ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੈਣ ਲੱਗਾ। ਸਮਰੂਪਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਸਿਸਟਮ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਸਨ ਅਤੇ ਓਰੇਕਲ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਕੀਤਾ. Facebook 'ਤੇ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਪਰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਜਲਦੀ ਹੀ ਜਨਤਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਗਲੇ ਸਾਲ, ਐਲਗੋਰੈਂਡ ਵਿਖੇ, ਮੈਂ ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਟੀਮ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗਾ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ? ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਈਥਰਿਅਮ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗ੍ਰਾਂਟ ਮਿਲੀ ਹੈ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਾਹਰੋਂ ਲਲਚਾਉਣ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇਸ ਸਾਰੇ ਰਹੱਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਖੁਸ਼ ਹਾਂ, ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. 

ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਂ ਕਈ ਬਲਾਕਚੈਨ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਹਾਂ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਵਿਚਾਰ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕੀ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਨ?

ਬਲਾਕਚੈਨ ਖੋਜ ਲਈ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ

ਵਿਟਾਲੀ: ਕੁਝ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਲਾਕਚੈਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਭਵਿੱਖ ਹਨ। ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੁਲਬੁਲਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮਾਮਲੇ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਮੌਰੀਸ: ਬਲਾਕਚੈਨ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਸਿਰਫ਼ ਘੁਟਾਲੇ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਿਗਿਆਨਕ ਆਧਾਰ ਹੈ. ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਬਲਾਕਚੈਨ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚਾਰਧਾਰਕ ਵੰਡਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋਸ਼ ਅਤੇ ਸਮਰਪਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹੁਣ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ. ਅਕਸਰ ਲੋਕ ਆਪਣੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਹਾਈਪ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮੁੱਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਹੈ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਖੋਜ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਠੀਕ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਇੱਕ ਠੋਸ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੂਜੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਠੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਲੋਕ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੈਂ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਅੱਤਵਾਦੀਆਂ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਡੀਲਰਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਓਨਾ ਹੀ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਪੈਰੋਕਾਰਾਂ ਦਾ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੱਚਾਈ ਕਿਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ. ਬਲਾਕਚੈਨ ਦਾ ਸਮਾਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵ ਅਰਥਚਾਰੇ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਜੇ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਪਰ, ਸ਼ਾਇਦ, ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ. ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣਗੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਲਾਕਚੈਨ ਕੀ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇਗਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਬਲੌਕਚੇਨ ਵਰਗਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਲੋਕ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਬਲਾਕਚੈਨ ਕਹਿੰਦੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਮੇਰਾ ਮਤਲਬ, ਜਿਵੇਂ ਅੱਜ ਦੇ ਫੋਰਟਰਾਨ ਦਾ 1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਫੋਰਟਰਾਨ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਫੋਰਟਰਾਨ ਕਹਿੰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। UNIX ਲਈ ਵੀ ਇਹੀ ਹੈ। ਜਿਸਨੂੰ "ਬਲੌਕਚੈਨ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨੇ ਅਜੇ ਆਪਣੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਵਾਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਉਹੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਅੱਜ ਹਰ ਕੋਈ ਵਰਤਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ? ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਅਲੈਕਸੀ: ਕੀ ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ? ਵਧੇਰੇ ਗੱਲਬਾਤ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ। ਕੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਾਧੇ ਦੇ ਕੋਈ ਨਤੀਜੇ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਫਲਾਇਰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਿਸਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਪੈਸਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਸ ਨੇ ਬਾਰੇ ਲਿਖਿਆ ਬਿਜ਼ੰਤੀਨੀ ਜਰਨੈਲਾਂ ਦਾ ਕੰਮਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਪਰਚੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸੀ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕੇ... ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਪੈਸਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਇਸ ਪਰਚੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਹੀ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ - ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਾਮ ਕੀ ਸੀ। ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਸ ਕੇਸ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਇਆ ਕਿ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਕੇਵਲ ਵੰਡੀ ਗਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਦਾਖਲਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਉਸ ਸਮੇਂ, ਚਾਰ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ) ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਸੀ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਊਰਜਾਵਾਨ ਅਤੇ ਚੁਸਤ ਸਨ, ਪਰ ਉਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਗਲਤ ਕੀਤਾ। ਅੱਜ ਡਰਾਮਾ ਘੱਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰੁਝਾਨ ਸੀ. ਇਹ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਰਗਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਸਮੁੱਚੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਿਆ ਜੋ ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਨ: ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ, ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ। 

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ। ਪਰ ਇਹ ਕੋਈ ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਿਚਾਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਥਾਪਤ ਸਮਾਜ ਦੇ ਬਾਹਰੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਥਾਪਿਤ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਥਾਰਟੀਜ਼, ਸੱਚਮੁੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਲਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਜਾਓ, ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਹੋਵੋ, ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਅਤੇ ਜੋ ਲੋਕ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ ਉਹ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਾਹਰੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਉਹ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਉਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ... ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਥਾਪਤ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਜੋ ਵੱਡੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਤਸਵੀਰ। ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਬਾਹਰੀ, ਵਧੇਰੇ ਤਰਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਸੋਧੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਲਾਕਚੈਨ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ.

ਅਲੈਕਸੀ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ "ਬਾਹਰਲੇ" ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕਲਾ ਵਿਚ ਪ੍ਰਭਾਵਵਾਦੀਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਕ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਮਸ਼ਹੂਰ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਵਾਦ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਇਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਬਚਕਾਨਾਪਣ ਸੀ। ਇੱਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਲਾ ਰੂਪ ਮਿਆਰ ਬਣ ਗਿਆ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹਾਂ: ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਹਵਾਲਾ ਸੂਚਕਾਂਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਸਨ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਚੰਗਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ. ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਬੈਠ ਗਏ ਅਤੇ ਇਹ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ. ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਇਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਪਰਿਪੱਕ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਖੋਜੀਆਂ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਹੈ!

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੋਚਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਰਸੇ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੌਰੀਸ: ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਮਾਨਤਾ ਵੰਡੀ ਗਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੈ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕੰਪਨੀ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਵੰਡੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੀ। ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਬਲਾਕਚੈਨ ਨਾਲ ਖਰੀਦਣ ਅਤੇ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਬਾਰਬਰਾ ਲਿਸਕੋਵ ਦੇ ਅਧੀਨ ਪੀ.ਐਚ.ਡੀ

ਵਿਟਾਲੀ: ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲ ਹਨ! ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਇਓ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪੀਐਚਡੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਤੱਥ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਾਂ। ਹਾਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਸੀ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ. ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਆਪਣੀ ਪੀ.ਐਚ.ਡੀ ਬਾਰਬਰਾ ਲਿਸਕੋਵ! ਬਾਰਬਰਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਕਾਸ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਰਕਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਪੈਰਲਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ? ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ?

ਮੌਰੀਸ: ਉਸ ਸਮੇਂ, ਬਾਰਬਰਾ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਸਮੂਹ ਸਿਰਫ ਵੰਡੇ ਗਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਨਵਾਂ ਵਿਚਾਰ ਸੀ। ਉਹ ਵੀ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਵੰਡਿਆ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬਕਵਾਸ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ. ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਖੋਜ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਕੁਝ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਰਿਮੋਟ ਕਾਲ ਸਫਲ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਸੀ. ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੋਇਆ ਤਾਂ ਮੈਂ ਚਲਾ ਗਿਆ ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾ ਲੱਭਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਵਾਪਰਿਆ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੋਵੇਗੀ - ਸ਼ਬਦ "ਮਲਟੀ-ਕੋਰ" ਉਦੋਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ: ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਪਰਮਾਣੂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਕੀ ਹੈ? ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨਹੀਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਆਇਆ ਰੇਖਿਕਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਂ ਪੂਰੀ ਉਡੀਕ-ਮੁਕਤ ਸਿੰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਆਇਆ ਹਾਂ। ਇਹ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸੀ ਕਿ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਪਰਮਾਣੂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਐਨਾਲਾਗ ਕੀ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰੇ, ਇਹ ਰਚਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਉਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਹੈ।

ਸੰਸਾਰ ਬਹੁ-ਕੋਰ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਵਿਟਾਲੀ: ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਨ, ਠੀਕ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਉਹ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਇੱਥੇ ਕਈ ਅਖੌਤੀ ਸਮਮਿਤੀ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਨ, ਜੋ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਬੱਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਵੀ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਕੰਪਨੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟੇਲ ਨੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜੋ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਕੀ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਧਿਐਨ ਸੀ?

ਮੌਰੀਸ: ਇਹ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਟਕਲਾਂ ਵਾਲਾ ਅਧਿਐਨ ਸੀ। ਇਹ ਸਭ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਅਸੀਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਰੱਖਿਆ ਸੀ ਜੋ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹੀ ਖੋਜ ਲਈ ਹੈ! ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਦੂਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਤੋਂ ਸੀ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ 2004 ਤੱਕ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ. ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਸੀ. ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਅਚਾਨਕ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਸੀ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਸਨ.

ਅਲੈਕਸੀ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਉਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਰਫ XNUMX ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ? ਤਾਂ ਇੰਨੀ ਦੇਰ ਕਿਉਂ?

ਮੌਰੀਸ: ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। Intel, AMD, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਇੰਨੇ ਛੋਟੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਘੜੀ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਨਹੀਂ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸੜਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੇਸ ਦੇ ਇੱਕੋ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਅੱਠ, ਸੋਲਾਂ ਜਾਂ XNUMX ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਫਿੱਟ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹੀ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਸੀ. ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸੰਚਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੈਚ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ - ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਗਤੀ ਸੀਮਾ ਹੈ। ਉਹ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ। ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਆ ਗਏ।

ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆਂ, ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। NUMA, NVM ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈਕਿੰਗ

ਅਲੈਕਸੀ: ਬਹੁਤ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨਾਲ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਆਈਆਂ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਸੀ? ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜਦੋਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਆਈਆਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ? ਜਾਂ ਕੀ ਉਹ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਸਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣਾ ਪਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਸਨ?

ਵਿਟਾਲੀ: ਮੈਂ ਅਲੈਕਸੀ ਦੇ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਾਂਗਾ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਸੀ?

ਮੌਰੀਸ: ਸਾਰੇ 100% ਨਹੀਂ। ਪਰ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੇਰੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਸ਼ੇਅਰਡ-ਮੈਮੋਰੀ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦਾ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਤਾਲੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਹੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਕ-ਮੁਕਤ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢੀ, ਤਾਂ ਕਈਆਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਇਹ ਬਕਵਾਸ ਹੈ, ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਤਾਲੇ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖਿਆ ਸੀ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ-ਬਣਾਇਆ ਹੱਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ NUMA - ਅਸਮਾਨ ਮੈਮੋਰੀ ਪਹੁੰਚ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਤੱਕ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਸਨ। ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਸਨ। ਖਾਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕੁਝ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖੰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਪਈ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਦਿੱਖ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ GPU-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ GPU ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ 'ਤੇ ਕਾਫੀ ਕੰਮ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਸਿਮਡ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਸਹੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.

ਅਲੈਕਸੀ: ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, NUMA ਲਾਗਤ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ NUMA ਇੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਆਇਆ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੇਰੇ ਖਿਆਲ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਕਾਰਨ NUMA ਮੌਜੂਦ ਹੈ: ਭਾਗ ਜਿੰਨੇ ਦੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਨੀ ਹੀ ਹੌਲੀ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਸ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਦੂਜਾ ਮੁੱਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਥੋੜੇ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਪਹੁੰਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਸਾਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਇਹ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਟਕਰਾਅ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਮੋਰੀ ਇਕਸਾਰ ਸੀ, ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਹ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗੀ. ਇਸ ਅਰਥ ਵਿਚ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ. ਪਰ ਅਸਮਾਨ ਤੋਂ ਉਸ ਦੇ ਸਿਤਾਰਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਫੜ ਨਹੀਂ ਸਕੇਗਾ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਸਪਿਨਲੌਕਸ ਕੈਚਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ, ਲਾਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਣੇ ਪੈਣਗੇ ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ ਪਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਕੁਝ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਇਸ ਯਾਦ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਬੱਸ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਟਕਰਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੋਰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣਗੇ? ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਹੈ. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਾਇਦ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹੋਰ ਹੈ।

ਮੌਰੀਸ: ਅੱਗੇ ਕੁਝ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੁਮੇਲ ਮੈਮੋਰੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NUMA ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕਸਾਰ ਮੈਮੋਰੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ - ਨਹੀਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੋਵੇਗਾ. ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ, ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਪਏਗਾ, ਤੁਸੀਂ ਸਦਾ ਲਈ ਦਿਖਾਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਆਸਾਨ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਪਾਗਲ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾੜਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਤੰਗ ਮਾਹਰ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਵੀ 2000-ਕੋਰ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਜਾਂ ਜੋ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਬਿਲਕੁਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਹੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। 

ਇਕ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਐਕਸਲਰੇਟਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਚਿੱਪ 'ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇਸਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਮੈਮੋਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨੇੜੇ. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਗੂੰਦ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਮੈਮੋਰੀ L1 ਕੈਸ਼ ਸਪੀਡ ਨਾਲ ਚੱਲੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TPU - ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਤੁਹਾਡੀ ਮੈਮੋਰੀ ਕੋਰ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਕਾਰਜ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋਣਗੇ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਕੀ (ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ)?

ਮੌਰੀਸ: ਓਹ, ਇਹ ਇਕ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ! NVM ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ। ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਮੈਮੋਰੀ, ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਬਣਾਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਕੈਚ, ਅਤੇ ਰਜਿਸਟਰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਥਿਰ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਰੈਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਕਰੈਸ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਮੈਂ NVM ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸ਼ੁਕਰਗੁਜ਼ਾਰ ਹਾਂ - ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਸਹੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਗਣਨਾ ਸਹੀ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਕਿਸੇ ਕਰੈਸ਼ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੈਚ ਅਤੇ ਰਜਿਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਮੈਮੋਰੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਨਾਮ CPUs, RISC ਬਨਾਮ CISC, ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਬਨਾਮ ਸੁਨੇਹਾ ਪਾਸ ਕਰਨਾ

ਵਲਾਦੀਮੀਰ: ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੈੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਈਲਰ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੁਬਿਧਾ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ? ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ: ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਅਸਮਾਨ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਾਈਲਰ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਅਸੀਂ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬਹਿਸ ਪਿਛਲੇ ਚਾਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਸੀ ਸੰਖੇਪ ਕਮਾਂਡ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਘਰੇਲੂ ਯੁੱਧ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਲੜੇ ਗਏ ਸਨ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, RISC ਲੋਕ ਜਿੱਤ ਗਏ, ਪਰ ਫਿਰ Intel ਨੇ ਆਪਣੇ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੈੱਟ ਅੰਦਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਇੱਕ ਬਾਹਰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਮਝੌਤਾ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਖੁਦ ਲੈਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜੋ ਮੈਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੱਚ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਝੂਠਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਸੱਚ ਹੋਵੇਗਾ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਆਮ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਵਿੱਚ ਹਾਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਲੋਕ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਲੋਕ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮੈਸੇਿਜੰਗ. ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਪੈਰਲਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸੁਨੇਹਾ ਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਲੇ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਦੇਸ਼ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੀ ਨਿਕਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: “ਵਾਹ, ਇਹ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਲਾਗੂਕਰਨ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਸੰਦੇਸ਼ ਭੇਜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਡੈੱਡਲਾਕ, - ਆਓ ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਈਏ!". ਇਹ ਸਭ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਧਿਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੱਖ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹਾਵੀ ਰਹੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਗਭਗ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ, ਲੋਕ ਬਾਰ ਬਾਰ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਦੇ ਹਨ.

ਭੁਰਭੁਰਾ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਕਲਾ

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੋਵੇ, ਸਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈੱਲਾਂ ਵਰਗੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੜ੍ਹੇ ਅਤੇ ਲਿਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਭੌਤਿਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬੱਸ 'ਤੇ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਵਰਗਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਮੌਰੀਸ: ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਸੁਨੇਹੇ ਪਾਸ ਕਰਨ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ - ਬੱਸਾਂ, ਕੈਚਾਂ, ਆਦਿ। ਪਰ ਮੈਸੇਜ ਪਾਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਝੂਠ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਮੈਮੋਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਧਾਰਨ, ਸਹੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ: ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੈਸ਼ ਨਾਲ ਦੋਸਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੈਸ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ. ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜ ਰਹੇ ਹੋ: ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਫਲੈਟ, ਇਕਸਾਰ ਮੈਮੋਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੈਸ਼-ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਚੰਗੇ ਸਧਾਰਨ ਚੰਗੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਮਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਟਕਰਾਅ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣਾ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿਨ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਧਿਆਇ ਲਿਖਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ java.util.concurrent. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ, ਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੂਚੀਆਂ ਛੱਡੋ ਇਹ ਕਲਾ ਦੇ ਅਦਭੁਤ ਕੰਮ ਹਨ। (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਜੋ ਜਾਵਾ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ConcurrentSkipListMap, ਲਈ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ API и ਸੂਤਰ ਸੰਕੇਤਾਵਲੀ). ਪਰ ਮੇਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਗੈਰ-ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰਾਨਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਇੱਕ ਸਰਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੰਡਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਰਿੱਛ ਦੇ ਟੋਏ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਤੰਗੀ ਉੱਤੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਾਰਾ ਢਾਂਚਾ ਢਹਿ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਕੋਡ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗੀ। ਜੇ ਮੈਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਕੋਡ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਕਹਿਣਗੇ: ਮੈਂ ਇਹ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ! ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੋਈ ਜਹਾਜ਼ ਕਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਰਿਐਕਟਰ ਫਟ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੇਰੀ ਗਲਤੀ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ.

ਅਲੈਕਸੀ: ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਥੋੜਾ ਛੋਟਾ ਸੀ, ਕਈ ਵਾਰ ਮੈਂ ਡਗ ਲੀ ਦੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, java.util.concurrent, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਉੱਥੇ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਿਆ: ਅਕਸਰ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੱਗ ਨੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਗੱਲਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਕੀ ਇੱਕ ਹਾਰਡਕੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਖਾਸ ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ? ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਮੌਰੀਸ: ਡਰਾਇੰਗ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕਲੀਚ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਯਾਦ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਿਕਾਸੋ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਿੱਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਧਾਰਨ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਕਿਵੇਂ ਖਿੱਚਣੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੜਬੜ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਧਾਰਨ, ਸਹੀ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟਾਈਮਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਕੈਚਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਮੈਮੋਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਬੱਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਔਖਾ ਹੈ: ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਵੇਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਹੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ: ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਸਪਿਨਲਾਕ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ: ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੈਸ਼ ਸਥਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਪਿਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਬੱਸ ਰਾਹੀਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੁਸ਼ਲ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੋੜਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਣਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੋਗੇ। ਅਜਿਹੇ ਲੋਕ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ. ਕੋਈ ਵੀ ਪਿਕਾਸੋ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਰਾਅ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਹੋਏ ਡੱਗ ਲੀ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦਾ। ਗਿਆਨ ਦੇ ਇਸ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹੋ: ਪਹਿਲਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਬਿਲਕੁਲ। ਅਤੇ, ਉਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ. ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਵੇਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਉਹ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ 'ਤੇ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਕਈ ਵਾਰ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਸੀ।

ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਚਾਲ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਮੈਂ ਗਲਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੈ ਕੇ ਆਵਾਂਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਮੈਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਾਰੇ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣ। ਜੇ ਮੈਂ ਕੁਝ ਦੱਸਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ: "ਦੇਖੋ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ" - ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਕਿਤੇ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਅੱਗੇ, ਮੈਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ: "ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ?" ਅਤੇ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਗਲਤੀ ਦੇਖਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਜਿੰਨੀ ਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲੈ ਚੁੱਕੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਝ ਫੌਜੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਪਵੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਭਰਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਧੀਰਜ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬੋਧੀ ਭਿਕਸ਼ੂਆਂ ਵਾਂਗ ਹੋਵੇ: ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਭਾਵ, ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਉਹ ਗਲਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਖੈਰ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਖੁਸ਼ ਜਾਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਖਰਕਾਰ ਗਲਤੀ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਧੋਖਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ-ਸਮਝੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਸੱਚ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਫਿਰ ਉਹ ਬੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋਏ ਸੌਂ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਧੋਖਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਮੂਰਖ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਚਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਚੌਕਸ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਚਾਹਾਂਗਾ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣ, ਸਗੋਂ ਅਧਿਆਪਕ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ 'ਤੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣ। ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਆਪਣਾ ਹੱਥ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਕਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਗਲਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬੈਠ ਕੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਸੋਚੇ: ਇਹ ਸਭ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਕਵਾਸ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡਾ ਹੱਥ ਚੁੱਕਣਾ ਬਹੁਤ ਡਰਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਉਹ ਜੋ ਵੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਸੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਲ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਆਪਣਾ ਹੱਥ ਚੁੱਕਣਾ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਠੀਕ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਲ ਮੂਰਖ ਜਾਂ ਭੋਲਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਵਾਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਕਾਵਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਖ਼ਾਸਕਰ ਜੇ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਡਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮੂਰਖ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਜਾਵੇਗਾ। ਕੀ ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਕੋਈ ਚਾਲ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਅਕਸਰ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਸਿਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ। ਕੀ ਕੋਈ ਬਿਆਨ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਉਹ ਚਰਚਾ ਅਧੀਨ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਛੋਟੀ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਗੱਲ ਵੀ ਕਹਿਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੁਝ ਨਾ ਕਹੋ। ਚੁੱਪ ਹੈ, ਹਰ ਕੋਈ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਤਣਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਣਾਅ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਅਚਾਨਕ ਕੋਈ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ, ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਨਾਲੋਂ ਚੁੱਪ ਰਹਿਣਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਬੇਆਰਾਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ! ਇਹ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿੱਦਿਅਕ ਚਾਲ ਹੈ। ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਹਰ ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਿਰਲੇਖ ਹੈ: "ਚੁੱਪ ਰਹਿਣ ਨਾਲੋਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।"

ਵਿਟਾਲੀ: ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਗੱਲ ਹੋਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਟੌਪੋਲੋਜੀਕਲ ਸਬੂਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਗਏ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਟੋਪੋਲੋਜੀ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ!

ਮੌਰੀਸ: ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸੀ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਪੜ੍ਹਦਾ ਸੀ, ਮੈਂ ਸ਼ੁੱਧ ਗਣਿਤ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਮੇਰੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੈਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਲ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਲੋੜ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਮੈਂ ਬੀਜਗਣਿਤਿਕ ਟੋਪੋਲੋਜੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ, ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ "ਕੇ-ਸੈੱਟ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ", ਮੈਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਉਦੋਂ ਲੱਗਦਾ ਸੀ, ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭਿਆ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਸ ਬੈਠ ਕੇ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਾਣਾ ਪਿਆ. ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ਼ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਪਰ ਮੇਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਸੀ: ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲੇਗਾ. ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਗ੍ਰਾਫ ਥਿਊਰੀ ਦੀ ਰਸਮੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਉਹ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਆਇਆ ਕਿ ਕਈ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਅਸੀਂ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਸੀ "ਸਧਾਰਨ ਕੰਪਲੈਕਸ", ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ ਅਯਾਮਾਂ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹੈ। ਫਿਰ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ: ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਕੰਪਲੈਕਸਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਕੁੰਜੀ ਬਣ ਗਿਆ. ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਰਸਮੀਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਮੱਸਿਆ ਅਚਾਨਕ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਇਸ ਨਾਲ ਜੂਝਦੇ ਰਹੇ, ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਰਹੇ, ਪਰ ਉਹ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੇ। ਅਤੇ ਹੁਣ ਵੀ ਉਹ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ - ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਅਸੰਭਵਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਸੀ. ਭਾਵ, ਅਜਿਹਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪਰ ਅਸੰਭਵਤਾ ਦਾ ਹਰ ਸਬੂਤ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ ਕੰਪਲੈਕਸਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕ ਸਾਧਾਰਨ ਕੰਪਲੈਕਸਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਨਾਮ ਨਾਲ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਆਪਣਾ ਤੱਤ ਨਹੀਂ ਗੁਆਉਂਦਾ.

ਵਿਟਾਲੀ: ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਸੀ?

ਮੌਰੀਸ: ਕਿਸਮਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਇੱਛਾ. ਭਾਵ, ਤੁਹਾਨੂੰ "ਬੇਕਾਰ" ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਹਨ. ਜਿੰਨੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੇਕਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਨਵੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਤੁਸੀਂ ਓਨੀ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋਗੇ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਅਨੁਭਵੀ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ... ਚਲੋ, ਇਹ ਇੱਕ ਚੇਨ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਿਲਕੁਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਇਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਅੱਠ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਯਾਦ ਦਿਵਾਈ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਾਲ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸਰਲ ਕੰਪਲੈਕਸਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪੁਰਾਣੀ ਟੌਪੋਲੋਜੀ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਮੇਰੇ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ। ਪਰ ਜੇ ਇਹ ਪੁਰਾਣਾ ਗਿਆਨ ਨਾ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਵੀ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧਦਾ.

ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਕਲਾ ਦਾ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ

ਅਲੈਕਸੀ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਕਿਤਾਬ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਹੇ। ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਰਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ 'ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖੀ ਹੈ, "ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਕਲਾ". ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਗਭਗ 11 ਸਾਲ ਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਹੀ ਬਾਹਰ ਆਈ ਹੈ  ਸੋਧਿਆ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਿੰਟ. ਕੀ ਦੂਜਾ ਐਡੀਸ਼ਨ ਹੋਵੇਗਾ?

ਮੌਰੀਸ: ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛਿਆ! ਇਹ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ, ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਦੋ ਹੋਰ ਲੇਖਕ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋੜੀ, ਫੋਰਕ / ਜੋੜਨ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾ 'ਤੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ, MapReduce 'ਤੇ ਇੱਕ ਭਾਗ ਲਿਖਿਆ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਸੁੱਟ ਦਿੱਤਾ - ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜੋ ਲਿਖਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਸੀ। ਪਹਿਲਾ ਐਡੀਸ਼ਨ, ਪਰ ਅੱਜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਪੁਸਤਕ ਨਿਕਲੀ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਸਭ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਕੁਝ ਅਧਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ (ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਿੱਛੇ ਹਾਂ। ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ.

ਅਲੈਕਸੀ: ਕੀ ਕ੍ਰਿਸਮਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਮੌਕਾ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਇਹ ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਹੈ! ਪਰ ਮੈਂ ਜਿੱਤ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵਾਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਕੋਈ ਵੀ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖ਼ਬਰ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਐਡੀਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਪਸੰਦ ਆਇਆ। ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਹਾਂ।

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਐਡੀਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਜੋਸ਼ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ, ਧੰਨਵਾਦ!

ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ

ਵਿਟਾਲੀ: ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਇਨੀਅਰ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ? ਲੈਣ-ਦੇਣ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਸਨ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਦਿਨ ਉਹ ਲੋਹੇ ਵਿਚ ਸਰੂਪ ਹੋ ਜਾਣਗੇ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪੜ੍ਹਾਈ ਤੋਂ ਹੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਹਾਂ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਹਨ!

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਇਲੀਅਟ ਮੌਸ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਬਲਾਕਿੰਗ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਸਾਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਮਾਣੂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣ ਜਾਣਗੇ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਲਨਾ-ਅਤੇ-ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਨੂੰ ਲੋਡ-ਲਿੰਕ/ਸਟੋਰ-ਕੰਡੀਸ਼ਨਲਪੈਰਲਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਅਯੋਗ ਅਤੇ ਬਦਸੂਰਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਿੱਧੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪਏਗਾ। ਮੈਂ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪੁਆਇੰਟਰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ-ਵਰਗੇ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਸਕੇ। ਇਲੀਅਟ ਨੇ ਇਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੈਸ਼ ਕੋਹੇਰੈਂਸੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ, ਕੈਸ਼ ਕੋਹੇਰੈਂਸੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਕੈਸ਼ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ ਅਵੈਧ. ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਕੈਸ਼ 'ਤੇ ਕੋਈ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਜਿਸ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਮੈਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਣ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ 64-ਬਿੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਬਣਾ ਰਹੀ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਅਲਫ਼ਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਗਿਆ ਅਤੇ ਅਲਫ਼ਾ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਾਡੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ: ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਭ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਕੀ ਵਾਧੂ ਆਮਦਨ ਮਿਲੇਗੀ? ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਇੱਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜਿਸਟ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ. ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕਹਿਣ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਸਨ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਅਰਬਾਂ! ਬੱਸ "ਅਰਬਾਂ" ਕਹੋ!

ਮੌਰੀਸ: ਹਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਇਹੀ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ। ਹੁਣ, ਸਟਾਰਟਅਪਸ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੀ ਹੈ। ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭ ਦੇ ਆਕਾਰ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਝੂਠ ਬੋਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਭੋਲਾ ਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਕਿਹਾ, "ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ।" ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖੋਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਇਸਦੇ ਕਈ ਹਵਾਲੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਲਗਭਗ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ. ਹਵਾਲੇ 2004 ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ, ਜਦੋਂ ਸੱਚਾ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਆਇਆ। ਜਦੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਪੈਸਾ ਕਮਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ। ਰਵੀ ਰਾਜਵਰ ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। (ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਨੋਟ: ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਦੂਜਾ ਸੰਸਕਰਣ 2010 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ PDF ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ). ਅਚਾਨਕ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਤਾਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਰਵਾਇਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਉਦਾਹਰਣ ਜੋ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦੀ ਸੀ। ਅਤੇ ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੀ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਕਿਹਾ ਹੁੰਦਾ: ਬੇਸ਼ਕ, ਪਰ ਕਦੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ 50 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ? ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦਹਾਕਾ ਨਿਕਲਿਆ. ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।

ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਵਿਟਾਲੀ: ਜੇ ਅਸੀਂ ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਸਲਾਹ ਦੇਵੋਗੇ - ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਅਤੇ ਕਿਉਂ? 

ਮੌਰੀਸ: ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਪੀਐਚਡੀ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਇਹ ਉਹ ਸਲਾਹ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ: ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਖੋਜ ਨਿਬੰਧ ਨਾ ਲਿਖੋ - ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਨਾਲ ਹੀ, ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਮੈਂ ਬਿਸਤਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲੇ ਬਿਨਾਂ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਆਪਣੇ ਫੋਰਕ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਪਰ ਜੇ ਮੈਂ ਅਚਾਨਕ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵੰਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ, ਆਦਿ. ਮੈਂ ਇੱਕ ਆਲਸੀ ਵਿਅਕਤੀ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗਾ। ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਵੀ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਸੌਖਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਮੂਰਖ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਲੇਖਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਇਆ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੇਖਜੋ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿਕਰਮ ਸਰਾਫ ਨਾਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਸੀ Tokenomcs ਕਾਨਫਰੰਸ ਪੈਰਿਸ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ. ਇਹ ਉਪਯੋਗੀ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ Ethereum ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਥਰਿੱਡਡ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹੁਣ ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟ (ਕੋਡ ਜੋ ਬਲਾਕਚੈਨ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਲਏ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਈਥਰੀਅਮ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਟਕਰਾਅ ਨਾ ਹੋਵੇ. ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨ ਲਿਆ ਕਿ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਕੋਈ ਵਿਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ। ਫਿਰ ਇਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਾਪਰਿਆ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਾਡੇ ਹੱਥਾਂ 'ਤੇ ਲਗਭਗ XNUMX ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਈਥਰੀਅਮ ਬਲਾਕਚੈਨ ਨੂੰ ਅਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨ ਹੋਏ: ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰਿਕਾਰਡ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ? ਸਾਨੂੰ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਮਿਲਿਆ ਹੈ. ਈਥਰਿਅਮ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਤੀ ਬਹੁਤ ਵਧ ਗਈ ਸੀ, ਪਰ ਅੱਜ ਸਭ ਕੁਝ ਕੁਝ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਘੱਟ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਟਕਰਾਅ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਅਸਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਕੰਮ ਹੈ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਾਰੇ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਵਾਪਸ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਜਿਹੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਹਾਵਣਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲੋਂ ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਰਗਾ ਕੁਝ ਹੋਰ ਹੈ।

ਕੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਰੁਕ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿਣਾ ਹੈ

ਵਿਟਾਲੀ: ਆਖਰੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਮਾਂ! ਕੀ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਹਰ ਸਾਲ ਸੁੰਗੜ ਰਹੀ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਠਾਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਏ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਕੀ ਕੁਝ ਵੱਡੇ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣਗੇ? ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਚਲਾਕ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਜੋ ਸਭ ਕੁਝ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਠਾਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ। ਪਰ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖੇਤਰ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ GPU ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ CPU ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਹੈਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਮਰਕਲ ਦਾ ਰੁੱਖ, ਜਾਅਲੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ. ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਪਰ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣਗੇ. ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ - ਸ਼ਾਇਦ ਹੁਣ ਖੋਜ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੁੱਟੇ ਹੋਏ ਟਰੈਕ ਤੋਂ ਉਤਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਾਗਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇਖੋਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ - ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਖੋਜਕਰਤਾ ਬਣਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣੀ ਪਈ 🙂

ਮੌਰੀਸ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੇ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ "ਚੋਰੀ" ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ!

Brown University ਵਿਖੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਿਟਾਲੀ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬ੍ਰਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, MIT ਬਾਰੇ ਘੱਟ।

ਮੌਰੀਸ: ਬ੍ਰਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਹਾਰਵਰਡ ਹੀ ਥੋੜਾ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਭੂਰਾ ਇਸ ਲਈ-ਕਹਿੰਦੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਆਈਵੀ ਲੀਗ, ਜੋ ਅੱਠ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਹਾਰਵਰਡ, ਬਰਾਊਨ, ਕਾਰਨੇਲ, ਯੇਲ, ਕੋਲੰਬੀਆ, ਡਾਰਟਮਾਊਥ, ਪੈਨਸਿਲਵੇਨੀਆ, ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ। ਇਹ ਇਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਰਾਣੀ, ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਕੁਲੀਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਉਦਾਰਵਾਦੀ ਕਲਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ 'ਤੇ ਹੈ। ਇਹ MIT ਵਾਂਗ ਬਣਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, MIT ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੈ. ਭੂਰਾ ਰੂਸੀ ਸਾਹਿਤ ਜਾਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਯੂਨਾਨੀ ਅਤੇ ਬੇਸ਼ਕ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਸਿੱਖਿਆ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਫੇਸਬੁੱਕ, ਐਪਲ, ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਂ ਬ੍ਰਾਊਨ ਵਿਖੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਂ ਬੋਸਟਨ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਣ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢੀ, ਪਰ ਨਿੱਜੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤਾ. ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਸਮਤ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ, ਜਿਸ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਕਦੇ ਨੌਜਵਾਨ ਇਨਕਲਾਬੀ ਸਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਿਆ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਇਨਕਲਾਬੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਦੀ ਬਣ ਗਏ। ਉਹ ਮਜ਼ਾਕ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਸਨ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੱਕ ਗੈਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸਨ - ਬੇਸ਼ੱਕ ਇੱਕ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਗੈਰੇਜ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਬ੍ਰਾਊਨ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤ ਨੂੰ ਬੁਲਾਇਆ, ਜੋ ਬੋਸਟਨ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਘੰਟਾ ਹੈ. ਮੈਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਬੋਸਟਨ ਛੱਡਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਹੋਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਾਮੀਆਂ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਇਹ ਉਹ ਸਮਾਂ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੰਨੀਆਂ ਅਸਾਮੀਆਂ ਨਹੀਂ ਸਨ ਜਿੰਨੀਆਂ ਹੁਣ ਹਨ। ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਨ ਕੋਲ ਨੌਕਰੀ ਸੀ, ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਘਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਪਿਆ, ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਿਜਾਣਾ ਪਿਆ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਬੋਸਟਨ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਆਨੰਦ ਹੈ! ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਬ੍ਰਾਊਨ ਜਾਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਪਸੰਦ ਹੈ. ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਕਦੇ ਹੋਰ ਕਿਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਛੁੱਟੀ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਹੈਫਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਨੀਓਨ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੈਂ ਐਲਗੋਰੈਂਡ ਵਿੱਚ ਰਹਾਂਗਾ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹਰ ਥਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਸਾਡੇ ਕਲਾਸਰੂਮਾਂ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਸਥਿਤੀ ਇੰਨੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਉਹ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ. ਮੈਂ ਕਦੇ ਹੋਰ ਕਿਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਖੁਸ਼ ਹਾਂ।

ਫਿਰ ਵੀ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਊਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉਹ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹੁਣ ਮੈਂ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ

ਵਿਟਾਲੀ: ਠੀਕ ਹੈ, ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਆਪ ਉਥੇ ਖੋਜਕਾਰ ਸਨ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ R&D ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ? ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਕੀ ਹਨ?

ਮੌਰੀਸ: ਮੈਂ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਵੀਹ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਿਸਟਮ, ਓਰੇਕਲ, ਫੇਸਬੁੱਕ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਐਲਗੋਰੈਂਡ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਭ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚ ਪਹਿਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅਚਾਨਕ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕੋਈ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਬ੍ਰਾਊਨ 'ਤੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹਾਂ: ਆਓ ਐਂਟੀਗਰੇਵਿਟੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰੀਏ! ਉਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੋਲ ਜਾਣਗੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਣਗੇ। ਹਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਫੰਡਿੰਗ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ, ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ ਵੀ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋਣਗੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕਪਾਸੜ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ। ਪਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਆਰਡਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਕੀਮਤੀ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪਾਗਲ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿ ਸਕਣ "ਨਹੀਂ, ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਚਾਰ ਬੁਰਾ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲੇਗਾ।" ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ, ਜੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਮਾਂ ਪੈਸਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ. ਜੇ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿਤੇ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਪੈਸੇ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਲੱਭਣੇ ਪੈਣਗੇ। ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਥਿਤੀ ਜਿੰਨੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਸਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਣਾ ਪਏਗਾ. ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ - ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਭਿਖਾਰੀ! ਉਹਨਾਂ ਭਿਕਸ਼ੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਾਂਗ ਜੋ ਦਾਨ ਦੀ ਪਲੇਟ ਲੈ ਕੇ ਘੁੰਮਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਦੋ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਪੂਰਕ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਦੋਹਾਂ ਜਹਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜਿਉਣ ਅਤੇ ਖੜ੍ਹਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।

ਵਿਟਾਲੀ: ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਦੂਜੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਮੌਰੀਸ: ਔਖਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮੈਂ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਜਾਂ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਜਾ ਕੇ ਕਿਹਾ, ਆਓ ਐਂਟੀ-ਗਰੈਵਿਟੀ ਕਰੀਏ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਇਸਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨਗੇ। ਪਰ ਜੇ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਗੱਲ ਕਹਾਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲੱਗ ਜਾਣਗੇ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਹੁਣ ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ - ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਪੈਸੇ ਲੱਭਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਪਰ ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਜਗ੍ਹਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਹਾਈਡਰਾ ਅਤੇ ਐਸ.ਪੀ.ਟੀ.ਡੀ.ਸੀ

ਵਿਟਾਲੀ: ਮੇਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਅੰਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਰੂਸ ਦੀ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਯਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਥੋੜੀ ਗੱਲ ਕਰੀਏ.

ਮੌਰੀਸ: ਹਾਂ, ਮੈਂ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਾਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਾਲ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਹੋ। ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਦੂਜੀ ਵਾਰ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ?

ਮੌਰੀਸ: ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੀਜਾ!

ਅਲੈਕਸੀ: ਸਮਝ ਗਿਆ, ਪਰ ਐਸ.ਪੀ.ਟੀ.ਡੀ.ਸੀ - ਬਿਲਕੁਲ ਦੂਜਾ. ਪਿਛਲੀ ਵਾਰ ਸਕੂਲ ਬੁਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ SPTCC, ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅੱਖਰ (C ਤੋਂ D, ਸਮਕਾਲੀ ਤੋਂ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ) ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਾਲ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਾਈਡਰਾ ਕਾਨਫਰੰਸ?

ਮੌਰੀਸ: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਕਿ ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਹੁ-ਥ੍ਰੈੱਡਡ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਮਾਨ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬੱਗੀ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਪੈਸੇ ਚੋਰੀ ਕਰ ਲਵੇਗਾ। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਪੱਧਰ ਹੈ। ਮੈਂ ਕੰਮ ਦੇ ਸਬੂਤ, ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟਸ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਲਾਕਚੈਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਥੋੜੀ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ।

ਹੋਰ ਬੁਲਾਰੇ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਕਹਿਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਮਤ ਹੋਏ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਡੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੋਣ। ਪਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਲਾਕਚੈਨ ਬਾਰੇ ਸੁਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਖੇਤਰ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਇਹ ਹੋਰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦਲੇਰੀ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਦੇਖੋ।

ਅਲੈਕਸੀ: ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਮੀਟਿੰਗ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ. ਅਸੀਂ ਸਕੂਲ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ। ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੀਟਰ ਕੁਜ਼ਨੇਤਸੋਵ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਸਕੂਲ ਸਿਰਫ ਸੌ, ਸ਼ਾਇਦ 120 ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ. ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੰਜਨੀਅਰ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਾਨਫਰੰਸ ਬਣਾਈ ਹੈ ਹਾਈਡਰਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਿਉਂ ਹਾਈਡਰਾ?

ਮੌਰੀਸ: ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੱਤ ਸਪੀਕਰ ਹੋਣਗੇ? ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਰ ਵੱਢੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਸਪੀਕਰ ਵਧਣਗੇ?

ਅਲੈਕਸੀ: ਨਵੇਂ ਸਪੀਕਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਵਿਚਾਰ। ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਹੈ. ਓਡੀਸੀਅਸ ਦੀ ਕਥਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਉਸਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰ ਸਫ਼ਰ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਸੀ Scylla ਅਤੇ Charybdis? ਹਾਈਡਰਾ ਚੈਰੀਬਡਿਸ ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ। ਕਹਾਣੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਰ ਮੈਂ ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਿਆ ਅਤੇ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ. ਇਸ ਕਾਨਫ਼ਰੰਸ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਟਰੈਕ ਸਨ। ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਹਾਲ ਵਿੱਚ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਸਾਇਲਾ ਅਤੇ ਚੈਰੀਬਡਿਸ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਆਤਮਿਕ ਜਾਨਵਰ ਚੈਰੀਬਡਿਸ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਚੈਰੀਬਡਿਸ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੇਰਾ ਵਿਸ਼ਾ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਦੋਵੇਂ ਖਤਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ ਦੋਸਤੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ SPTDC ਅਤੇ Hydra 2019 'ਤੇ ਮਿਲਾਂਗੇ!

ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿੱਚ ਜੁਲਾਈ 2019-11, 12 ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਹਾਈਡਰਾ 2019 ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਮੌਰੀਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਹ ਰਿਪੋਰਟ ਲੈ ਕੇ ਆਵੇਗਾ "ਬਲਾਕਚੇਨ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ". ਟਿਕਟਾਂ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਸਰਕਾਰੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ.

ਸਰੋਤ: www.habr.com