Вычислительные ресурсы виртуальных дата-центров практически не ограничены. Однако, если ваша компания генерирует большое количество данных, в конце концов целесообразность работы с обычными ЦОД будет под вопросом. Чем больше расстояние между локацией с серверами и местом сбора данных, тем ниже скорость вычислений.

В этом контексте набирают обороты так называемые граничные вычисления (edge computing). В такой парадигме данные обрабатывают на «границе сети» как можно ближе к клиентам. Переход к edge-инсталляциям имеет жизненно важное значение для решения проблем с задержками и построения действительно интеллектуальных и автономных систем, таких как беспилотный транспорт.

Однако обработка данных на местах имеет свои проблемы. В первую очередь, с энергоемкостью и скоростью вычислений. И одно из перспективных решений, способных предложить выход из ситуации, — это нейроморфные системы.

Технологический потолок и первые решения

Развитие транзисторов.

Рост числа транзисторов ведет к увеличению микрочипов. Чтобы сохранить их форм-фактор на привычном уровне, необходимо уменьшать физический размер транзисторов. Но тогда проявляются побочные эффекты — растет энергопотребление, а энергоэффективность снижается.

В начале нулевых инженеры решили эту задачу с помощью технологии FinFET (Fin Field-Effect Transistor). Транзисторы получили специальный «плавник» (fin) из кремния. Он повысил эффективность управления проводимостью канала: сократил утечки энергии и увеличил ток транзистора, что важно для его быстродействия. Подробнее об этой технологии уже писалиhttps://habr.com/ru/post/456298/ коллеги на Хабре.

FinFET внедрили на производстве микропроцессоров в 2011 году (еще на 22-нанометровом техпроцессе). Технология стала стандартом в индустрии полупроводников, но и у неё есть ограничения. Дальнейший прогресс связан с переходом на новые материалы (не кремний), созданием многослойных микросхем, технологиями вроде Gate-All-Around FET (GaaFET) и, вполне вероятно, нейроморфными системами.

Нейроморфные системы и архитектура фон Неймана

Различия между архитектурами.

Под нейроморфными компьютерами понимают вычислительные системы с архитектурой, отличной от фоннеймановской. Их принципы работы напоминают работу мозга — с нейронами и синапсами. Разумеется, речь идет о классических полупроводниковых системах, а не биологических устройствах. В основе чипов лежат знакомые транзисторы, но архитектура отличается.