「コンピューティングパワー」とは何ですか？
近年、「コンピューティングパワー」の概念は、インターネットサークルに頻繁に登場し、科学技術のリーダーの唇にしばしば吊り下げられるホットな言葉になりました。しかし、実際には、これは新しい概念ではありません。コンピューティングパワーの元の意味は複雑ではありません。名前が示すように、計算する能力です。データセンターのサーバーがデータを処理した後に結果出力を実現する能力です。
人間の脳は自然なコンピューティングサーバーです。人生では、数学の問題を解決するのと同じくらい大きな食品市場に行くのと同じくらい小さい人間の脳は、毎回口頭計算と精神的計算を通じて私たちのニーズにコンピューティングパワーを提供しています。しかし、このようなコンピューティングパワーは、特に非常に複雑なコンピューティングの問題に関しては、コンピューティングツールの世代後に生成された生成を与えた場合には少し低くなります。
まず第一に、もちろん、人間自身からのツールを見つける必要があるため、指はそれ以来使用されている最もシンプルで最も便利なカウントツールになりました。これがおそらく、小数コンピューティングが発明され、普及した基本的な理由です。
生産慣行の継続的な開発により、人間はついに自分のコンピューティングツールを発明しました。問題解決プロセスの各段階で、標準化された手順があります。したがって、数学の一部の歴史家によって構造的かつ「機械化」されると考えられています。
ただし、機械的時代のツールの改善と同様に、コンピューティングソフトウェアの開発、つまりアルゴリズム、より速く、より速いハードウェア、つまり「チップ」、つまり「チップ」は改善されていますが、最終的にはアルゴリズムの進捗状況に追いつくことができず、最終的にはより便利なアバカスに置き換えられます。
また、コンピューティングツールの歴史における最初の主要な革命でもありました。 Abacusの原則は計算チップに似ていますが、特にAbacusの式と基本的なスキルを習得した後、計算速度は驚くべきものです。 15世紀頃、中国人によって発明されたアボーカスは日本、韓国、その他の国に紹介され、ビジネスを通じて徐々に西側に紹介されており、今日でもいくつかの地域で広く使用されています。
現代のコンピューターとムーアの法則
古代の結び目からマニュアルコンピューティング時代、そして機械的コンピューティング時代まで、コンピューティングツールのすべての変化はコンピューティングパワーに大きな飛躍をもたらし、さらに人間経済と社会の発展を促進しました。
しかし、過去には、電子コンピューターが誕生するまで、コンピューティングパワーに関する人々の認識は明らかではなかったため、人々はコンピューティングの力を深く感じていました。このようなスーパーコンピューティング能力のサポートにより、以前は想像できなかった多くの問題を一瞬で解決できます。また、コンピューティングパワーの重要性を人々に本当に懸念するようにする、より速く、より高速な電子コンピューターの世代後の世代の出現です。
最新のコンピューターのコンピューティングパワーはどのように測定されますか？
簡単に言えば、人間がコンピューターを使用する場合、入力文字またはメッセージを最初に電子コンピューターが処理できるエンコードに変換する必要があります：{{{0}}}または1。電子トランジスタは0}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}の基本ユニットです。 0、各0または1は少し（情報の最小単位）です。これはまた、コンピューティング能力のサイズがトランジスタの数と正の相関があり、トランジスタが多いほど、より多くの情報を表現できることを意味します。
チップの出現は、現代のコンピューターの急速な発展を本当に促進したと言えます。この傾向に続いて、チップ密度とコンピューティングパワーは、タイムサイクルに対して指数関数的に増加します。この発見はムーアの法律として知られるようになりました。
半世紀以上にわたり、電子コンピューターの開発は基本的にムーアの法律に従ってきました。これはまた、電子コンピューターのコンピューティングパワーが最終的にいくつかの強力な機関がサービスを提供するだけでなく、何千もの世帯に向かって真に移動し始め、その後、人々全体の情報年齢の到着を促進し始めたことを示しています。
人工知能の時代におけるコンピューティングの課題
ムーアの法律によると、コンピューティングパワーはほぼ2年ごとに2倍になります。しかし、このようなひどい成長率は、特に深い学習の開発が2012年に人工知能の台頭を導いた後、人間のコンピューティング力のニーズを満たすことはできません。
この場合、インテリジェントコンピューティングのニーズを満たすために、コンピューティングパワーをどのように増やすことができますか？ブレークスルーには2つの大きな領域があります。
3.1航空機と海の戦術
最初の方法は、一緒に計算するより多くの人々、つまり高性能コンピューティングと分散コンピューティングを使用してパワーを高めるための最も重要な方法が、コンピューティングパワーを改善する最も重要な方法です。
その中で、高性能コンピューティングのコアテクノロジーは並行コンピューティングです。つまり、複数のコンピューティングリソースを使用してコンピューティングの問題を同時に解決するプロセスです。
クラウドコンピューティングの時代では、データセンターがコンピューティングパワーの主要な担体です。これは、ビッグデータセンター、クラウドコンピューティングセンター、インテリジェントコンピューティングセンター、スーパーコンピューティングセンターなどの情報インフラストラクチャの構築の基本的な理由でもあります。
3.2機器の改善
2番目の方法は、機器を根本的に改善し、コンピューティングモードでブレークスルーを達成することです。
高性能コンピューティングと分散コンピューティングは現在、コンピューティングパワーを改善する主な手段ですが、多くの制限的要因があり、コンピューティングパワーの改善は限られています。したがって、コンピューティングパワーを改善する2番目の最大の方法は、多くの最先端の科学者の追求となり、その典型的な代表者は量子コンピューティングです。
ただし、まだ他にも問題があります。1つは、量子重合状態を維持するための適切で普遍的な物理キャリアを見つけることであり、もう1つは広く使用されているコンピューティングシナリオです。これまでのところ、報告されたさまざまな量子コンピューターは、いくつかの特別なシナリオしか実行できませんが、未来は非常に有望です。
コンピューティングパワーは、人工知能の開発に影響を与える唯一の要因ではありませんが、必要な条件の1つです。ホーンは鳴り、次の10年間で、人工知能の軌跡で勝ちたい場合、コンピューティングパワーはおそらく最初の行です。