De bekende Wet van Moore gaat er vanuit dat elke twee jaar het aantal transistors dat op een chip past, verdubbelt, maar dat lijkt inmiddels echt tegen fysieke onmogelijkheden op te botsen. Hoog tijd om onderzoek te doen naar een andere processorarchitectuur. Onderzoekers van het American Institute of Physics hebben op deze ideeën een aantal modellen losgelaten.
Gordon Moore voorspelde in 1965 in een paper dat het aantal componenten per geïntegreerde schakeling elk jaar zou verdubbelen. Dat aantal stelde hij in 1975 bij naar een verdubbeling elke twee jaar. Dit systeem houdt al jaren stand, zoals een goede animatie van DataGrapha laat zien.
Hybride architecturen
De onderzoekers van de paper, die verscheen in Applied Physics Review, laten in hun onderzoek zien hoe het computerlandschap eruit kan gaan zien als de focus ligt op het bevorderen van door de hersenen geïnspireerde neuromorfe computers.
Hun ideeën komen neer op hybride architecturen die een combinatie vormen van digitale en analoge architecturen. Dat laatste wordt mogelijk gemaakt door de komst van memristors, weerstanden met geheugen die direct opgeslagen informatie kunnen verwerken zonder dat daar een extra cpu voor nodig is.
Een van de onderzoekers, Suhas Kumar, zegt: ‘De toekomst van computing zal niet gaan over het proppen van meer componenten op een chip, maar in het heroverwegen van de processorarchitectuur van de grond af om zo te emuleren hoe het brein efficiënt informatie verwerkt.’
De onderzoekers geven aan dat inmiddels het idee om de manier van hoe het brein gegevens verwerkt langzaamaan op steeds meer plekken ingang vindt, maar ook dat het ‘hele veld nog open ligt’.
De auteurs stellen dat computers opnieuw uitgevonden moeten worden, zeker als je kijkt naar het feit dat hedendaagse computers ongeveer ‘net zoveel instructies per seconde kunnen verwerken als het brein’. Een ander probleem van processors is dat ze niet willen schalen of, zoals de auteurs aangeven, het menselijk brein is ongeveer een miljoen keer groter in schaal en kan veel complexere berekeningen uitvoeren als gevolg van bepaalde kenmerken zoals plasticiteit en spaarzaamheid of hoe zuinig het brein met energie omgaat.
Neurale architectuur emuleren
Het doel moet worden om computers beter neurale architectuur te laten emuleren zodat dynamische, niet lineaire problemen (beter) opgelost kunnen worden.
De golf aan nieuwe ideeën die door het gebruik van zaken als deep neural networks mogelijk zijn geworden, is groot en zal volgens de onderzoekers vermoedelijk een golf aan nieuwe mogelijkheden brengen met, naast architectuur, het gebruik van nieuwe materialen en ander instrumentarium.
De paper is dan ook deels bedoeld als inspiratiebron voor ‘zij die op zoek zijn naar nieuwe oplossingen voor de fundamentele limieten van de huidige verouderde paradigma’s.
Wanneer we dit soort systemen werkelijk in enige hoeveelheden gaan zien? De auteurs hopen ‘ergens in het midden van dit decennium’.
