June 2015 Theme: 激进的新一代计算
特邀编辑导言: San Murugesan

过去半个世纪以来,微电子技术以摩尔定律突飞猛进,推动各种形态的计算机纷繁迭出,改变甚至重新定义了几乎所有我们使用的事物。然而,它们运行的基础还是由查尔斯·巴贝奇和阿兰·图灵提出、约翰·冯·诺依曼等人具体化的基本原理。未来50年的葫芦里会卖什么药呢?现代计算机所依赖的、至今仍在引领我们的基本原理需要重新思考甚至革命吗?计算可能或应该如何发展才能满足新需求、迎接新挑战?

对计算、存储和通信的需求不会止步。新的应用和对计算要求更高的那些尚未解决的难题需要新的计算机。更多的人,即使是那些位于经济金字塔底部的尚未受益于IT的人们,以及所有事物,包括物品、动物和建筑,最终都将通过某种形式依赖计算机。

不幸的是,受制于基本物理极限以及经济考虑和可靠性问题,硅基数字运算和传统体系结构正在接近极限。除此之外,在解决气象预报、生物信息学、机器人和自主系统等领域的一些特定类别的问题时,传统计算机也存在不足。

因此,我们必须研究和尝试新办法,尽管看起来比较激进,甚至难以实现。研究人员和业界都在对计算原理进行另类思考,都在追求新模式,如量子计算、仿生计算和纳米计算。可能我们很快就要接受这些新方法,特别是对于一些新兴应用。因此,我们需要了解这些新范式的原理和潜力,并了解它们的现状和未来前景。

量子计算

量子计算机代表着基于量子力学而非传统电子学的新一代计算,看起来可行性日益提高。基于量子比特(qubit,量子位)的量子计算机展现出惊人的高速处理能力。然而,对量子计算兴趣的再次复兴才刚刚开始,研究人员才刚刚展示少量潜在应用。尽管如此,我们很可能在10到15年内就能用上通用量子计算机。

即便如此,诸如D-Wave系统这样的公司已经用量子部件增强传统计算机,以解决优化问题。据研究人员的看法,利用量子纠缠,量子计算机能够大大加速某些机器学习任务。某些情况下,可以把计算时间从数十万年来降低到区区数秒。欲了解更多信息,请参阅侧栏《其他资源》。

仿生计算(Biologically Inspired Computing)

仿生设计把大自然作为模拟对象或灵感源泉。仿生(biomimicry,biomimetics或bioinspiration)曾激发很多发明家和设计师创造出包括粘扣带(Velco)、“猫眼”道路反射标记、高速泳衣、飞机、风车涡轮叶片和高速列车等各种创新。仿生计算的早期产物包括遗传算法、人工神经网络和传感器网络。正如本期主题文章展示的,在解决信息安全、应对生态问题和增强机器智能等方面,我们一样可以从大自然中受益良多。

生物开发甚至可以达到设备层次。DNA本身就是一种稳定的高密度信息媒体,DNA合成和测序领域的进展表明DNA可以作为一种高密度数字存储介质。根据最近的一篇文章,人类全部知识可能很快就能存储在几公斤DNA中,未来我们甚至可以把数据存储在自己的皮肤内。

有关此主题的更多信息,请参阅《其他资源》侧栏。

纳米计算

新兴纳米技术可把晶体管物理尺寸缩减到数个纳米,从而能把更多晶体管集成到硅片上。这种设备可以成百万倍地提升计算能力,同时降低单元功能的能耗。纳米计算技术会对计算机的建造和使用产生根本性影响。但是,要实现这些目标,在设备技术、计算机体系结构以及集成电路处理方面尚需重大突破,同时还要应对可靠性问题。

本期内容

本期的五篇文章讨论的都是上述三种方法的基础。

在《超越比特:量子信息处理的未来》中,Andrew Steane和Eleanor Rieffel概述了如何利用量子物理进行信息的编码和处理,这种强大能力对古典框架而言是绝不可能的。他们重点介绍了这些方法在密码学中的密匙分发、快速整数分解和量子仿真中的应用。

《仿生设计:计算可持续发展的一种新范式》中,Ashok Goei讨论了仿生设计如何激发设计师从全新角度看待传统问题,以及生物模拟还能帮助设计师开辟新的问题空间,从而引发新技术的发明。他以生态学为例描述了这些观点,并概述了仿生学的设计理念和优势。

保障IT系统和应用的安全是一个长期问题,特别是安全威胁和复杂攻击日益增长的情况下更是如此。大自然能帮助解决IT安全问题吗?Wojciech Mazurczyk和Elzybieta Rzeszutko的《安全——一场永恒的战争:来自大自然的经验》讨论的正是这个问题。他们认为,虽然IT安全和大自然中的模式之间的直接联系并不明显,但这两个差异巨大的领域之间还是存在很多可比之处。举例来说,僵尸网络、分布式拒绝服务攻击、入侵检测、防御系统以及其他一些技巧采用的策略和某些物种的联合行动并无二致。通过对这些相似性的分析,他们建议IT安全行业人士在保障赛博空间安全时,可以转向大自然寻求新的攻防策略。

实现自主智能系统的一种潜在方式是用生物智能增强机器智能。在《融合机器智能和生物智能》中,吴朝晖和多家知名专家讨论了利用机器和生物智能存在机遇和挑战,机器智能和生物智能各有自己的优点,可以相互增强。他们提出了一种称为可教育的“童子机(child machine)”的体系结构,这种生物-机器系统具有与人类感知、认知和行为相似的认知结构。他们还概述了脑机接口面临的挑战和发展趋势。

最后,在《纳米计算:小设备、高可靠的挑战》中,Jean Arlat, Zbigniew Kalbarczyk和Takashi Nanya简要分析了硅技术在向纳米尺寸发展的过程中面临的可靠性和安全性挑战。文章还给出了研究人员可能会克服这些挑战的一些观点。

结束语

了解、掌握和应用这些以及其他一些新兴激进方法对于把握计算未来至关重要。我希望本期今日计算能够激发出新的计算范式,并鼓励来自多个学科的研究人员和开发人员能够相互借鉴,从而推动计算的发展。然而,几个问题依然存在。如何才能有效地解决这些范式带来的挑战?它们真的可行并将演变为下一代计算机吗?它们将像传统计算系统那样那样深刻影响并提升我们这个世界吗?

这些范式和由研究机构以及诸如D-Wave系统、谷歌、IBM和惠普等公司正在进行的计划可能会再次改变计算的地平线。然而,在开始新旅程之时,我们应该认识到,计算是达到目的的一种手段,而不是目的本身。

要紧跟当今和未来发展的最新前沿,敬请关注最近出版的《Computer》,例如2015年12月的“重启计算”专辑和2016年9月的“正在浮现的计算范式”。如果你有意给这些专辑赐稿,请通过电子邮件san[at]computer[dot]org联系我。

最后,我邀请你加入有关下一代计算范式的讨论,你可以在下面的评论部分提出和分享你的想法,也可以直接通过电子邮件和我们交流。

引用

S. Murugesan, “Radical Next-Gen Computing,” Computing Now, vol. 8, no. 6, June 2015, IEEE Computer Society [online]; http://www.computer.org/web/computingnow/archive/radical-next-gen-computing-june-2015.

客座编辑

San Murugesan《IT Professional》主编,BRITE专业服务的总监和澳大利亚西悉尼大学的兼职教授。他集企业培训师、咨询顾问、研究员和作家于一身。他参与编撰了Encyclopedia of Cloud Computing (Wiley, 2015; https://sites.google.com/site/encyclopediaofcloudcomputing),Harnessing Green IT: Principles and Practices (Wiley, 2012; http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1119970059.html), the Handbook of Research on Web 2.0, 3.0, and X.0: Technologies, Business, and Social Applications (IGI-Global, 2009)和Web Engineering: Managing Diversity and Complexity of Web Application Development (Springer, 2001)。Murugesan是在《Computer》编委和双月栏目“Cloud Cover”的编辑。他是澳大利亚计算机协会和电子及通讯工程师学会(IETE)会士,以及IEEE计算机学会的杰出访者。他的联系方式包括电子邮件(san[at]computer[dot]org), Twitter (@santweets ), LinkedIn (http://tinyurl.com/sanlinks)和个人网站(http://tinyurl.com/sanbio)。

 


附加资源

文章

  1. 《摩尔定律的终结》, The Economist, 10 Apr. 2015; www.economist.com/blogs/economist-explains/2015/04/economist-explains-17.
  2. 《当硅离开谷》, The Economist, 6 Mar. 2014; www.economist.com/news/technology-quarterly/21598327-semiconductors-it-becomes-harder-cram-more-transistors-slice.
  3. C.C. Lo and J.J.L. Morton, 《硅将拯救量子计算?》, IEEE Spectrum, 31 July 2014; http://spectrum.ieee.org/semiconductors/materials/will-silicon-save-quantum-computing.
  4. R. Van Meter and C. Horsman, 《量子计算机制造蓝图》, Comm. ACM, vol. 56, no. 10, 2013, pp. 84–93; http://cacm.acm.org/magazines/2013/10/168172-a-blueprint-for-building-a-quantum-computer/fulltext.
  5. W. Browne, 《D-Wave的梦想机器》, Inc., 19 May 2015; www.inc.com/will-bourne/d-waves-dream-machine.html.
  6. 《你的认知未来:新一代计算机如何改变我们的生活和工作方式》, IBM, 2015; www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/cognitivefuture.
  7. 《量子计算雏形D-Wave Systems》, 27 May 2015; www.dwavesys.com/tutorials/background-reading-series/quantum-computing-primer.

量子计算相关视频

  1. 《量子计算简介》 www.youtube.com/watch?V = owqBTgm6NXE 。
  2. 《量子计算机简介》 www.youtube.com/watch?v=Fb3gn5GsvRk.
  3. 《果壳中的量子计算机》 www.youtube.com/watch?v=0dXNmbiGPS4.
  4. 《量子计算改变世界!》 www.youtube.com/watch?v=3BKIJCTLy-s.

仿生计算相关视频

  1. D.S. Modha, 《仿脑计算:十年之旅》, www.youtube.com/watch?v=qE4kQh_30bA.
  2. L. Smarr, 《仿脑计算》, www.youtube.com/watch?v=mrWzWPcI6jU.
  3. H. Markram, 《未来计算:类脑芯片》,www.youtube.com/watch?v=PCql2DgW5sE.
  4. 《从BrainScales到人类大脑计划:神经形态计算时代来临》, www.youtube.com/watch?v=g-ybKtY1quU.
  5. 《深入IBM SyNAPSE 第一部分》, www.youtube.com/watch?v=tAtmNYBObkw.

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Translations by Osvaldo Perez and Tiejun Huang


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