1965 में, इंटेल कोफ़ाउंडर गॉर्डन मूर प्रकाशित एक उल्लेखनीय प्रेजेंटर पेपर जिसने भविष्यवाणी की थी कि कंप्यूटिंग शक्ति हर दो साल में दोगुनी हो जाएगी। आधी सदी के लिए, दोहरीकरण की यह प्रक्रिया इतनी उल्लेखनीय रूप से सुसंगत साबित हुई है कि आज इसे आमतौर पर के रूप में जाना जाता है मूर की विधि और डिजिटल क्रांति को प्रेरित किया है।
वास्तव में, हम इस विचार के इतने अभ्यस्त हो गए हैं कि हमारी तकनीक अधिक शक्तिशाली और सस्ती हो जाती है कि हम शायद ही रुकते हैं और सोचते हैं कि यह कितना अभूतपूर्व है। निश्चित रूप से, हमें उम्मीद नहीं थी कि घोड़े या हल - या यहां तक कि भाप इंजन, ऑटोमोबाइल या हवाई जहाज - उनकी दक्षता को निरंतर दर से दोगुना कर देंगे।
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फिर भी, आधुनिक संगठन इस हद तक निरंतर सुधार पर भरोसा करने लगे हैं कि लोग शायद ही कभी सोचते हैं कि इसका क्या अर्थ है और, के साथ मूर का नियम समाप्त होने वाला है , यह एक समस्या होने जा रही है। आने वाले दशकों में, हमें मूर के कानून की निश्चितता के बिना जीना सीखना होगा और एक में काम करना होगा नवाचार का नया युग जो बहुत अलग होगा।
वॉन न्यूमैन बॉटलनेक
मूर के नियम की शक्ति और निरंतरता के कारण, हम तकनीकी प्रगति को प्रोसेसर गति के साथ जोड़ चुके हैं। फिर भी यह प्रदर्शन का केवल एक आयाम है और ऐसी कई चीजें हैं जो हम अपनी मशीनों को केवल गति देने की तुलना में कम लागत पर अधिक करने के लिए कर सकते हैं।
इसका एक प्राथमिक उदाहरण कहा जाता है न्यूमैन टोंटी से , गणितीय प्रतिभा के नाम पर जो हमारे कंप्यूटर प्रोग्राम और डेटा को एक स्थान पर संग्रहीत करने और दूसरे में गणना करने के तरीके के लिए जिम्मेदार है। 1940 के दशक में, जब यह विचार उभरा, तो यह एक बड़ी सफलता थी, लेकिन आज यह कुछ हद तक एक समस्या बनती जा रही है।
मुद्दा यह है कि, मूर के नियम के कारण, हमारे चिप्स इतनी तेजी से चलते हैं कि चिप्स के बीच आगे और पीछे यात्रा करने के लिए समय में - प्रकाश की गति से कम नहीं - हम बहुत मूल्यवान कंप्यूटिंग समय खो देते हैं। विडंबना यह है कि जैसे-जैसे चिप की गति में सुधार होता रहेगा, समस्या और बढ़ती जाएगी।
समाधान अवधारणा में सरल है लेकिन व्यवहार में मायावी है। जिस तरह हमने आधुनिक दिन के चिप्स बनाने के लिए एक एकल सिलिकॉन वेफर पर ट्रांजिस्टर को एकीकृत किया, हम विभिन्न चिप्स को एक विधि के साथ एकीकृत कर सकते हैं जिसे कहा जाता है 3डी स्टैकिंग . अगर हम यह काम कर सकें तो कुछ और पीढ़ियों के लिए प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं।
अनुकूलित कंप्यूटिंग
आज हम अपने कंप्यूटर का इस्तेमाल कई तरह के कामों के लिए करते हैं। हम एक ही चिप आर्किटेक्चर का उपयोग करके एक ही डिवाइस पर दस्तावेज़ लिखते हैं, वीडियो देखते हैं, विश्लेषण तैयार करते हैं, गेम खेलते हैं और कई अन्य काम करते हैं। हम ऐसा करने में सक्षम हैं क्योंकि हमारे कंप्यूटर जिन चिप्स का उपयोग करते हैं उन्हें सामान्य प्रयोजन प्रौद्योगिकी के रूप में डिजाइन किया गया है।
यह कंप्यूटर को सुविधाजनक और उपयोगी बनाता है, लेकिन कम्प्यूटेशनल रूप से गहन कार्यों के लिए बहुत अक्षम है। लंबे समय से प्रौद्योगिकियां हैं, जैसे कि एएसआईसी तथा एफपीजीए, जिन्हें अधिक विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है और, हाल ही में, जीपीयू का ग्राफिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यों के लिए लोकप्रिय हो गए हैं।
जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामने आई है, कुछ फर्में, जैसे Google और Microsoft ने चिप्स डिजाइन करना शुरू कर दिया है जो विशेष रूप से अपने स्वयं के गहन शिक्षण उपकरण चलाने के लिए इंजीनियर हैं। यह प्रदर्शन में बहुत सुधार करता है, लेकिन अर्थशास्त्र को काम करने के लिए आपको बहुत सारे चिप्स बनाने की जरूरत है, इसलिए यह ज्यादातर कंपनियों के लिए पहुंच से बाहर है।
सच्चाई यह है कि ये सभी रणनीतियाँ केवल पड़ाव हैं। वे हमें अगले दशक में आगे बढ़ने में मदद करेंगे, लेकिन मूर के कानून के समाप्त होने के साथ, वास्तविक चुनौती कंप्यूटिंग के लिए कुछ मौलिक रूप से नए विचारों के साथ आना है।
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गहराई से नई वास्तुकला
पिछली आधी सदी में, मूर का नियम कंप्यूटिंग का पर्याय बन गया है, लेकिन हमने पहले माइक्रोचिप के आविष्कार से बहुत पहले गणना करने वाली मशीनें बनाई थीं। 20वीं सदी की शुरुआत में, आईबीएम ने पहले इलेक्ट्रोमैकेनिकल टेबुलेटर्स का बीड़ा उठाया, फिर 1950 के दशक के अंत में एकीकृत सर्किट का आविष्कार करने से पहले वैक्यूम ट्यूब और ट्रांजिस्टर आए।
आज, दो नए आर्किटेक्चर उभर रहे हैं जिनका अगले पांच वर्षों के भीतर व्यावसायीकरण किया जाएगा। पहला है क्वांटम कंप्यूटर , जो वर्तमान तकनीक की तुलना में हजारों गुना अधिक शक्तिशाली होने की क्षमता रखते हैं, यदि लाखों नहीं हैं। आईबीएम और गूगल दोनों ने काम करने वाले प्रोटोटाइप बनाए हैं और इंटेल, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य के पास सक्रिय विकास कार्यक्रम हैं।
दूसरा प्रमुख दृष्टिकोण है न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग , या मानव मस्तिष्क के डिजाइन के आधार पर चिप्स। ये पैटर्न पहचान कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जो पारंपरिक चिप्स से परेशान हैं। वे वर्तमान तकनीक की तुलना में हजारों गुना अधिक कुशल हैं और केवल कुछ सौ 'न्यूरॉन्स' के साथ एक छोटे से कोर तक और लाखों के साथ विशाल सरणी तक स्केलेबल हैं।
फिर भी इन दोनों वास्तुकलाओं में उनकी कमियां हैं। क्वांटम कंप्यूटरों को निरपेक्ष शून्य के करीब ठंडा किया जाना चाहिए, जो उनके उपयोग को सीमित करता है। दोनों को पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में बहुत अलग तर्क की आवश्यकता होती है और नई प्रोग्रामिंग भाषाओं की आवश्यकता होती है। संक्रमण निर्बाध नहीं होगा।
नवाचार का एक नया युग
पिछले २० या ३० वर्षों से, नवाचार, विशेष रूप से डिजिटल स्पेस में, काफी सीधा रहा है। हम एक अनुमानित गति से सुधार करने के लिए प्रौद्योगिकी पर भरोसा कर सकते हैं और इससे हमें उच्च स्तर की निश्चितता के साथ भविष्यवाणी करने की अनुमति मिलती है कि आने वाले वर्षों में क्या संभव होगा।
इसने अंतिम उपयोगकर्ता पर भारी जोर देने के साथ, अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिकांश नवाचार प्रयासों का नेतृत्व किया। स्टार्टअप जो एक अनुभव को डिजाइन करने, उसका परीक्षण करने, अनुकूलित करने और तेजी से पुनरावृति करने में सक्षम थे, वे बड़ी फर्मों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते थे जिनके पास कहीं अधिक संसाधन और तकनीकी परिष्कार थे। इसने चपलता को एक परिभाषित प्रतिस्पर्धी विशेषता बना दिया।
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आने वाले वर्षों में पेंडुलम अनुप्रयोगों से वापस मौलिक प्रौद्योगिकियों में स्विंग होने की संभावना है जो उन्हें संभव बनाते हैं। भरोसेमंद पुराने प्रतिमानों पर भरोसा करने में सक्षम होने के बजाय, हम बड़े पैमाने पर अज्ञात के दायरे में काम करेंगे। कई मायनों में, हम फिर से शुरू करेंगे और नवाचार और अधिक दिखेगा जैसा उसने 1950 और 1960 के दशक में किया था।
कंप्यूटिंग सिर्फ एक ऐसा क्षेत्र है जो अपनी सैद्धांतिक सीमाओं तक पहुंच रहा है। हमें भी जरूरत है अगली पीढ़ी की बैटरी हमारे उपकरणों, इलेक्ट्रिक कारों और ग्रिड को बिजली देने के लिए। साथ ही, नई प्रौद्योगिकियां, जैसे जीनोमिक्स, नैनो टेक्नोलॉजी और रोबोटिक्स robotic आरोही हो रहे हैं और यहां तक कि वैज्ञानिक पद्धति पर सवाल उठाया जा रहा है .
इसलिए अब हम नवोन्मेष के एक नए युग में प्रवेश कर रहे हैं और जो संगठन सबसे प्रभावी रूप से प्रतिस्पर्धा करेंगे, वे बाधित करने की क्षमता वाले नहीं होंगे, बल्कि वे होंगे जो इसके लिए तैयार हैं बड़ी चुनौतियों से निपटना और नए क्षितिज की जांच करें।
