На недавнем заседании президиума Дальневосточного отделения РАН шла речь о развитии квантовых технологий. С докладом «Физические основы квантовый вычислений и квантовая криптография» выступил президент РАН академик Геннадий Красников (на снимке).
Ученый взглянул на проблему широко, рассказал не только о квантовых, но и о фотонных вычислениях, развитии микроэлектронных технологий и рассмотрел сценарии будущего в этих областях.
Докладчик подробно объяснил, какие перспективы нас ждут и являются ли квантовые технологии альтернативой уже устоявшимся: «В последнее время приходилось слышать: микроэлектронные технологии заканчиваются, они достигли определенного предела, вот-вот произойдет революция, и дальше надежды надо связывать с квантовыми вычислениями».
Начал академик с обзора классических транзисторов, рассказал о том, как совершенствовались эти устройства. Геннадий Красников подчеркнул, что, несмотря на прогнозы, которые звучат относительно будущего микроэлектроники уже несколько десятилетий, правило Мура (о том, что количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца) будет работать еще долго. При этом сегодня стоит задача повышения эффективности работы транзисторов при уменьшении энергопотребления.
Ученый отметил, что благодаря современным технологиям микроэлектроника давно ушла в наноразмеры, а требования к изготовлению наноустройств ужесточились.
Так, при производстве 28-нанометровых транзисторов требуется провести свыше 5 тысяч микроопераций. А кроме того, создать уникальные лабораторные условия, обеспечить потребность в чистоте материалов и исключительную точность операций на атомарном уровне. «В чистых комнатах уже никто пылинки не считает — это из прошлого века. Главная борьба идет с молекулярными загрязнением», — поделился докладчик.
На протяжении десятилетий микроэлектроника показывает чудеса, и все возникающие проблемы постоянно решаются. К примеру, возможности планарной технологии остановились на 22 нанометрах, но затем появилась технология FinFET, которая обеспечила возможность перехода на 10 и 7 нанометров.
«После 22 нанометров пошли так называемые FinFET-транзисторы. При этом их характеристики существенно выросли», — подчеркнул ученый. Дальше появились новые структуры — так называемые Multi Bridge Channel FET, которые также имеют хорошие перспективы. В 2021-м компания Samsung представила 3-нанометровый процессор и объявила о том, что в 2025 году она перейдет на 2 нанометра.
«Что представляют собой современные микросхемы? Если мы возьмем 3-нанометровые технологии, то на один квадратный миллиметр приходится примерно 300 миллионов транзисторов. То есть на обычной микросхеме размером в несколько квадратных сантиметров уместятся несколько миллиардов транзисторов!» — подсчитал Геннадий Красников. А ведь эти устройства надо спроектировать, спланировать. И там не только транзисторы, а еще конденсаторы, емкости, сопротивления…
Говоря о «дорожных картах» развития микроэлектроники, глава РАН отметил: «Я наблюдаю за ними 40 лет, они обычно делаются на 15 лет вперед и всегда идут с опережением».
Он рассказал, что президент компании Intel недавно показал кремниевую пластину с процессорами Arrow по технологии 2 нанометра или 20 ангстрем и обещал начать промышленное производство во втором полугодии этого года. Одновременно к концу 2024-го в Intel должны освоить чипы 1,8 нм или 18 ангстрем и начать их производство в первой половине 2025 года.
По словам академика, «дорожная карта» на 15 лет вперед показывает, что 2037 год — это технология 0,2 нанометра или 2 ангстрема.
«Мы считаем, что в 2035 году на одной микросхеме разместятся более трех триллионов транзисторов.
Для иллюстрации я обычно привожу пример: в голове находятся 70 миллиардов нейронов, а здесь в одной микросхеме — 3 триллиона транзисторов. По-разному можно оценивать, сколькими транзисторами можно моделировать нейрон, но это открывает большие возможности перед искусственным интеллектом, в основе которого — цифровая модель нейронов», — констатировал Геннадий Красников.
За последние 30 лет производительность компьютеров выросла в миллиард раз. То есть если раньше какая-то задача на компьютере решалась 10 лет, то сейчас этот процесс занимает доли секунды.
Специалисты видят, что, наконец, пошли значимые исследования по обработке больших баз данных и все заговорили об искусственном интеллекте. На самом деле, как считает глава РАН, пока еще прорыва нет, но мы уже живем «в ожидании бума».
В разных лабораториях сейчас ведутся революционные работы, и в недалеком будущем оперативная память получит колоссальные возможности, не говоря уже о минимизации самих транзисторов.
Все это приведет к тому, что в ближайшее десятилетие производительность нейронных сетей вырастет не, как обычно, в 10 000 раз, а в несколько десятков тысяч раз и это будет действительно революционный прорыв в области «нейронок» и машинного обучения.
Сегодня одной из альтернатив микроэлектронике считаются квантовые технологии, фотонные вычисления. Однако, как отметил докладчик, далеко не все математические задачи можно решить этими методами. Квантовый компьютер хорош там, где мало данных, но много вычислений, а на больших базах данных он не сработает.
«В ближайшее десятилетие мы не наблюдаем явной альтернативы классическом микроэлектронным технологиям. Быстрое развитие квантовых, фотонных вычислений показывает, что из-за ряда нерешенных задач они в лучшем случае могут выступать как дополняющие сопроцессоры для классических микроэлектронных технологий. А микроэлектроника будет и дальше определять развитие таких перспективных направлений, как, например, искусственный интеллект», — резюмировал академик.
Прозвучал вопрос из зала: какие же драйверы сегодня «толкают» вперед рынок микроэлектроники? Геннадий Красников напомнил, что еще недавно это были персональные компьютеры, мобильная связь, а сейчас одним из драйверов является бурное развитие автомобильной электроники, которая выступает помощником водителю и даже принимает решения.
Следующий этап — это автомобили-беспилотники, которые, кроме всего прочего, будут общаться между собой, а также интернет вещей. Очень большие запросы связаны и с возможностями машинного обучения: востребованы различные системы перевода, которые уже в ближайшее время обещают стать эффективнее любого профессионального переводчика.
Светлана Беляева
Фото: new.ras.ru
Нет комментариев