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放开思路,重振计算科学技术 (180112)
热度 3 ymin 2018-1-12 08:45
放开思路,重振计算科学技术 (180112 ) 闵应骅 据 IEEESpectrum2018/01 月号的新闻报道,去年 11 月, IEEE 举办了重振计算科学技术会议 (IEEE Rebooting Computing Conference) 。在这个会议上,一些奇特的思路被提了出来。 人们很难想像,一台如图所示的大型计算机,那么多机柜。而里面却是集成度极高的大量纳米级的芯片。它们之间的连线却是又多又粗的。下面那张图所示的是一个技术人员在田纳西的橡树岭国家实验室里安装超级计算机的内部数据网络。多么明显的反差! 由于摩尔定律失效,半导体技术不可能像以前一样那么高速发展,计算科学技术的发展遇到了困难。下一步该怎么走是摆在计算机人面前的严峻的问题。有些人闭着双眼还在高呼摩尔定律还活着;有些人忘了自己是搞计算机的,环顾左右而言它。当然,人工智能、量子计算会发挥作用;可逆计算、神经形态芯片是对经典的出色的变异。一些不甚熟悉的概念也暴露在阳光下,譬如可以加速人工智能的光子芯片,纳米机械的梳形逻辑,和多维的语音识别系统。我一直期待一位像图灵、亨 . 诺依曼那样的大科学家来重新定义计算,现在也看不到迹象。下面是该新闻列出的四个比较奇特而似有前途的想法。我想中国科学家也不能放弃在这个问题上的探索,那将是真正的原始创新。 1. 冷量子神经元 人脑有极高的能量有效性。人脑的一个神经元的一个电压毛刺只消耗10fj(fj是指千万亿分之一焦耳,即10负15次方焦耳)。美国国家标准和技术研究所(NIST)的Michael L. Schneider和他的团队认为,如果用两种类型的约瑟夫森结的人工神经元他们可以做到接近那样的水平。我记得,1970年代,IBM Watson研究中心好像做过一个约瑟夫森计算机,不过发表一篇文章就没下文了。 NIST 科学家想到一个办法把这些设备连成一个神经网络。在模拟中,他们训练该网络去认识三个字母z,v,和n。如果不算制冷到4开氏度所需的能量,认一个字母只要2 fj,实际比这还要小。如果某些工程问题能解决的话,你可以构建一个神经网络,像人类神经元一样省能量。 2. 用线做计算 晶体管之间的连线现在已经更紧密地封装在一起,这会引起串扰,一条线上的信号会通过寄生电容进到邻线上去。过去的研究都是如何防止串扰,使之不会破坏系统的正常工作。密苏里大学堪萨斯城分校的Naveen Kumar Macha和他的团队已经利用了这一点。过去我们都是要防止串扰,在今天的逻辑电路中,干扰信号传播出毛刺,Mache说他们要用它参与逻辑。我们在做布尔过程论的研究时,已经发现:逻辑电路中的毛刺大量存在,可能是串扰引起,也可能是门延迟的不均衡引起,它所消耗的能量占到电路能量消耗的1/3。 Macha 他们发现,适当安排连线可以出现类似的逻辑行为。譬如三根平行线,给旁边的一根或两根线一个电压,就会在中间那一根上引起一个串扰,这不就是一个或门吗?明智地增加一个晶体管,他们构建了与门、或门、异或门,以及一个有进位功能的电路。这四种电路都比相应的CMOS电路更少的晶体管和少得多的芯片面积。 3. 出击纳米小滴 英格兰的达拉谟大学的工程师们已经讲授纳米材料薄膜去解决经典问题。譬如在一个乳房X光照片上定位癌症。他们通过电极阵列将电压脉冲送到侵入液体晶体的碳纳米管的稀释混合体中,经过一段时间以后,碳纳米管,导体和半导体的混合体发生变化,被重新安排成一个电极的复杂网络。用遗传算法和一个用户电路板,该网络能够执行最优化问题的关键部分。这个纳米混合体还能解第二个比较简单一点的问题。 这些问题解决得好吗?在某些情况下,答案和人差不多,而在其他情况下要坏一些。应该清楚,我们是在训练一个碳纳米管混合体。 4. 硅电路板 计算机设计师都在探寻为什么芯片内数据移动这么容易,而芯片之间的移动慢得多,而且费劲。根据加州大学洛杉矶分校(UCLA)工程师们的看法,是因为芯片封装和印刷电路板的问题。它们都不是好的热导体,从而限制了允许消散的能量。它们也增加了数位在芯片间移动所需的能量和时间。为此,工业界已经看到这些问题,而且开始把多个芯片封装在一起。 PuneetGupta 和他的UCLA同行建议用一小块硅片代替印刷电路板。在这样一块“硅片碎料”上,未经封装的裸芯片可以紧缩在100微米以内,由与集成电路中同样的连线连接着,从而减少延迟、能量消耗和系统尺寸。 这个办法有利于打破昂贵的系统芯片(SOC)代之以便宜的芯片组(chiplets) ,让芯片组完成SOC上各种核的功能。另外,由于硅比印刷电路板在传导热量方面更好,你就可以更高速度运行处理器核。 该文形容这些想法wild,的确是大胆的。过去认为是有害的东西设法利用,参与计算。重振计算科学技术的问题之根本一个是元器件;一个是计算理论。元器件是基础,可惜搞计算机的人懂得元器件、材料的人比较少。而计算理论要雄厚的数学基础,搞计算机技术的人也比较欠缺。所以,重振计算科学技术需要多学科、各方面人才,大家放开思路,来搞原始创新。
个人分类: 计算机|11597 次阅读|13 个评论
计算机专业大学生找工作难吗?(101219)
热度 2 ymin 2010-12-19 15:47
计算机专业大学生找工作难吗?(101219) 闵应骅 在网上看到一张照片,一个偌大的阶梯教室,老师在讲课,但下面只坐了几个学生。说这是大三学生的一堂课。其他学生哪去了?据说,大三学生就忙于找工作去了。有的说可能是去公司实习去了。大学毕业要是找不着工作,当然是一个学生很关心的问题。有人说,大学扩招,大学生太多了。但就全国大学生比例来看还不算太高。从教育的角度讲,怎么让大学教育更加适应社会的需要,恐怕也是应该思考的问题。否则,大一轻松一年,大三要找工作,大四要实习,这四年大学能有多少时间真正在念书? 计算机专业的学生应该学什么?我们的大学基本上总是那几门课,号称是基础,多少年不变。讲一些商用软件系统和工具的操作,特定的编程语言,又嫌太具体,不一定用得上。信息技术,日新月异,课程也应该与时俱进才行。否则,工业界觉得大学毕业生不好用,只得要求提前进来实习。而我们的大学,专业分得越来越细,就业的面就越来越窄。 1995年我编译了一本小书《作为学科的计算科学》,介绍了ACM和IEEE CS计算机科学核心攻关组定义的计算学科知识框架及课程大纲。此后,他们又作了多次更新。到现在来看,社会需要许多信息技术方面的人才,许多人才需要信息技术。大学应该适应这一形势。所以,ACM和IEEE CS以及美国许多大学,都一直在关注这一问题。本月的CACM发表一篇文章介绍了这方面的情况。它把计算分成5块:计算机工程、计算机科学、信息系统、信息技术和软件工程。对12所大学的专业课程设置进行分析,如图1所示。他们把专业分为7类:商业、电子和信号、计算机硬件、人间通信、网络Web和数据库、数理化、软件。所需要的IT课程分为4类:计算机工程、计算机科学、信息技术、管理信息系统。分别统计其课时数的百分比。例如商业方面的专业要求信息管理系统的课时数超过50%。软件专业计算机科学的课时数接近40%。图2给出信息技术的内容及其学分数。它把信息技术分为:信息技术基础(ITF),网络(NET),人机交互(HCI),编程基础(PF),信息保障与安全(IAS),平台技术(PT),信息管理(IM),系统管理与维护(SA),集成编程和技术(IPT),社会和专业事务(SP),IT中的数学和统计(MS),Web系统和技术(WS),共12类,314个学分,涵盖得比较全面。当然不是要求每一个学生都学这么多内容。然而,一个大学应该能开出这么多课程,看来教授们也得与时俱进才行了。
个人分类: 计算机|9860 次阅读|6 个评论
欢迎推荐免试读王铮硕士研究生
王铮 2010-9-17 09:16
接上级通知,王铮今年在华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室可以接受一个985大学应届(2011)年毕业的大学生攻读硕士学位或者硕博连读学位,时间紧,可以不占原来学校推荐名额(如果华东师大学生,占华东师大指标)。 专业:地理信息科学 研究方向:空间经济与决策支持系统,地理计算 欢迎计算机、物理、数学、GIS专业学生 也欢迎报考或推荐王铮在中科院招收的硕士研究生,如推荐占本校名额,规定必须是211大学的: 专业:人口环境资源经济学 方向:计算经济学, 政策模拟 欢迎计算机、物理、数学、GIS、管理科学与工程专业学生 email: wangzheng@casipm.ac.cn
个人分类: 为科学而科学|619 次阅读|1 个评论
深圳一天
chenys1111 2010-2-5 16:54
个人分类: 未分类|2609 次阅读|0 个评论
计算:第四大科学领域(091021)
ymin 2009-10-21 11:23
计算:第四大科学领域(091021) 闵应骅 Peter J.Denning教授,前ACM总裁一直很关心:计算科学究竟是不是科学?这问题的确很重要。它不但牵涉到计算科学可持续发展的问题,而且牵涉到青年学生是否能源源不断地加入到计算科学研究队伍中来。事实上,在美国近年来读计算机专业的人数在减少,读硕士、博士的就更少。在中国,情况不那么严重,因为中国13亿人,计算机的市场还很大。最近,Peter J.Denning又发表一篇文章,说计算,排在物理科学、生命科学、社会科学之后,算作第四大科学领域。 他认为,物理科学研究物理现象,特别是材料、能量、电磁、重力、运动和量子效应等。生命科学研究鲜活的东西,特别是物种、新陈代谢、繁殖和进化。社会科学研究人类行为、心理、经济和社会交互。计算不属于上面这三类。计算需要物理媒体来实现,甚至是物理过程的一部分。计算出现在生物系统中,例如DNA转录,社会系统,例如无尺度网络。虽然计算方法在所有科学领域都有应用,但计算不是一种物理效应,也不是鲜活的实体,更不是一个社会实体。它是一个单独的科学领域。它研究计算和信息过程,包括计算机科学、信息学、信息技术、计算机工程和信息系统。计算科学领域的核心现象包括计算、通信、协同、记忆、自动化、评价和设计。在欧洲,计算科学被称为信息学(Informatics)。它研究的是信息。信息既不是一个物质的东西,也不是一种精神的东西。生命科学研究人的生理,但不研究人的信息的处理、存储、传递,更不研究生物体内信息的处理、存储和传递。所以,计算应该算作第四类科学领域。化学应该算作物理科学领域,因为它是研究自然现象的。有人也许会问:数学算哪一类?数学不应该算在科学里,它是艺术。艺术和科学始终是连在一起的。所以,美国把科技发展水平常常说成state of the art. 希望知道详情的读者,请参阅Peter J. Denning and Paul S. Rosenbloom,Computing: the Fourth great domain of science, Commucations of The ACM, Vol.52, No.9,pp.27-29, September 2009.
个人分类: 计算机|4801 次阅读|0 个评论

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GMT+8, 2024-6-1 14:11

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