详细讨论所谓的极客时间
摩尔定律可能是不值得的-我们都知道，至少大概是这样。 简而言之，该定律是戈登·摩尔（Gordon Moore）的经验观察。 法律本身有几种说法，但是现代的法律说，放置在集成电路芯片上的晶体管数量每24个月翻一番。 不久之后，出现了一种法律，它看起来不是两年，而是18个月。 这不是由于摩尔，而是英特尔的大卫·豪斯（David House）。 他认为，由于晶体管数量和速度的同时增长，处理器的性能应每18个月翻一番。
自从法律的措辞以来，电子元件的开发者试图与既定的时限保持同步。 一般而言，对于1965年法律而言，这是不寻常的事情，甚至可以称为激进法律。 然后，“微型计算机”仍然不是很小，占据了房间中普通台式机的体积，甚至更多。 那时，很难想象计算机会随着时间的流逝而成为冰箱，洗衣机或其他家用电器的一部分。 大多数人从未看过计算机，而看过的人几乎从未与他们合作。 好吧，那些工作过的人使用打孔卡和其他不太方便的工具来与计算机进行交互，从而可以解决相当有限的任务。
在了解摩尔的想法后，他们甚至开始在杂志中开玩笑。 例如，在其中之一中，他们在此处张贴了这样的漫画：
很难想象，即使是这样的计算机很快也不会被认为是很小的。 顺便说一下，摩尔看到了插图，她的创意使她感到非常惊讶。 据人们判断，这位艺术家试图就不断缩小PC尺寸的想法表达一种怀疑的态度。 但是25年后，这个插图已成为每天的现实。
摩尔定律的影响
如上所述，摩尔定律有多种变化，我们不仅在谈论芯片中晶体管数量的不断增加。 摩尔的想法的结果之一就是试图找出所有收缩晶体管的工作速度。 此外，科学家和信息技术专家采用摩尔的想法，尝试并且正试图预测RAM的数量，主存储器的增长速度，芯片的生产率等。
但是，主要的问题不是哪个版本的摩尔定律更有趣/更有用，而是主要思想对我们的世界产生了什么影响。 这里可以区分三种主要的影响形式。 这是开发人员的竞争，他们预测并更改计算系统的体系结构。
竞争摩尔定律可以用来找出在一个芯片中可以存储多少信息。 顺便说一句，该定律可以归因于现场的RAM。 在计算机技术或更确切地说是PC诞生之初，计算机芯片就可以存储
。 芯片本身开始被称为RAM（随机存取存储器）。 16K的芯片开始大量生产。 然后，完全按照摩尔定律，甚至更快地，出现了64 K的芯片。开发这些芯片的工程师知道该定律并试图遵守该定律。 因此，从一开始就建立了一个特殊的，不间断的生产周期，当时工程师发布一个芯片就已经完成了其下一代产品的工作。 现在观察到这种情况。 每个人都知道规则和游戏，每个人都参与其中。
预测性知道芯片数量中晶体管数量增加的趋势（而且公式一开始就很清楚），任何制造电子组件的公司的工程师都可以粗略地想象何时发布哪一代芯片。 这是一个非常准确的预测。 人们还可以想象处理器将在哪一年，以何种性能工作。
企业的工程师开始制定生产计划，主要侧重于摩尔定律。 计算机供应商对何时应退出市场以及何时应上市有一个好主意。
可以说，摩尔定律已经建立了生产电子元件和系统的生产过程。 在这方面没有任何惊喜，也没有任何惊喜，因为每个人的工作速度大致相同，而不是试图超越或落后于摩尔设定的时限。 一切都是可以预料的。
PC架构和元素相同的摩尔定律允许工程师开发芯片设计，该芯片设计已成为长期基准。 这是Intel 4004及其后续版本。 开发了一种特殊的体系结构，称为
von Neumann体系结构 。
1945年3月，逻辑架构的原则在一份名为“ EDVAC报告的初稿”的文件中正式化，该文件是美国陆军弹道实验室的报告，ENIAC的建立是在此基础上进行的，EDVAC得到了发展。 该报告由于只是草稿而已，不打算出版，而只供小组内部分发。然而，美国陆军项目负责人德国·戈德斯坦（Goldstein）将这项科学工作加倍并发送给广大科学家进行审查。 由于只有冯·诺依曼[1]这个名字出现在文档的第一页，所以阅读该文档的人有一种错误的印象，即他是本书中提出的所有想法的作者。 该文档提供了足够的信息，因此，阅读该文档的人可以按照相同的原理和相同的体系结构来构建与EDVAC相似的计算机，因此被称为“冯·诺依曼体系结构”。
第二次世界大战结束和1946年2月ENIAK的工作结束后，工程师和科学家团队破裂，约翰·莫克利，约翰·埃克特决定转向商业并在商业基础上制造计算机。 冯·诺依曼（Von Neumann），戈德斯坦（Goldstein）和伯克斯（Burks）搬到了高级研究学院，在那里他们决定创建自己的类似于EDVAC的IAS机器，并将其用于研究工作。 1946年6月，他们[2] [3]在经典文章“电子计算设备的逻辑设计的初步考虑”中阐述了构建计算机的原理。 从那时起已经过去了半个多世纪，但是其中提出的规定在今天仍然适用。 该文章令人信服地证实了使用二进制表示数字的系统，因为在所有计算机之前，存储的处理数字都是十进制形式的。 作者展示了二进制系统在技术实现上的优势，在其中执行算术和逻辑运算的便利性和简便性。 将来，计算机开始处理非数字类型的信息-文本，图形，声音和其他信息，但是二进制数据编码仍构成任何现代计算机的信息基础。
几十年前奠定并成为基础的所有基金会。 将来，几乎所有内容都保持不变，开发人员只是试图使计算机变得越来越高效。
值得记住的是，摩尔定律是一切的基础。 他的所有化身都为计算机技术发展的基本模型提供了支持，而且几乎没有什么可以导致这一周期的中断。 而且，计算机技术的发展越积极，可以说，这些系统的开发者就越陷于法律困境。 的确，创建不同的计算机体系结构需要花费很多年，而且很少有公司能够负担得起这种奢望-寻找开发计算机技术的替代方法。 像MIT这样的研究组织已经进行了像Lisp Machine和Connection Machine这样的勇敢实验，在这里您可以提及日本的一个项目。 但是，所有这一切都以一无所有而告终，冯·诺依曼（von Neumann）的体系结构一直在使用。
工程师和程序员的工作现在包括优化其程序和硬件的工作，以使每平方毫米的芯片工作越来越有效。 开发人员参与了缓存越来越多的数据的竞争。 而且，各种电子元件制造商已经尝试（并且仍在尝试）将尽可能多的内核放置在一个处理器中。 尽管如此，所有工作都集中在有限数量的处理器体系结构上。 它们是X86，ARM和PowerPC。 三十年前，还有更多。
X86主要用于台式机，笔记本电脑和云服务器。 ARM处理器可在手机和平板电脑上运行。 嗯，PowerPC在大多数情况下都用于汽车行业。
GPU是摩尔定律建立的严格游戏规则的一个有趣例外。 开发它们是为了高效处理图形信息，因此它们的体系结构与处理器（仍然）不同。 但是为了应付其任务，必须独立于处理器的发展来开发GPU。 对视频卡的体系结构进行了优化，以处理在屏幕上呈现图像所需的大量数据。 因此，工程师们在这里开发了另一种类型的芯片，它不能代替现有的处理器，而是对其功能进行了补充。
摩尔定律什么时候停止起作用？
在通常的意义上，按照上面讨论的那种经典理解，它已经停止工作了。 各种来源都证明了这一点，包括例如
这一来源。 现在比赛仍在进行中。 例如，在1971年发布的第一个商用5位Intel 4004处理器中，有2300个晶体管。 45年后的2016年，英特尔推出了具有57亿个晶体管的24核Xeon Broadwell-WS处理器。 该处理器采用14 nm技术。 IBM最近宣布了一款拥有200亿个晶体管的7纳米处理器，然后发布了拥有300亿个晶体管的5纳米处理器。
但是5 nm是一层只有20个原子的厚度。 在这里，工程技术已经接近工艺进一步改进的技术极限。 另外，现代处理器中晶体管的密度非常高。 每平方毫米5个甚至100亿个晶体管。 晶体管中的信号传输速度非常高并且非常重要。 现代最快的处理器的核心频率为8.76 GHz。 尽管有可能进一步加速，但这也是一个技术问题，而且非常大。 因此，工程师选择创建多核处理器，而不是继续增加单核的频率。
这样就可以保持摩尔定律所规定的每秒增加操作数的步伐。 然而，多核主义本身与法律有一定的背离。 尽管如此，许多专家认为，我们如何“追赶”并不重要，主要是技术发展的步伐，特别是计算机技术，或多或少地符合摩尔定律。
下图是Draper Fisher Jurvetson的联合创始人Steve Jurvetson构建的图。 他声称这是
Ray Kurzweil先前提交的增强时间表。
该图显示了每单位时间（1秒）的操作次数的相对成本。 也就是说，随着时间的推移，我们可以清楚地看到便宜得多的计算机计算量。 而且，可以这么说，计算变得越来越普遍。 在40年代，有专门用于破解军事法规的机器。 在1950年代，计算机开始用于处理常见任务，这种趋势一直持续到今天。
有趣的是，图形中的最后两个位置是GPU，即GTX 450和NVIDIA TitanX。有趣的是，在2010年，图形中没有GPU，只有多核处理器。
通常，GPU已经存在，许多人对此感到满意。 另外，如今，诸如深度学习（一种神经网络的表现形式）之类的方向正变得越来越流行。 许多公司，无论大小，都在从事其发展。 GPU是神经网络的理想选择。
为什么要这样？ 事实是，计算数量的总体增长仍被保留，是的，但是方法和设备正在改变。
这一切是什么意思？
现在，计算机计算的形式正在发生变化。 建筑师很快将无需考虑采取其他措施来遵守摩尔定律。 现在，正在逐步引入新的思想，这些思想将达到具有传统体系结构的传统计算机系统无法企及的高度。 也许在不久的将来，计算速度将不再那么重要，有可能以不同的方式提高系统性能。
自我学习系统现在，许多神经网络都依赖于GPU。 正在为其创建具有专用体系结构的系统。 例如，谷歌已经开发了自己的芯片，称为TensorFlow Units（orTPU）。 由于计算效率高，它们使您节省了计算能力。 Google在其数据中心中使用这些芯片，并且该公司的许多云服务都基于它们工作。 结果，系统性能更高而能耗更低。
专业芯片在常规的移动设备中，专用的ARM处理器现在正在工作。 这些处理器处理来自摄像头的信息，优化语音处理，并实时进行人脸识别。 电子产品期待着一切的专业化。
专业建筑是的，楔子并没有收敛于冯·诺依曼架构，现在正在开发具有不同架构的系统以执行不同的任务。 这种趋势不仅得到保持，而且还在加速。
电脑安全网络犯罪分子越来越熟练，通过入侵某些系统，您现在可以获得数百万，数千万美元的收入。 但是在大多数情况下，由于软件或硬件错误，可能会入侵系统。 破解者使用的绝大部分技巧都可在具有冯·诺依曼体系结构的系统上使用，但不适用于其他系统。
量子系统所谓的量子计算机是实验技术，除其他外，它还非常昂贵。 这里使用低温元素，以及许多其他常规系统中找不到的东西。 量子计算机与通常的计算机完全不同，摩尔定律不适用于它们。 但是，在专家的帮助下，有可能从根本上提高某些类型的计算的性能。 也许是摩尔定律导致科学家和工程师寻求新方法来提高计算效率并找到它们。
作为后记
最有可能在5到10年后，我们将看到全新的计算系统，而现在我们谈论的是半导体技术。 这些系统将领先于我们最疯狂的计划，并且将以非常快的速度发展。 专家们极有可能试图规避摩尔定律，将创造出新的芯片开发技术，如果他们现在告诉我们的话，对我们而言似乎是不可思议的。 如果50年前居住的人们得到了现代智能手机，他们会怎么说？ 很少有人会理解一切。 就我们而言。
