Как разобраться в Computer Science самостоятельно
Для большинства программистов Computer Science — факультет в зарубежных вузах, целиком и полностью посвящённый программированию, математике и всему, что связано с разработкой программного обеспечения. К счастью, в современном мире необязательно инвестировать тысячи долларов и 4 года своей жизни в образование, ведь существует бесчисленное множество онлайн-курсов, книг и других ресурсов для изучения компьютерных наук.
Приводить сотни всевозможных материалов для программистов-самоучек мы не будем, а лишь попытаемся ответить на два главных вопроса:
- Какие дисциплины следует изучать и почему?
- Какие из доступных ресурсов, книг, серий лекций для конкретной дисциплины имеет смысл посмотреть?
В качестве ответа приведём список материалов, опубликованный Озаном Онай (Ozan Onay) и Майлзом Бёрном (Myles Byrne) — инструкторами в школе компьютерных наук Брэдфилда в Сан-Франциско. Данная подборка литературы и курсов основана на личном опыте обучения сотен программистов-самоучек.
Искусственный интеллект
Основное применение квантовым вычислениям — это искусственный интеллект. ИИ основан на принципах обучения в процессе извлечения опыта, становится все точнее по мере работы обратной связи, пока, наконец, не обзаводится «интеллектом», пусть и компьютерным. То есть самостоятельно обучается решению задач определенного типа.
Эта обратная связь зависит от расчета вероятности для множества возможных исходов, и квантовые вычисления идеально подходят для такого рода операций. Искусственный интеллект, подкрепленный квантовыми компьютерами, перевернет каждую отрасль, от автомобилей до медицины, и говорят, что ИИ станет для двадцать первого века тем, чем электричество стало для двадцатого.
Например, Lockheed Martin планирует использовать свой квантовый компьютер D-Wave для испытаний программного обеспечения для автопилота, которое слишком сложное для классических компьютеров, а Google использует квантовый компьютер для разработки ПО, которое сможет отличать автомобили от дорожных знаков. Мы уже достигли точки, за которой ИИ создает больше ИИ, и его сила и величина будет только расти.
Автоматизированные системы
Системы автоматизированного проектирования (САПР) предназначены для выполнения проектных работ с использованием математических методов и компьютерных технологий. Они широко используются в архитектуре, электронике, энергетике, механике и т. д. В процессе автоматизированного проектирования используются технические знания специалистов, которые вводят проектные требования, уточняют результаты, проверяют полученную структуру, изменяют ее и т. д. в качестве входной информации.
Кроме того, информация из стандартных библиотек накапливается в САПР (данные о типичных элементах конструкции, их размерах, стоимости и т. д.). В процессе проектирования разработчик вызывает определенные программы и выполняет их. Информация из САПР оформляется в виде готовых комплектов готовой технической и конструкторской документации.
Автоматизированные научно-исследовательские системы (АСНИ) предназначены для автоматизации научных экспериментов, а также для моделирования изучаемых объектов, явлений и процессов, изучение которых традиционными средствами затруднено или невозможно.
В настоящее время исследования во многих областях знаний проводятся большими группами ученых, инженеров и дизайнеров с использованием очень сложного и дорогостоящего оборудования. Большие затраты ресурсов на исследования обусловили необходимость повышения эффективности всей работы. Эффективность научных исследований во многом связана с уровнем использования компьютерных технологий.
Компьютеры в АСНИ используются в информационно-поисковых и экспертных системах, а также решают следующие задачи: управление экспериментом; подготовка отчетов и документации; ведение базы данных экспериментальных данных и др.
В результате использования ASNI возникают следующие положительные аспекты: время исследования сокращается в несколько раз; повышает точность и достоверность результатов; усиленный контроль за ходом эксперимента; количество участников эксперимента уменьшается; качество и информативность эксперимента повышается за счет увеличения количества контролируемых параметров и более тщательной обработки данных; результаты эксперимента отображаются оперативно в наиболее удобной форме — графической или символической.
«Традиционный» компьютинг ищет резервы роста в технологиях полувековой давности
Закону Мура, а с ним и традиционному компьютингу предрекают конец уже не первый год, однако производители процессоров раз за разом находят резервы для роста.
Так, британские компании Search For The Next и Semefab разработали технологический процесс производства полупроводниковых изделий Bizen, основанный на технологиях тех времен, когда бал правили биполярные транзисторы. А также на квантовых туннельных эффектах.
Название технологии получилось из слов «биполярный» и «Зенер» (в честь американского физика Кларенса Зенера, описавшего применение используемого в Bizen туннельного эффекта).
Применимость биполярной технологии была ограничена из-за ее требования к резисторам, которые невозможно уменьшать так, как остальные полупроводниковые устройства. Поскольку в технологии Bizen используется квантовое туннелирование, то резисторы становятся не нужны. Это позволяет создавать более простые схемы с большей плотностью элементов. Вдвое уменьшается количество слоев, снижается потребление энергии, уменьшается размер устройства. А скорость изготовления таких устройств, напротив, растет (по утверждению разработчиков — впятеро). При этом относительная простота производственного процесса поможет, как надеются разработчики технологии, вернуть производство на старые полупроводниковые фабрики.
Другой способ преодолеть «7-нанометровое проклятие» продемонстрировала SkyWater Technology Foundry, показавшая первые микросхемы, один слой которых составляют транзисторы на базе углеродных нанотрубок, другой — энергонезависимая память. Через 2,5 года планируется, что по этой технологии удастся создать чип с 50 млн транзисторов, 4 Гбайтами памяти и 9 млн межсоединений на кв. мм между слоями, которые смогут передавать 50 терабит в секунду, потребляя при этом менее 2 пикоджоулей на бит.
А пока новые технологии прокладывают путь в реальную жизнь, текущие задачи приходится решать наличными средствами. В августе компания Cerebras Systems и ее производственный партнер TSMC представили компьютеры CS-1 с самыми большими в мире процессорами. Размеры чипа, названного Wafer Scale Engine — 215×215 мм. На площади 46 225 кв. мм расположены 1,2 триллиона транзисторов (площадь в 57 раз больше, чем у самого крупного графического процессора, а транзисторов — в 78 раз больше), из которых создано 400 тыс. вычислительных ядер, оптимизированных под задачи, связанные с искусственным интеллектом (именно поэтому WSE сравнивают с графическими процессорами, также популярными в ИИ-индустрии). Объем встроенной оперативной памяти — 18 Гбайт, за передачу данных отвечают 12 100-гигабитных каналов. Все это дает возможность CS-1, занимающему около трети стандартной стойки ЦОД (высота компьютера — 15U) заменять собой гораздо более сложные, дорогие и энергоемкие кластеры на графических процессорах.
Образование
Многие молодые люди стали забывать, что компьютер, помимо развлечений, предназначен для обучения. Это его одна из самых важных функций, которая позволяет не только дополнять имеющиеся знания, но и приобретать новые. Так, сидя за компьютером, мы легко проходим дистанционное обучение, занимаемся самообразованием, читаем книги, слушаем и смотрим видеокурсы, осваиваем разнообразные процессии и расширяем кругозор.
Сферы применения компьютера настолько разнообразны, что часто переплетаются между собой. Так, к примеру, общение и образование легко помогает нам изучать новые языки или находить друзей по всему миру.
Что такое цифровые технологии и как они появились?
Основы современной двоичной системы счисления заложил математик Карл Лейбниц в XVII веке. В ХХ веке ее начали применять для программных вычислений: в 1941 году появился первый компьютер, а в 1948-м — первая программа для ЭВМ.
Тогда, в середине XX века, под цифровыми технологиями понимались те, где информация преобразуется в прерывистый (дискретный) набор данных, состоящий из 0 (нет сигнала) и 1 (есть сигнал). Их противопоставляли аналоговым, где данные — это непрерывный поток электрических ритмов разной амплитуды с неограниченным числом значений.
Но позже на смену этому пришло другое определение: цифровые технологии — это те, где информация «оцифровывается», то есть представляется в универсальном цифровом виде. Другой вариант — это все технологии, которые позволяют создавать, хранить и распространять данные. В свою очередь, аналоговые теперь — это те, где информация не унифицирована, а хранится и передается в разных форматах, под каждый тип носителя. К примеру, стационарный телефон — это аналоговая технология, а смартфон с интернетом — уже цифровая.
Говоря самым простым языком, к цифровым технологиям относят все то, что связано с электронными вычислениями и преобразованием данных: гаджеты, электронные устройства, технологии, программы. По сравнению с аналоговыми, цифровые технологии лучше подходят для хранения и передачи больших массивов данных, обеспечивают высокую скорость вычислений. При этом информация передается максимально точно, без искажений. Среди главных недостатков — высокая энергоемкость и негативное воздействие на климат.
Сейчас на долю дата-центров приходится около 0,3% мировых выбросов углерода. Они потребляют около 200 ТВтч в год — это больше, чем годовое потребление энергии в развивающихся странах. Однако к 2030 году этот показатель может вырасти до 20% от всего мирового спроса, что приведет к существенному увеличению выбросов.
Цифровые технологии часто путают с информационными, но на самом деле одно является частью другого. К информационным относят все технологии, связанные с обменом информацией, даже с помощью аналоговых устройств. Например, светофор, сообщающий нам, когда можно идти — это информационное аналоговое устройство, а сервис, где мы отслеживаем пробки — тоже информационное, но уже цифровое.
По данным на 2021 год, через пять лет рынок технологий цифровой трансформации достигнет $3,7 трлн.
Как применяются квантовые компьютеры сейчас
Все больше крупных компаний разрабатывают квантовые компьютеры, обеспечивая доступ к ним через облачные технологии. Заказчиками могут быть университеты, исследовательские институты, а также различные организации, которые заинтересованы в том, чтобы протестировать возможные сценарии использования таких вычислений. Рынок пока невелик: по оценкам Hyperion Research , в 2020 году он составил 320 миллионов долларов, однако его ежегодный рост составляет почти 25 процентов.
Специалисты Boston Consulting Group предсказывают, что к 2040 году рынок вырастет до 850 миллиардов долларов. Этот прогноз основан на уверенности, что уже в ближайшие годы мир получит оборудование, подходящее для решения коммерческих и общественных задач. Даже отсутствие готовых прототипов не мешает инвестициям в начинающие стартапы. Например, PsiQuantum привлек 665 миллионов долларов на создание квантовых компьютеров на базе запутанных фотонов.
В настоящее время усилия ученых сосредоточены на двух направлениях: создании универсальных квантовых компьютеров для широкого круга задач и специализированных квантовых вычислителях. Как правило, коммерчески доступные системы имеют небольшое количество кубитов, однако в них используются принципы квантовой механики, ускоряющие вычисления. Одним из главных игроков на этом рынке является компания D-Wave Systems, чьи устройства уже включают в себя пять тысяч кубитов. В 2020 году D-Wave начала предлагать коммерческий доступ через облако к специализированным квантовым компьютерам Advantage с пятью тысячами кубитов, которые пока пригодны для решения сложных оптимизационных задач.
IBM представила коммерчески доступный IBM Quantum System One, пригодный для решения более широкого круга задач, в том числе моделирования материалов для систем хранения энергии, оптимизации портфелей финансовых активов и улучшения параметров стабильности в инфраструктуре энергоснабжения. Исследователи также стремятся использовать квантовый компьютер для того, чтобы раздвинуть границы глубокого обучения. Пока ведутся исследования, связанные с проверкой концепции, то есть демонстрации осуществимости квантовых вычислений в интересующих специалистов областях.
Заключение
Каждый день технологии совершенствуются, и жизнь людей становится проще. Думаю, человечество будет и дальше стремится к повышению вычислительной мощности суперкомпьютеров, если конечно разработки квантовых компьютеров не окажутся более плодоносными. Есть вероятность, что в будущем грань между суперкомпьютерами и компьютерами исчезнет и в руках одного человека будет вычислительная мощь целой страны. Я думаю, что при таком раскладе жизнь людей изменилась бы к лучшему.
Все обо всем — Суперкомпьютеры
Trends. rdc. ru – Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют.
При копировании любых материалов с сайта evkova.org обязательна активная ссылка на сайт www.evkova.org
Сайт создан коллективом преподавателей на некоммерческой основе для дополнительного образования молодежи
Сайт пишется, поддерживается и управляется коллективом преподавателей
Telegram и логотип telegram являются товарными знаками корпорации Telegram FZ-LLC.
Cайт носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, которая определяется положениями статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Анна Евкова не оказывает никаких услуг.
Способности компьютера
На сегодняшний день через пк можно совершать десятки самых важных функций, помощь которых сложно недооценить. Это и международные звонки, и пересылка информации, и контроль предприятия удаленно, и управление высокоточными машинами, и производство автомобилей. Перечень может быть очень большим, но то, что без компьютера невозможны многие операции и изобретения, – это факт. В современном мире лучшие пк задействованы во многих сферах производства. Они помогают науке, служат в оборонной системе страны.
Современные компьютеры – это сверхточные, мощные машины нового поколения, в которых основным критерием установлена высочайшая интеллектуальная степень.
В настоящий момент разработчиками преследуется цель создания устройства с искусственным интеллектом, которое будет способно делать намного больше, чем нынешние самые лучшие и сверхмощные машины. Вскоре появится возможность голосового управления, общения, компьютер сможет «видеть» и «осязать». И это открытие действительно уже на пороге.
