Перспективы развития ЭВМ Клеточные и ДНК-процессоры В

Перспективы развития ЭВМ

Клеточные и ДНК-процессоры. В настоящее время в поисках реальной альтернативы полупроводниковым технологиям создания новых вычислительных систем ученые обращают все большее внимание на биотехнологии, или биокомпьютинг, который представляет собой гибрид информационных, молекулярных технологий, а также биохимии. Биокомпьютинг позволяет решать сложные вычислительные задачи, используя методы, принятые в биохимии и молекулярной биологии, организуя вычисления при помощи живых тканей, клеток, вирусов и биомолекул. Наибольшее распространение получил подход, где в качестве основного элемента (процессора) используются молекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты. Центральное место в этом подходе занимает так называемый ДНК-процессор. Кроме ДНК, в качестве биопроцессора могут использоваться также белковые молекулы и биологические мембраны.

ДНК-процессоры ДНК-процессор характеризуется структурой и набором команд. В нашем случае структура процессора – это структура молекулы ДНК. А набор команд – это перечень биохимических операций с молекулами. Принцип устройства компьютерной ДНК-памяти основан на последовательном соединении четырех нуклеотидов (основных кирпичиков ДНК-цепи). Три нуклеотида, соединяясь в любой последовательности, образуют элементарную ячейку памяти – кодон, совокупность которых формирует затем цепь ДНК. Основная трудность в разработке ДНК-компьютеров связана с проведением избирательных однокодонных реакций (взаимодействий) внутри цепи ДНК. Существует экспериментальное оборудование, позволяющее работать с одним из 1020 кодонов или молекул ДНК. Другой проблемой является самосборка ДНК, приводящая к потере информации. Ее преодолевают введением в клетку специальных ингибиторов – веществ, предотвращающих химическую реакцию самосшивки.

Процессоры баз данных Процессорами (машинами) баз данных в настоящее время принято называть программно-аппаратные комплексы, предназначенные для выполнения всех или некоторых функций систем управления базами данных (СУБД). Если в свое время системы управления базами данных предназначались в основном для хранения текстовой и числовой информации, то теперь они рассчитаны на различные форматы данных, в том числе графические, звуковые и видео. Процессоры баз данных выполняют функции управления и распространения, обеспечивают дистанционный доступ к информации через шлюзы, а также репликацию обновленных данных с помощью различных механизмов тиражирования. В больших информационных системах наметился переход от тривиальной архитектуры "клиент – сервер" к трехуровневой архитектуре с распределенными базами данных (клиент, сервер с СУБД и серверы собственно с данными).

Потоковые процессоры Потоковыми называют процессоры, в основе работы которых лежит принцип обработки многих данных с помощью одной команды. Согласно классификации Флинна, они принадлежат к SIMD (single instruction stream / multiple data stream) архитектуре. Технология SIMD позволяет выполнять одно и то же действие, например, вычитание и сложение, над несколькими наборами чисел одновременно. Потоковый процессор повышает общую производительность, что особенно важно при работе с 3 D-графическими объектами. Может быть отдельный потоковый процессор (Single- streaming processor — SSP) и многопотоковый процессор (Multi-Streaming Processor – MSP).

Потоковые процессоры Ярким представителем потоковых процессоров является семейство процессоров Intel, начиная с Pentium III, в основе работы которых лежит технология Streaming SIMD Extensions (SSE, потоковая обработка по принципу "одна команда – много данных"). Представителями класса SIMD считаются матрицы процессоров: ILLIAC IV, ICL DAP, Goodyear Aerospace MPP, Connection Machine 1 и т. п. В таких системах единое управляющее устройство контролирует множество процессорных элементов. Каждый процессорный элемент получает от устройства управления в каждый фиксированный момент времени одинаковую команду и выполняет ее над своими локальными данными.

Нейронные процессоры Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано с созданием компьютеров нового поколения на основе принципов обработки информации, заложенных в искусственных нейронных сетях (НС). Первые практические работы по искусственным нейросетям и нейрокомпьютерам начались еще в 40 -50 -е годы. Под нейронной сетью обычно понимают совокупность элементарных преобразователей информации, называемых "нейронами", которые определенным образом соединены друг с другом каналами обмена информации – "синаптическими связями".

Нейронные процессоры Нейрон, по сути, представляет собой элементарный процессор, характеризующийся входным и выходным состоянием, передаточной функцией (функция активации) и локальной памятью.

Нейронные процессоры Под термином "нейрокомпьютер" в настоящее время подразумевается довольно широкий класс вычислителей. Формально нейрокомпьютером можно считать любую аппаратную реализацию нейросетевого алгоритма, от простой модели биологического нейрона до системы распознавания символов или движущихся целей. Нейрокомпьютеры не являются компьютерами в общепринятом смысле этого слова. В настоящее время технология еще не достигла того уровня развития, при котором можно было бы говорить о нейрокомпьютере общего назначения (который являлся бы одновременно искусственным интеллектом).

Процессоры с многозначной (нечеткой) логикой процессор с нечеткой логикой (fuzzy logic) основывается на нечеткой математике. смогут совершить пер. Идеи нечеткой логики не являются панацеей и не еворот в компьютерном мире. Нечеткая логика не решит тех задач, которые не решаются на основе логики двоичной, но во многих случаях она удобнее, производительнее и дешевле. Разработанные на ее основе специализированные аппаратные решения (fuzzyвычислители) позволят получить реальные преимущества в быстродействии. Если каскадировать fuzzy-вычислители, мы получим один из вариантов нейропроцессора или нейронной сети. Во многих случаях эти понятия просто объединяют, называя общим термином "neuro-fuzzy logic".