Журнал «Компьютерра» №25-26 от 12 июля 2005 года
Шрифт:
Оценка по физподготовке
Олег Андреевич Волков - доктор физ.-мат. наук, специалист в области физики полупроводников. Он согласился поделиться мыслями о перспективах и возможных направлениях прогресса вычислительной техники.
Нет ли у вас ощущения некоторого «застоя» в развитии вычислительных устройств? Налицо явная нехватка новых идей…
– Мы просто переживаем такой этап - этап освоения возможностей традиционной электроники, которые, с одной стороны, далеко не исчерпаны, а с другой - с успехом «закрывают» наши нынешние потребности в вычислениях. Вся современная компьютерная
Как вы считаете, сверхмощные процессоры завтрашнего дня появятся благодаря усилиям инженеров или ученых-физиков?
– Думаю, физиков. По крайней мере, на первых этапах разработки. Хотя сегодняшнее участие физической науки в прогрессе вычислительной техники можно оценить «на троечку». Тысячи физиков создают и совершенствуют элементную базу и технологические процессы производства электронных компонентов, но проблемами использования главного, фундаментального свойства материи - свойства непосредственно обрабатывать информацию, занимаются единицы.
Возможно также, что ученым не хватает инженерного прагматизма, а инженерам - «физической подготовки», знания фундаментальных принципов и базового математического инструментария современной физики. Кроме того, у них разное, если можно так выразиться, мировоззрение.
То есть инженер будет конструировать из предметов, а физик, обладающий, как вы говорите, «инженерным прагматизмом», - из процессов?
– Вот именно! И, кстати, любой процесс неизбежно сопровождается закономерным изменением связанной с ним информации (следовательно - ее обработкой!).
Еще в позапрошлом веке, когда в термодинамику было введено понятие энтропии, ученым стало ясно, что описание сложных физических систем лишь с позиций закона сохранения энергии не дает возможности понять их поведение в динамике[Первые серьезные трудности возникли еще в XIX веке при попытках решить известную задачу «трех тел». Физики тогда считали, что все динамические системы являются интегрируемыми. Этот термин, введенный Пуанкаре, означает принципиальную возможность исключить из описания системы взаимодействия между ее элементами (частицами, телами и т. п.). То есть система может быть описана гамильтонианом, зависящим только от импульсов. Было принято считать, что все динамические системы интегрируемы в смысле Пуанкаре, однако в 1889 году он доказал, что в общем случае невозможно найти преобразование, исключающее взаимодействия элементов системы, в которой их число больше двух! Иными словами, абсолютное большинство реальных физических систем принципиально неинтегрируемы и не поддаются анализу с позиций классической динамики] и требует привлечения каких-то новых понятий. Позднее была показана глубокая связь энтропии (считавшейся ранее лишь величиной, характеризующей способность физической системы производить работу) и количества информации, необходимой для описания движения["Движение" здесь нужно понимать максимально широко. Это не только механическое движение, но любое изменение параметров физической системы во времени или в пространстве] физической системы.
Информационная инженерия?..
– Если хотите. Зная, что физические процессы обрабатывают информацию, можно поставить вопрос о «конструировании» процессов, специально организованных для осуществления необходимых нам вычислений. Уже из самой постановки задачи ясно, что строить мы будем не обычный вычислитель с локально хранимыми «ноликами» и «единицами». Более того, мы вообще можем не привязываться к двоичной форме кодирования информации.
Не может быть, чтобы эти мысли не приходили
– Такие работы проводились. Вероятно, первыми процессами, позволившими построить пригодные для практического использования вычислители, явились процессы интерференции оптических и акустических волн. На их базе в нашей стране и за рубежом в 80-е годы были изготовлены и испытаны многочисленные устройства, реализующие довольно сложные алгоритмы фильтрации изображений, обработки радиолокационных сигналов, распознавания образов и даже операций линейной алгебры. Эти устройства уже тогда демонстрировали чрезвычайно высокие показатели, зачастую и сегодня еще не достигнутые цифровыми вычислителями сопоставимых габаритов и массы.
Например, в акустооптических анализаторах спектра удалось реализовать алгоритм быстрого вычисления преобразования Фурье, что позволило создать беспоисковые спектроанализаторы и перехватчики моноимпульсных излучений систем скрытой связи[Гусев О.Б., Кулаков С.В. и др., «Оптическая обработка радиосигналов в реальном времени».
– М.: Радио и связь, 1989]. При этом вычислители работали с частотами входного сигнала до 10 ГГц. А специализированные акустооптические процессоры для перемножения матриц, вектора и матрицы, тройного перемножения матриц[Так называемые оптические матричные систолические процессоры] еще двадцать лет назад имели производительность порядка 5х1010 парных операций умножения и сложения в секунду[Кейсесент Д., «Акустооптические процессоры для операций линейной алгебры: архитектура, алгоритмы, применение»//ТИИЭР, Т. 72, 1984].
Почему же они не стали массовым инструментом вычислений?
– Потому что на основе только интерференционных процессов и классической линейной оптики (в том числе и акустооптики) не удалось создать устройства, способные запоминать и использовать результаты предыдущих вычислений. Анализ причин неудачи позволил понять чрезвычайно важное обстоятельство: оптический тракт вычислителя, будучи линейной системой без диссипации энергии, принципиально не способен реализовать функции динамического запоминания. Для реализации этих функций необходимы нелинейные оптические среды с подводом энергии[Пастушенко В.Ф., Маркин В.С., Чизмаджаев Ю.А., «Теория возбудимых сред».
– М.: Наука, 1981].
Вот так «в жизнь» конструкторов вычислительной техники вошла нелинейная динамика…
– Я бы не сказал, что конструкторы сильно этому обрадовались и сразу ухватились за эту возможность. Они же не физики, а инженеры…
А вот физики за сравнительно короткое время нашли множество разнообразных физических сред, которые при определенных условиях порождают и поддерживают существование устойчивых неоднородностей - своего рода «объектов», способных перемещаться в пределах среды, взаимодействовать друг с другом и структурно эволюционировать.
Разновидностями этих динамических неоднородностей, в частности, являются устойчивые образования, напоминающие стоячие волны, но имеющие другую физику, - солитоны и автосолитоны. Так, например, в оптических резонаторах Фабри-Перо, построенных на основе ряда нелинейных сред, при условии их возбуждения внешним источником энергии, удалось получить так называемые дифракционные автосолитоны - устойчивые пространственные области высокой плотности электромагнитного поля[См. например: Розанов Н.Н., Ходова Г.В., Письмо в журнал «Оптика и спектроскопия», 1988, Т. 65]. Нелинейность среды «отвечает» за изменение коэффициента поглощения или показателя преломления в местах дифракционных максимумов поля, после чего возникающие периодически расположенные области с измененными оптическими свойствами начинают выполнять роль распределенного резонатора, выделяя и усиливая те пространственные компоненты поля, которые порождают автосолитон.