1965年4月19日,戈登·摩爾在《e1ectronics》雜誌上這樣寫道:“集成電子的未來就是電子自身的未來。集成電路的優勢將帶來電子學的擴散,並把這門科學推廣到很多新的領域。”<small>1</small>摩爾通過這些話,宣告了一場勢頭正勁的革命的到來。為了讓他的讀者意識到這個新科學的深遠意義,摩爾預言,“到1975年,國家經濟將建立在一個由多達65000個元件壓縮而成的單矽芯片上。”試想一下這些吧。


    摩爾的文章描述了嵌入到集成電路上的晶體管(用作計算單元或者門電路)的數量,每年都會增長一倍。他在1965年提出的“摩爾定律”在當時飽受爭議,因為他的片上元件數量對數圖上隻有5個參考點(從1959年到1965年),所以由此來預測1975的趨勢是不成熟的。摩爾的最初估計是錯誤的,他在10年後修訂了這一數字(更改為兩年翻一番)。但是這個基本觀點(由於集成電路板上晶體管體積的縮小而導致電子產品的性價比呈指數增長)被證明是正確的而且有先見之明的。<small>2</small>


    今天,我們談論的是上十億級而不是上千級的組件。2004年最先進的芯片中,邏輯門僅有50納米寬,這已經完全是納米級別(100納米或以下即屬於納米技術範疇)的數值了。摩爾定律終有一天會終結,但這一典型範式的結束時間一直在推遲。paolo gargini,英特爾技術主管兼著名的國際半導體技術路線圖(itrs)主席,最近指出,“我們預測至少在未來15到20年時間裏,電子產品將會按摩爾定律繼續發展。事實上……納米技術為我們提供了許多新的關鍵技術來增加一個芯片上元件的數量。”<small>3</small>


    就像我將用整本書去論證的那樣,計算機技術的加速發展已經改變了社會關係、經濟關係、政治體製以及其他一切。但是摩爾在他的文章裏並沒有指出,縮小體積的策略,實際上並不是給計算和通信帶來指數級增長的第一範式。它隻排在第5位,而且我們也已經可以看到接下來的大概情形:在分子水平和三維水平上的計算。盡管第五範式還會使用十幾年,但我們已經在所有需要使用第六範式的技術上取得了令人信服的進展。在下一節,我將會分析為了達到人腦的智力水平所需要的計算和存儲能力,以及為什麽我們會相信,在不到20年裏用不是很貴的計算機就能達到這樣的水平。即使這些強大的計算機遠沒有達到最佳的狀態,而且在本章的最後一節,我會回顧由目前我們所理解的物理定律所帶來的計算限製。大約21世紀末,真正的計算機時代就會到來。


    三維分子計算的橋梁。過渡階段正在進行中:許多新的技術會促進第六代範式——分子三維計算的問世,這些技術包括納米管和納米管電路、分子計算、自組裝納米管電路、生物係統模擬電路組裝、dna計算、自旋電子學(電子的自旋計算)、光計算以及量子計算。其中許多獨立的技術可以被集成到計算係統,最終將接近理論上物質和能量用於完成計算的能力的最大值,並且遠遠超過人腦的計算能力。


    一種方法是采用光刻矽芯片來構建三維電路。matrix semiconductor公司已經在銷售一種存儲芯片,它含有垂直的晶體管堆疊層而不是一個平麵層<small>4</small>。由於三維芯片存儲量更大,從而縮小了產品的體積,因此matrix semiconductor最初將目標定位到便攜電子產品,以此同閃存(用於手機和數碼相機,因為它在電源關閉時不會丟失信息)相競爭。而其中堆疊電路的應用還降低了每比特的價格。另一種方法來自於matrix公司的競爭對手之一,文本岡富士雄(前東芝公司的工程師),就是他發明了閃存。富士雄聲稱他的新型內存設計(這種設計看起來像一個柱狀體)降低了存儲器的體積和每比特的價格,是平板芯片的十分之一。<small>5</small>而這個三維芯片的工作原型,也在倫斯勒理工學院千兆集成中心和麻省理工學院媒體實驗室得到了證實。


    位於東京的日本電報電話公司(ntt)通過使用電子束平印術,展示了夢幻般的3d技術。電子束平印術可以創建任意特征尺寸(和晶體管一樣)大約是10納米的三維結構。<small>6</small> ntt公司通過創建一個大小為60微米、特征長度為10納米的高分辨率的地球模型,證明了這項技術。ntt認為該項技術適用於電子設備的納米加工,如半導體以及建立納米級的機械係統。


    納米管依然是最佳選擇。在《the age of spiritual machines》一書中,我指出納米管(用三維組織的分子來存儲信息和充當邏輯門)是三維分子計算時代最有可能使用的技術。1991年首次合成的納米管,是由六角形的碳原子網狀物卷起來組成的無縫柱體。<small>7</small>碳納米管非常小——單壁納米管的直徑隻有1納米,這樣可以達到很高的密度。


    它們也可能很快。皮特·伯克和他在加利福尼亞大學歐文分校的同事最近證明了納米管電路可以以2.5ghz運行。然而,在《nano letters》(美國化學學會同行評審期刊)上,伯克說,這些納米晶體管的理論限速“應該是太赫茲(1thz=1000ghz)級別,大約是現代計算機速度的1000倍”。<small>8</small>一立方英寸的納米管電路,一旦充分開發,將比人腦強大1億多倍。<small>9</small>


    當我在1999年討論納米管電路時,它還是有爭議的。但是在過去的6年裏,這項技術有了長足的發展。其中在2001年有兩個重大的進展。2001年7月6日,《science》<small>10</small>報道了一種在室溫下工作的基於納米管的晶體管(尺寸為1納米x20納米),它僅僅使用了一個電子控製電路的斷開與閉合。大約在同一時間,ibm也演示了一個由100個基於納米管的晶體管組成的集成電路。<small>11</small>


    最近,我們看到了基於納米管電路的第一工作模式。2004年1月,加利福尼亞大學伯克利分校和斯坦福大學的研究人員建立了一個基於納米管<small>12</small>的集成存儲電路。采用這種技術的難點之一是有些納米管是導體(即簡單的傳輸電力),而其他一些像是半導體(即有交換能力並且能夠實現邏輯門)。細微結構特征的不同導致了能力的差異。直到最近,把它們區分出來需要手工操作,而把它們組裝成大規模集成電路也因此變得不實際。伯克利分校和斯坦福大學的科學家宣布解決了這一問題,他們實現了全自動地區分和丟棄非半導體的納米管。


    排列碳納米管是納米管電路的另一個挑戰,因為它們會向每一個方向延伸。2001年,ibm的科學家證明,碳納米晶體管可以成批地增長,這一點類似於矽晶體管。他們采用了一種稱為“建設性破壞”的方法,該方法破壞了晶片上有缺陷的納米管,而不是把它們手工整理出來。ibm華生研究中心物理科學主任托馬斯·泰斯當時說:我們相信ibm已經完成了通向分子規模芯片道路上的一個裏程碑……如果我們最終成功了,那麽碳納米管會使我們在密度方麵無限期地保持摩爾定律,因為毋庸置疑的是,這些碳納米管將來會做的比任何矽晶體管都要小得多。<small>13</small> 2003年5月,一家由哈佛大學的研究員托馬斯·瑞克斯在馬薩諸塞州創辦的小公司nantero對此作了進一步的深入研究,證明當100億個納米管結合起來組成單芯片晶片時,所有的納米管都會排列在正確的方向上。nantero公司使用標準光刻設備自動刪除未正確對齊的納米管。這種標準設備的使用令業內觀察人士感到興奮,因為這種技術並不需要的新昂貴生產機器。nantero公司的設計提供隨機存取功能並保證非易失性(電源關閉後數據依然保存),這意味著它有可能取代所有主要的存儲形式,如內存、閃存和磁盤。


    分子計算。除了碳納米管外,近幾年的主要進展是隻用一個或幾個分子的計算。分子計算是在20世紀70年代早期由ibm的艾薇·艾維瑞和西北大學的馬克·拉特納<small>14</small>首次提出的。這一思想的普及需要在物理、化學、電子甚至生物進程逆向工程領域的共同進步,而在當時,這些領域的技術都沒有達到分子計算的要求。


    2002年,威斯康星大學和巴塞爾大學的科學家發明了“原子存儲驅動器”,它用原子來模擬一個硬盤驅動器。利用掃描隧道顯微鏡可以從21個矽原子構成的塊裏添加或刪除一個原子。這個研究過程使研究員相信這個係統跟同等體積的磁盤相比,存儲量是後者的100萬倍——大約每平方英寸250太比特的數據,雖然這隻是通過少量的比特得出的。<small>15</small>


    皮特·伯克預測分子電路的速度將達到1太赫茲,而在伊利諾伊大學的科學家創造了納米晶體管之後,這一預測看起來越來越準確。這一晶體管的速度為604千兆赫茲(比1/2太赫茲多)。<small>16</small>


    研究人員已經發現了一種具有理想性能的分子類型——輪烷,它可以通過改變分子內部環狀結構的能量等級來實現狀態轉換。輪烷內存和電力轉換能力已得到證明,其顯示出的存儲潛力為每平方英寸100g比特(10<small>11</small>比特)。如果在三維空間內組織,存儲的能力將更加巨大。


    自組裝。納米電路的自組裝是實現有效納米電子的另一個關鍵技術。自組裝能夠自動剔除錯誤形成的元件,並使數萬億計的電路元件有可能自動組織起來,而不再需要精心設計的自上而下的組裝過程。加州大學洛杉磯分校的科學家<small>17</small>提到,這種技術將會使大規模電路在試管中進行生產,而不再需要花費數十億美元建造工廠;使用化學技術而不是使用光刻技術。普渡大學的研究人員已經開始使用相同的原則(這一原則能將dna鏈連接在一起,從而形成穩定的結構),來驗證自組裝納米管結構。<small>18</small>


    哈佛大學的科學家在2004年6月邁出了關鍵一步,他們發現了另一個可以大規模使用的自組裝方法。<small>19</small>該方法采用光刻技術來創造一個連接(計算元素之間的互聯)的蝕刻陣列。陣列上存放著大量納米線場效晶體管(一種晶體管的常見形式)和納米級的互聯,並保證這些晶體管以正確的形式自我連接。


    2004年,南加州大學和美國航天局艾姆斯研究中心的研究人員,展示了能夠在化學溶液裏自組裝形成的精密電路。<small>20</small>該技術會自發地形成納米線路,並使能容納3比特數據的納米存儲單元組裝到納米線上。該技術每平方英寸存儲容量高達258gbit(研究人員聲明這一數據還可以增長10倍),相比之下一張閃存卡存儲容量是6.5gbit。同樣在2003年,ibm展示了高分子的研發存儲設備,它可以自組裝形成20納米寬的六角形結構。<small>21</small>


    納米電路也是可以自我配置的——這一點非常重要。大量的電路元件及其固有的脆弱性(由於其尺寸太小)不可避免地使一個電路的某些部分無法正常運行。僅僅因為一萬億個晶體管的一小部分不能正常工作而拋棄整個電路,從經濟上來說這也是不可行的。為了解決這一問題,未來的電路會不斷地檢查自身性能和周圍的路由信息,繞過不可靠的連接部分,就像互聯網上路由信息繞過周圍無法運作的節點一樣。ibm一直活躍在這個研究領域,並已開發了能夠自動診斷問題並重新配置相應芯片資源的微處理器。<small>22</small>


    仿真生物。創建能夠自我複製和自我組織的電子或機械係統的想法,都來自於生物學的靈感,因為生物學也依賴於這些屬性。《proceedings of the national academy of sciences》發表的一篇研究報告介紹了基於朊病毒的自我複製納米線的結構(朊病毒是一種自我複製的蛋白質,如第4章詳述,其中一種朊病毒似乎對人的記憶起作用,而另一種則是導致瘋牛病的原因)。<small>23</small>由於朊病毒具有自然優勢,研究小組把它作為模型。由於朊病毒一般不導電,於是科學家們又創建了一個轉基因版本,使它含有薄薄的一層金屬,於是它既可以導電,電阻又很小。負責這項研究的麻省理工學院生物學教授蘇珊·林德威斯特評論說,“從事納米電路工作的人都試圖使用‘自上而下’技術來進行改造,而我們想嚐試一種‘自下而上’的辦法,讓分子自組裝起來為我們努力工作。”


    分子生物學裏的終極自我複製當然是dna複製。杜克大學的研究人員從自組裝dna分子中培育出稱為“磚”的分子構建模塊。<small>24</small>它們能夠控製自組裝的結構,建立“納米網格”。這項技術把蛋白質分子自動附加到每個納米網格的細胞上,從而這些細胞都可以用來執行計算。他們還展示了一項將dna納米帶的表麵附上銀來創建納米線的化學過程。在談到2003年9月26日科學雜誌上的文章時,首席研究員郝言說,“利用dna自組裝來誘導蛋白質分子或其他分子模板化的想法已經試驗了很多年,而這是第一次研究得如此透徹。”<small>25</small>


    dna計算。dna是大自然自身的納米驅動計算機,其存儲信息和在分子水平上邏輯操作的能力已經應用在專門的“dna計算機”項目中。dna計算機本質上是一個含有1萬億dna分子水溶液的試管,每一個dna分子的作用相當於一台計算機。


    計算的目標是要解決一個問題,解決方案用一個符號序列表示(例如,符號序列可能是一個數學證明或隻是一個數字編碼)。這就是dna計算機工作的原理:當創建小的dna鏈時,每個符號都是一段獨特的代碼;每個這樣的鏈通過使用“聚合酶鏈反應”(pcr)的技術複製萬億次,然後把這些dna集合放入試管。由於dna具有親和力,鏈的增長可以自動進行,而不同的dna序列代表不同的符號,並且每一種都有可能是解決問題的方法。因為有數萬億這種鏈,所以每個可能的答案對應著多種鏈(即每個可能的符號序列)。下一步就是同步檢測所有的鏈,這一步通過使用某種特殊設計的酶實現,它可以破壞掉不符合標準的dna鏈。這些酶適用於連續的試管檢測;通過使用一係列精確設計的酶,最終水解掉所有不正確的dna鏈,隻保留正確的序列(更詳細的描述可參見注釋<small>26</small>)。


    dna計算能力的關鍵是允許同時檢測數萬億個鏈。2003年,在魏茨曼科學研究所裏,由胡德·夏皮羅領導的以色列科學家用三磷腺苷(atp)合成了dna(其中atp是人體等生物係統的天然能源)<small>27</small>。采用這種方法,每個dna分子都能夠執行計算,並為自身提供能源。這些科學家展示了兩匙這樣的液體超級計算機係統的配置:載有三千萬台分子計算機,加起來每秒鍾可以執行660萬億次(6.6x10<small>14</small>cps)的計算。這些計算機的能耗極低,3萬萬億台計算機總共消耗1/20000瓦的電量。


    然而dna計算也有一個限製,即數萬億台計算機在同一時間內必須執行同樣的操作(盡管針對不同的數據),因此該設備是一個“單指令多數據”(simd)的架構。由於有一類重要的問題適用於“單指令多數據”(simd)架構(例如圖像處理時增強或壓縮每個像素,以及組合邏輯問題的解決),所以這些是不可能使用通用算法來進行編程設計的,因為該算法要求每一個計算機都能執行特殊使命所需的任意操作。(請注意,先前提到的普渡大學和杜克大學的研究項目中使用自組裝dna鏈來創造三維結構和這裏的dna計算是不同的,那些研究項目可以創建任意的配置而不僅限於單指令多數據計算。)


    自旋計算。除了負電荷以外,電子還有一個屬性可以用於存儲和計算,這就是自旋。根據量子力學,電子在自旋軸上自旋,類似於地球繞著地軸旋轉。這個概念是理論意義上的,因為一個電子通常被認為隻是占據點空間,因此很難想象一個點沒有大小卻在不停地旋轉。但是,當電荷運動時,它確確實實會形成一個可以測量的磁場。電子可以在兩個方向上自旋,這可以形容為“向上”和“向下”,這個屬性可以用來做邏輯開關或一位存儲位的編碼。


    自旋電子學令人興奮的特性是,並不需要能量來更改電子的自旋態。斯坦福大學物理學教授張守成和東京大學教授直人永長這樣說:“我們發現了一條新的‘歐姆定律’,電子的自旋不需要減少或耗散任何能源就可以進行傳輸。此外,我們可以在室溫下利用已經在半導體工業中得到廣泛應用的材料(如砷化镓)來產生這一效果。這一點很重要,它能夠誕生出新一代的計算機設備。”<small>28</small>


    這種潛質能夠在室溫下實現超導效應(也就是以接近光速的速度傳播信息而保證沒有信息丟失)。它還允許將每個電子的多重屬性用於計算,從而盡可能增加存儲和計算密度。


    計算機用戶對電子自旋的一個應用應該很熟悉:用於硬盤驅動器存儲數據的磁電阻(由磁場引起的電阻變化)。mram(maic random-ess memory,磁隨機存取存儲器)是一種基於自旋電子學的新型非易失存儲器,預計它會在未來幾年內進入市場。像硬盤驅動器一樣,mram不需要能量來保留數據,而是使用無需移動的部件,同時它的速度和重寫能力可與常規ram相媲美。


    mram的信息存儲在鐵磁性金屬合金上,這種材料適合於數據存儲但不利於微處理器的邏輯運算。自旋電子學的必殺技是在半導體上產生實際的影響,這將是一項使我們能夠同時使用存儲和邏輯的技術。現在的芯片製造業是基於矽芯片的,它不具有必要的磁性能。2004年3月國際科學家小組報告說,使用矽和鐵鈷混合物製造的新材料,一方麵能保持作為半導體的矽的晶體結構,另一方麵也展示出自旋電子學所需要的磁性能。<small>29</small>


    將來,電子自旋學會在計算機存儲的發展中扮演很重要的角色,也可能對邏輯係統產生一定的貢獻。電子的自旋是一種量子屬性(遵循量子力學的規律),因此自旋電子學最重要的應用或許在量子計算係統裏,並利用電子自旋來代表量子比特(qubit),這一點將在下麵討論。


    利用質子磁矩複雜的相互作用,可以用自旋來存儲原子核的信息。俄克拉荷馬大學的科學家展示了一種“分子攝影”技術——僅僅一個由19個氫原子組成的液晶分子就存儲了10<small>24</small>比特的信息。<small>30</small>


    光學計算。另一種單指令多數據的計算方法是使用多束激光光束(其中信息編碼在每一束光子流中)。光學組件可以在編碼的信息流中執行邏輯和算法功能。例如,由一家以色列的小公司lenslet開發出的一套使用256束激光的係統,通過在每個數據流中執行同樣的計算,可以使每秒鍾的計算次數達到8萬億次。<small>31</small>該係統可應用於諸如256個視頻通道的數據壓縮等方麵。


    simd技術(如dna計算機和光學計算機等)將在未來的計算領域發揮重要的作用。利用simd架構可以重現人腦某些方麵的功能,如處理感官數據;對於大腦的其他區域(如那些學習和推理區域),通用計算的“多指令多數據”(mimd)架構是必需的。為使mimd係統能進行高性能計算,我們還需要運用上麵講過的三維分子計算範式。


    量子計算。量子計算是simd並行處理中更加激進的一種形式,但跟先前我們討論的技術相比,它隻是一個處在早期開發階段的技術。量子計算機包含一連串的量子比特,這些比特在同時處在0和1的位置。量子比特基於量子力學中固有的模糊性。在量子計算機中,量子比特由粒子的量子屬性來刻畫,例如,每個電子的自旋狀態。當量子比特處於激發態時,每一個量子比特都同時處於兩種狀態;在一個稱為“量子脫散”的過程中,每個比特的模糊性得到解決,隻留下明確的1和0序列。如果量子計算機以正確的方式建立起來,那麽脫散後的序列就將代表問題的解決方案。從本質上講,隻有正確的序列才能從脫散過程中幸存下來。


    就像前麵描述的dna計算機一樣,量子計算機成功的關鍵也在於對問題認真細致地論述,包括精確檢測可能答案的方式。量子計算機有效地檢測每一個可能的量子比特組合。一個帶有100個量子比特的量子計算機將可以同時檢測21000種潛在的方案(這個數字相當於一個10300)。


    一個千位量子計算機的性能將遠遠超越任何可以想象的dna計算機,或者任何可以想象的非量子計算機。但是這個過程有兩方麵的局限,第一個問題是(就像上麵討論的dna和光學計算機一樣)量子計算機隻適用於某一類問題。而事實上,我們需要用一種簡單的方式來檢測每個可能的答案。


    對很大的數進行因式分解是量子計算實際應用的一個典型例子(即使是很小的一組數,在冪乘之後也會變得很大)。在普通的數字計算上對512位的數字進行因式分解是無法實現的,即使是一台並行機也不可能。<small>32</small>量子計算能夠解決許多有趣的問題,例如破解密碼(依靠因式分解大素數)。還有另一個問題是,量子計算機的計算能力取決於處於激發態的量子的數量,而以目前的技術水平大約隻局限於10個比特。一個10比特的量子計算機並沒有多大作用,因為210也僅僅是1024。在傳統的計算機中,合並存儲器位數和邏輯門是一個簡單的過程;但是,我們不能僅僅通過合並兩個10比特的量子計算機來創造一個20比特的量子計算機。所有的量子都要一起激發——這一點非常具有挑戰性。


    一個關鍵的問題是,每額外添加1個比特究竟有多難。每增加1個比特,量子計算機的計算能力就會成指數級增長,但是如果每額外增加1個比特,工程任務的困難度也成指數增長,毫無疑問我們將會得不償失。(這就是說,量子計算機的計算能力與增加比特的難度成正比。)一般來說,目前提出的添加量子比特的方法明顯會使係統變得更為微妙,而且容易過早脫散。


    很多人建議大幅度地增加量子計算機的比特數,但是這個想法在現實中還沒有成功過。例如,因斯布魯克大學的stephan gulde和他的同事們已經用一個鈣原子建立了一個量子計算機,通過應用原子內不同的量子屬性,這個量子計算機能同時編碼數十位甚至高達百位的量子比特。<small>33</small>然而,量子計算的最終作用仍然懸而未決,即使數百位量子計算機被證明是可行的,它仍然隻是一個專用設備(雖然它有任何其他方式所不能效仿的功能)。


    當我在《the age of spiritual machines》一書中提到分子計算會成為第六個主要的計算範式時,引起了很多的爭議。但在過去的5年裏,這個領域已經有了很大的發展,專家們的態度也發生了巨大的變化,現在這個想法已經成為主流了。現在我們已經證實了所有三維分子計算結構的主要需求:單分子晶體管、基於原子的存儲細胞、納米線、自組裝的方法和對萬億部件的自我診斷。


    現代電子產品的生產過程是從芯片布局的詳細設計到光刻,再到大型集中化的工廠生產。而納米電路則更有可能從化學燒瓶裏製造出來,這個發展會成為工廠非集中分布的重要一步,並在21世紀或22世紀遵循加速回歸的定律。

章節目錄

閱讀記錄

奇點臨近所有內容均來自互聯網,鉛筆小說網隻為原作者Ray Kurzweil的小說進行宣傳。歡迎各位書友支持Ray Kurzweil並收藏奇點臨近最新章節