Линн Фостер - Нанотехнологии. Наука, инновации и возможности

Гигантская фармацевтическая компания Eli Lilly сейчас выпускает, образно говоря, в 100 раз меньше молекул, чем 15 лет назад, хотя число и разнообразие разрабатываемых и выпускаемых лекарств за это время значительно возросло. И в этом случае исследования и производственные процессы стали намного эффективнее, благодаря чему компания выбрала своим рекламным слоганом фразу «Меньше атомов, но больше битов!»

Известно, что основная проблема моделирования сводится к очень большому объему и высокой точности необходимых вычислений. Почти в любой области науки можно указать некий «порог точности» расчетов, преодолев который ученые могут отказаться от лабораторных экспериментов и перейти к использованию компьютерного моделирования. Уже сейчас во многих областях моделирование «конкурирует» с экспериментальными исследованиями в качестве движущей силы технического прогресса. В качестве примера преодоления «порога точности» в последние годы стоит упомянуть метеорологию (рост вычислительной мощности ЭВМ сделал возможным точное прогнозирование погоды на 6 часов вперед), испытание автомобилей на прочность (любые процессы столкновения можно изучать на компьютере, исследования динамики трехмерных белковых структур (фолдинг) и т. п.

Возвращаясь к проблеме формулировки закона Мура, отметим, что инженеры, связанные с производством компьютерных чипов и озабоченные оптимизацией производственных процессов, конечно, не занимаются подсчетом числа транзисторов в схемах. Точно так же потребителей вычислительной техники интересует не плотность монтажа транзисторов, а обобщенные рабочие параметры созданного на их основе компьютера (прежде всего скорость обработки информации и объем запоминающих устройств). Сказанное может быть отнесено и ко многих другим технологиям, поэтому имеет смысл «отделить» закон Мура от конкретного производства транзисторов (для которого он был первоначально предложен), то есть избавить его, образно говоря, от транзисторной «метрики». При этом закон становится весьма общей закономерностью научно-технического развития и может быть использован для создания долгосрочных прогнозов.

Например, в вычислительной технике действие закона Мура может быть гладко «аппроксимировано» примерно на 100 лет назад, то есть продлено «назад» до момента, когда никакой полупроводниковой техники вообще не существовало. Как показано на рис. 4.1, история вычислительной техники за последнее столетие может быть представлена в виде пяти сменяющих друг друга периодов, соответствующих указанным на рисунке парадигмам развития (электромеханические калькуляторы, релейная техника, вакуумные лампы, транзисторы, интегральные схемы). В этом случае собственно закон Мура (в его строгой исходной формулировке) может быть отнесен только к пятой парадигме, однако легко заметить, что характеристики вычислительных устройств за 100 лет развития действительно очень точно соответствуют общему закону экспоненциального роста. Говоря более просто, за последнее столетие мощность, или производительность вычислительной техники (computational power), в среднем удваивалась каждые два года (в пересчете на некоторую фиксированную цену, например, на 1000 долларов). Последние тридцать лет удвоение характеристик происходило в течение каждого года. Вертикальная ось на рис. 4.1 является логарифмической, так что горизонтальные линии на рисунке соответствуют возрастанию характеристик в 100 раз. Строго говоря, экспоненциальному росту должна была бы соответствовать прямая линия по диагонали, но рисунок взят из книги Рэя Курцвайля, который обнаружил некоторое ускорение и описал его, используя так называемую двойную экспоненту.

Рис. 4.1. Развитие вычислительной техники за последнее столетие в соответствии с формальной «версией» закона Мура Каждая точка соответствует параметрам конкретного вычислительного устройства (из книги Рэя Курцвейля)

Каждая точка относится к конкретной модели, создаваемой в попытке добиться рекордных показателей вычислительной техники. Очевидно, что за каждой точкой стоят интересные, драматические события в жизни конкретных талантливых людей (интересно, что все они действовали практически независимо друг от друга, но параметры создаваемых ими устройств почти точно укладываются на предсказуемую кривую). Например, первая точка на рисунке соответствует электромеханическому калькулятору, созданному в 1890 году для обсчета результатов переписи населения США. Одна из точек соответствует знаменитому устройству, позволившему в годы Второй мировой войны расшифровать используемый немцами код «Энигма» (этому событию посвящено несколько книг и кинофильмов), другая – той машине, которая сумела предсказать неожиданную победу Эйзенхауэра на президентских выборах 1952 года вопреки мнению всех политологов и средств массовой информации! Какие-то точки означают известные всем системы Apple II и Cray и т. д. Этот процесс продолжается, так как мы продолжаем постоянно совершенствовать технические параметры, алгоритмы вычисления и программное обеспечение ЭВМ, продолжая и развивая приведенную на рисунке кривую. Для того чтобы продемонстрировать ее возможности в настоящем, я просто обратился к рекламным проспектам, выписал параметры современного дешевого и доступного персонального компьютера (фирма Wal-Mart.com) и нанес еще одну дополнительную точку на рисунок Курцвейля (серая точка в правом верхнем углу).

Особо следует подчеркнуть тот факт, что кривая практически не связана с экономическими циклами развития, то есть на ней нельзя уловить воздействия кризисов промышленности (включая знаменитую Великую депрессию 1929 года в США), двух мировых войн и иных геополитических событий. Конечно, эти события и связанные с ними важнейшие экономические факторы (скорость внедрения новой техники, нормы прибыли, доходность вложений и т. д.) приводят к случайному разбросу параметров точек на рисунке, однако общая долговременная тенденция представляется очевидной.

В соответствии с описанными закономерностями любая отдельная новая технология (например, связанная с производством так называемых комплементарных МОП-структур) будет проходить в своем развитии одинаковые стадии, соответствующие S-образной кривой. При каждом конкретном процессе внедрения технического продукта наблюдается медленный рост в начальный период развития, резкое ускорение в фазе широкого внедрения и естественное замедление, обусловленное насыщением рынка и падением спроса из-за появления новой техники. Смысл закона Мура состоит в том, что при этом, однако, наиболее общие и важные технические характеристики целого класса устройств (быстродействие, объем памяти, ширина полосы пропускания и т. п.) всегда изменяются по экспоненте, как-то неожиданно объединяя разные технологии, каждая из которых описывается собственной последовательностью S-образных кривых развития.