- מאז שנכנסו המחשבים לחיינו, התרגלנו לכך שבכל שנה אנחנו יכולים ללכת לחנות ולקנות מחשב עם ביצועים טובים יותר בצורה משמעותית. מאחורי הקלעים עומלים מדעני השבבים ומצליחים להמשיך ולשפר את ביצועי השבבים אבל נראה שבשנים האחרונות, הם נתקלו בקיר טכנולוגי. חוק מור שתבע מייסד חברת אינטל הוא יעד ותחזית שהגשימה את עצמה מאז 1965 וקובע שבכל[...]
מאז שנכנסו המחשבים לחיינו, התרגלנו לכך שבכל שנה אנחנו יכולים ללכת לחנות ולקנות מחשב עם ביצועים טובים יותר בצורה משמעותית. מאחורי הקלעים עומלים מדעני השבבים ומצליחים להמשיך ולשפר את ביצועי השבבים אבל נראה שבשנים האחרונות, הם נתקלו בקיר טכנולוגי.
חוק מור שתבע מייסד חברת אינטל הוא יעד ותחזית שהגשימה את עצמה מאז 1965 וקובע שבכל שנתיים תוכפל צפיפות הטרנזיסטורים בכל צ׳יפ או במילים אחרות, תוכפל מהירות החישוב.
אך המעבר מצ׳יפים בגודל של 14 ו 10 ננומטר ל7 ו5 ננומטר מוכיח את עצמו כקשה במיוחד ותעשיית השבבים עושה את המעבר מהתמקדות בצ׳יפים קטנים יותר לצ׳יפים שמותאמים לשימושים שונים ובוחנת את מבנה המעבד מחדש.
ב2017 נערכה התמודדות בין מחשב הבינה המלאכותית של גוגל לבין אלוף העולם המכהן במשחק הסיני ״גו״, המחשב של גוגל ניצח את המשחק ובנוסף ניצח ברוב המשחקים נגד צמרת השחקנים העולמית במשחק.
עובדה פחות ידועה על סדרת המשחקים הזו הוא כח החישוב האדיר שנדרש ממחשבי גוגל, כל משחק שכזה עלה לגוגל כ 1000 ש״ לתפעול החשמל למחשוב בזמן המשחק בלבד.
בתוספת הזמן שלקח לאמן את האלגוריתמים הכח החישובי לבדו מדובר על חשבון חשמל גדול.
לעומת זאת השחקנים שהתחרו באלגוריתם הבינה מלאכותית נזקקו לארוחת בוקר בלבד כדי להפעיל את מוחם הקודח.
בתחומים מסויימים כמו חישובים מתמטיים פשוטים התעלה הכח החישובי על המח האנושי כבר לפני שנים רבות אבל בתחומים אחרים כמו זיהוי פרצופים, ריחות ואינטואיציה המחשבים הקלאסיים עדיין נמצאים בפיגור וכדי לאמן את האלגוריתמים של למידת מכונה, לרוב דרוש זמן רב ומבחן ודוגמאות רבות.
כל אילו הביאו את חברות הטכנולוגיה להעמיק את המחקר שלהן בטכנולגיות חישוב שונות. מעבדי ה ג׳י.פי.יו הוכחו כיעילים בחישובים הדרושים ללמידת מכונה וקריית מטבעות קריפטוגרפיים. מחשבים קוונטים עליהם דיברנו בתוכניות הקודמות הוכחו כיעילים להצפנה יעילה ופריצת פרוטוקלי אבטחה פופולריים ובקרוב צפויים להיות יכולים לפתח את האר.אס.איי שמאבטח את העברות האשראי שלנו. בפרק הזה של הייטק בפקקים, דיברנו עם פרופ׳ שחר קווטינסקי, מהפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים בטכניון על מחשבים שמפרקים את המבנה הקלאסי של חלוקה לזיכרון וחישוב ומשלבים ביניהם באופן שמזכיר יותר את אופן החישוב במח ועם יתרונות חישוביים שבהם למחשבים הרגילים כיום יש חיסרון.
מתי נתחיל לראות כניסה מסיבית יותר של מחשבים נוירומורפים לשוק? האם יש אופק לשימוש במחשבים ביולוגיים וחישוב באמצעות תאי גזע? והאם אנחנו צועדים לעולם של שימוש במחשבים שונים לחלוטין ממה שהכרנו עד היום שמותאמים למשימות ייעודיות?
הייטק בפקקים הנה שילוב של פייסבוק לייב, ופודקאסט העולה בעמודי הפייסבוק של כלכליסט ואצטדיון הסטארטאפ. הייטק בפקקים זכתה בתואר הפודקסט הטוב ביותר בתחום ההייטק לשנת 2018, על פי בחירת מגזין גיקטיים