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Drei Fragen an den Computerpionier Carver Mead
Der Informatiker Carver Mead gab dem Mooreschen Gesetz um 1970 seinen Namen und trug entscheidend dazu bei, dass es in den Jahrzehnten seither gültig ist. Er war der Wegbereiter eines Ansatzes zum Design komplexer Siliziumchips, der als Very Large Scale Integration (VLSI) bezeichnet wird und bis heute einflussreich ist. Mead war für eine Reihe von Premieren in der Halbleiterindustrie verantwortlich und lehrte als Professor am California Institute of Technology viele der berühmtesten Technologen des Silicon Valley. In den 1980er Jahren führte ihn die Frustration über die Einschränkungen von Standardcomputern dazu, mit dem Bau von Chips zu beginnen, die dem Gehirn von Säugetieren nachempfunden waren – und schuf damit ein Gebiet, das als neuromorphes Computing bekannt ist und jetzt an neuem Momentum gewinnt. Der jetzt 79-jährige Mead behält ein Büro bei Caltech, wo er erzählte MIT-Technologie-Überprüfung warum Computeringenieure neue Formen des Rechnens erforschen sollten.
Quantensprung : Carver Mead sagt, Informatiker sollten sich auf Quantenphänomene konzentrieren, um ihr Gebiet voranzubringen.
Was sind heute die großen Herausforderungen für die Chipindustrie?
Ein Problem, von dem ich seit Jahren spreche, ist die Verlustleistung. Chips werden zu heiß, um sie immer schneller laufen zu lassen.
Es ist ein gemeinsames Thema in der Technologieentwicklung, dass das, was eine Gruppe oder ein Unternehmen oder einen Bereich erfolgreich macht, zu einem Hindernis für die nächste Generation wird. Dies ist ein Beispiel dafür. Jeder wurde reich dafür belohnt, dass er mit viel Power immer schneller und schneller ging. Der Wechsel zu Multicore-Chips hat geholfen, aber jetzt sind wir bei bis zu acht Kernen und es sieht nicht so aus, als könnten wir viel weiter gehen. Die Leute müssen gegen die Wand krachen, bevor sie aufpassen.
Die Verlustleistung war einer der Gründe, warum ich anfing, über neuromorphe Designs nachzudenken. Ich dachte darüber nach, wie man massiv parallele Systeme erstellen würde, und die einzigen Beispiele, die wir hatten, waren in den Gehirnen von Tieren. Wir haben viele Systeme gebaut. Wir haben Netzhäute, Cochleas gemacht – vieles hat funktioniert. Daran arbeiten viele meiner Schüler noch. Aber es ist eine viel größere Aufgabe, als ich gedacht hatte.
In jüngerer Zeit haben Sie an einem neuen, einheitlichen Rahmen gearbeitet, um sowohl elektromagnetische als auch Quantensysteme zu erklären, zusammengefasst in Ihrem Buch Kollektive Elektrodynamik . Glauben Sie, dass das helfen könnte, neue Arten von Elektronik zu entdecken?
Das persönliche Vorwort dazu ist, dass ich frustriert war, weil das, was die Leute jetzt machen, im Grunde genommen ein Haufen Hacks ist. Sie lösen dieses Problem auf diese Weise, und Sie lösen dieses Problem auf diese Weise, und für mich ist das ein Symptom dafür, dass Sie keine kohärente Konzeptualisierung von allem haben. Es ist frustrierend für mich, weil ich dieses Thema schon immer geliebt habe.
Die Optiker haben irgendwie einen Weg durch all das gefunden, trotz der Art und Weise, wie Quantenmechanik gelehrt wird. Charlie Townes [Erfinder des Masers, Vorläufer des Lasers] besuchte Heisenberg, Bohr und Von Neumann, und sie sagten im Grunde: Sonny, du scheinst nicht zu verstehen, wie die Quantenmechanik funktioniert. Nun, es war nicht Charlie, der das nicht verstand. Die optische Kommunikation hat einfach alles, was wir elektronisch tun, umgangen, weil sie so viel effektiver ist – tief in der Quantengrenze zu arbeiten hat sich wirklich ausgezahlt.
Wir wissen nicht, was ein neues elektronisches Gerät sein wird. Aber es gibt sehr wenig Quanten über Transistoren. Ich bin nicht in der Nähe davon, aber ich unterstütze im Allgemeinen, dass diese Leute das tun, was sie Quantencomputing nennen. Die Leute haben versucht, reale Dinge auf der Grundlage von Quantenkopplung zu bauen, und jedes Mal, wenn die Leute versuchen, Dinge zu bauen, die tatsächlich funktionieren, werden sie verdammt viel lernen. Von dort kommt die neue Wissenschaft wirklich.
Quantum Computing und Neuromorphic Computing sind jedoch im Vergleich zur Halbleiterindustrie immer noch so winzige, periphere Dinge.
Es beginnt immer so. Der Transistor war eine winzige kleine Warze vor einer großen Industrie, und die Leute sagten: Na ja, man kann daraus Hörgeräte machen. Sie wissen nie, wann etwas klickt.
Ich erinnere mich, dass mir der Typ aus der Vakuumröhrenfabrik von GE ihre integrierten Schaltkreise zeigte, die aus kleinen Stapeln von Vakuumröhren von der Größe eines Bleistifts bestanden. Es wurde als thermionisches integriertes Mikromodul, TIMM, bezeichnet. Sie verpackten sie, legten die kleinen Laschen, die an der Kathode und dem Gitter hakten, in verschiedenen Winkeln an, und dann führten sie Drähte entlang und verlöteten das Ganze, so dass sie ein kleines integriertes System hatten.
Es war eine äußerst clevere Technologie. Wenn die Halbleiter-Dinge nicht gekommen wären, würden wir mit diesen thermionischen integrierten Mikromodulen immer noch zum Mars fliegen; Sie waren äußerst zuverlässig, obwohl sie nicht sehr energieeffizient waren. Naja, so hat es nicht geklappt.
Es könnte sein, dass wir in hundert Jahren für viele Dinge noch so ziemlich integrierte Schaltkreise haben, wie wir sie heute haben, und es wird andere Dinge für andere Anwendungen geben. Wenn eine Technologie, die in der realen Welt echte Arbeit leistet, einen bestimmten Punkt erreicht, hört die Entwicklung nicht auf, sondern wird irgendwie logarithmisch [level off], und die Technologie wird Teil der Infrastruktur, die wir für selbstverständlich halten.