ДНК-вычисления
Кодирование данных в таких системах осуществляется путем формирования последовательностей из азотистых оснований нитей ДНК. Для этого были разработаны специальные ферменты, способные их достраивать, укорачивать и разрезать. Первый ДНК-компьютер представили более 25 лет назад, но главным его ограничением была направленность на решение исключительно задачи коммивояжера для графа с несколькими вершинами (они как раз и были обозначены азотистыми основаниями).
Сегодня уже можно говорить о гораздо более универсальных системах, в которых возможен ввод данных в виде последовательностей ДНК и последующее их изменение. Одна из таких разработок была представлена в марте этого года специалистами из университета Мейнут и Калифорнийского технологического института. Эксперты говорят о том, что она может считаться потенциальным прототипом ДНК-вычислений будущего, которые перенесут вычислительные возможности суперкомпьютеров в формфактор десктопа и откроют новые горизонты для обработки больших массивов данных в ЦОД.
Квантовые машины
Здесь на помощь разработчикам вычислительных систем будущего приходит квантовая физика. Суперпозиция — один из ее базовых принципов — открывает возможность для проведения операций с кубитами, которые единовременно принимают состояние нуля и единицы. При этом принцип запутанности позволяет говорить о взаимосвязанности состояния сразу нескольких кубитов, что и составляет фундамент сложных вычислений.
Так, квантовые компьютеры уже используются для моделирования финансовых систем, экспериментальных вычислений в области медицины и даже в криптографии. Разработкой таких машин занимаются в IBM и Google, но об их массовом внедрении речь пока не идет. Квантовые установки все еще слишком требовательны к окружающей среде, нуждаются в подготовительных работах и обладают непомерно высокой стоимостью.
/ фото IBM Research CC BY-NA
Дело в том, что кубиты могут находиться в состоянии суперпозиции только при определенных температурных условиях. Но в начале этого года IBM уже представила относительно мобильную версию квантовой машины, которую можно вывести за пределы лаборатории — например, задействовать в ЦОД. На текущем этапе эта установка все еще является экспериментальной, поэтому о точных сроках внедрения говорить не приходится. С другой стороны, компания уже движется в сторону продаж и предоставляет в аренду вычислительные ресурсы этой системы через специализированную облачную платформу.
Нейроморфные вычисления
Архитектура таких систем в той или иной степени воспроизводит принципы работы мозга человека: эмулирует обмен и обработку данных нейронами и синапсами. Нейроморфные вычисления применяют для обучения нейросетей, что позволяет проводить его без локального хранилища массива данных. Такой подход ускоряет решение подобных задач.
Проекты в этой области начали развивать в 90-е годы, но к относительно масштабным моделям перешли не так давно. Так, современный чип от IBM способен воспроизводить работу 1 млн нейронов и 256 млн синапсов. Intel, в свою очередь, представил прототип, построенный по 14-нм техпроцессу, с 130 тыс. нейронов и 130 млн синапсов.
Несмотря на работу ИТ-гигантов, пока рано говорить о внедрении технологии в потребительский сегмент. Но с учетом специализации, востребованной среди клиентов облачных провайдеров, она может быть испытана на практике именно в рамках ЦОД.
