隨著摩爾定律步伐放緩，工程師們一直在冷靜觀察，當定律失效后，如何繼續(xù)驅(qū)動計算進步。人工智能當然將發(fā)揮作用。量子計算也有可能。但是，在計算領(lǐng)域里仍存在一些奇特的東西，其中的一部分在2017年11月IEEE重振計算科學(xué)技術(shù)國際會議上得到關(guān)注。

會議上探討了一些對經(jīng)典形式來說很酷的變化形式，如可逆計算和神經(jīng)形態(tài)芯片。一些不太熟悉的概念也浮出水面，例如加速人工智能的光子芯片、納米機械梳狀邏輯以及“多維”語音識別系統(tǒng)。接下來要介紹一些既奇特又有潛力的東西。

冷量子神經(jīng)元

工程師們常常羨慕大腦驚人的能源效率。人的一個神經(jīng)元在每個尖峰電壓出現(xiàn)時只消耗約10毫微微焦耳（千萬億分之一焦耳）的能量。美國國家標準與技術(shù)研究所（NIST）的邁克爾?L?施奈德（Michael L. Schneider）和他的同事們認為可以采用有兩種約瑟夫森結(jié)的人工神經(jīng)元來接近這個數(shù)字。

這些超導(dǎo)設(shè)備依靠電子對的隧道效應(yīng)通過勢壘，它們是建立當今最先進的量子計算機的基礎(chǔ)，可用不到0.001毫微微焦耳的能量來產(chǎn)生尖峰電壓。

NIST的科學(xué)家們想到了一種方法把這些設(shè)備連接成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在模擬中，他們訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來識別z、v和n這3個字母，這是一種基礎(chǔ)測試。理想情況下，如果算上將其溫度降低到4開爾文所消耗的能量，網(wǎng)絡(luò)識別每一個字母僅消耗2毫微微焦耳。當然，現(xiàn)實無法與理想情況相媲美，但如果能夠通過工程設(shè)計解決一些問題，就可以建立一個能耗與人類神經(jīng)元一樣少的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

用線計算

晶體管連接形成電路，線路之間的互聯(lián)比以往任何時候都封裝得更緊密。這會導(dǎo)致串音干擾，其中一條線上的信號通過寄生電容連接干擾鄰線上的信號。密蘇里大學(xué)堪薩斯分校的納溫?庫馬爾?馬舍（Naveen Kumar Macha）和他的同事沒有嘗試消除這種干擾，而是去接受它。馬舍說，在今天的邏輯電路中，“干擾信號是一個會傳播的小故障，而現(xiàn)在我們想把它用在邏輯電路中”。

他們發(fā)現(xiàn)，某些互聯(lián)模式對模擬基本邏輯門和電路的作用很有效果。假設(shè)3個相互連接的線路并行運行。向邊上的一條線或兩條線施加電壓時，中心線上都會出現(xiàn)串擾電壓。這樣就形成了一個具有兩個輸入端的“或門”。

通過在各處合理地增加晶體管，堪薩斯分校的工作人員構(gòu)造了與門、或門和異或門，以及執(zhí)行進位功能的電路。這4種電路比相應(yīng)的互補金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）電路使用更少的晶體管，芯片面積也小得多。

納米團簇的攻擊！

英國杜倫大學(xué)的工程師們已經(jīng)教會了納米材料薄膜來解決分類問題，比如在乳房X光檢查中發(fā)現(xiàn)癌變。利用進化算法和自定義的電路板，他們通過電極陣列將電壓脈沖發(fā)送到分散在液晶中的碳納米管稀釋混合液中。隨著時間的推移，碳納米管（導(dǎo)體和半導(dǎo)體的混合物）會排列成一個覆蓋電極的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

該網(wǎng)絡(luò)能夠解決優(yōu)化問題的關(guān)鍵部分。更重要的是，納米團簇可以學(xué)習(xí)解決次生問題，只要這個問題不像第一個問題那么復(fù)雜。

它能很好地解決這些問題嗎?某些情況下，結(jié)果可與人類相媲美；而換一種情況則要差一些。盡管如此，它的效果還是令人驚訝的。幫助杜倫大學(xué)開發(fā)該系統(tǒng)的埃萊奧諾?維索爾-高登（Eléonore Vissol-Gaudin）說：“你要記住的是我們正在訓(xùn)練一團碳納米管。”

硅電路板

數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部容易移動，而在芯片之間則傳輸很慢且耗能大，如此差距令計算機設(shè)計師們心生抱怨。加州大學(xué)洛杉磯分校的工程師們表示，這是芯片封裝和印刷電路板的問題。兩者都是熱的不良導(dǎo)體，所以限制了可以消耗的能量。它們也增加了芯片間數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量和時間。可以肯定的是，業(yè)界已經(jīng)認識到這些缺點，并開始將多個芯片進行整體封裝。

普尼特?吉普塔（PuneetGupta）和他在加州大學(xué)洛杉磯分校的合作者提議用一小塊硅片代替印刷電路板。在這種“硅互連結(jié)構(gòu)”上，未封裝的裸硅片可以緊緊擠在100微米的長度內(nèi)，通過與集成電路中同樣精細、密集的互連相連接，能夠減少延遲，降低能耗和系統(tǒng)尺寸。

這種方法也有利于將昂貴的系統(tǒng)單芯片（SoC）分解成價格低廉的“芯片粒子”，執(zhí)行SoC不同內(nèi)核的功能。更重要的是，由于硅比印刷電路板導(dǎo)熱性能好，你可以以更高的速度運行這些處理器內(nèi)核。