Principy počítačů I Perspektivní technologie, měření výkonnosti a spolehlivost

Transkript

1 Principy počítačů I Perspektivní technologie, měření výkonnosti a spolehlivost snímek 1 Principy počítačů Část XI Perspektivní technologie, měření výkonnosti a spolehlivost 1 snímek 2 1 cm 1 µm 50 nm 1 nm Vynález tranzistoru První návrh integrovaného obvodu Feymanova hypotéza Průběh Moorova zákona Intel 8008 Teorie uspořádánií molekul Intel 8086 Rastrovací kvantový mikrosop Řeťezová reakce v polymeru Rezonanční tunelový prvek s kvanntovým efektem Prototyp kvantového hradla Demonstrováno vedení el. signálu jednou molekulou Předpoklad prvních hybridních nanopočítačů 2 snímek 3 Nanotechnologie (1) první myšlenky nanostrojů na počátku šedesátých let fyzik Richard Feynman rovněž pokrok v biotechnologiích (propojování vláken RNA a DNA manipulace s atomy rastrový elektronový mikroskop 3

2 snímek 4 Nanotechnologie (2) mechanické nanopočítače chemické nanopočítače kvantové nanopočítače elektronické nanopočítače 4 snímek 5 Penetrace trhu Odhad vývoje nanotechnologií 100 Vše informační hmota jako nanotechnologie software 80 Nanomechanika 60 Nanoelektronika hybridy nanovýroby Rok 5 snímek 6 Mechanické nanopočítače na počátku 90-tých let K. Eric Drexler kniha "Building Molecular Machine Systems", 1999 předpoklad výstavby mechanického stroje Babageova typu atomové manipulace rastrovým tunelovým mikroskopem 6

3 snímek 7 Rastrový tunelový mikroskop 7 snímek 8 8 snímek 9 Postup atomové manipulace 9

4 snímek 10 Atom xenonu na niklu 10 snímek 11 Xenon na niklu 11 snímek 12 Kvantový korál železo na mědi 12

5 snímek 13 Pumpa složená z atomů 13 snímek 14 Nanoabacus 14 snímek 15 Lištové nanopočítače návrh lištové logiky v nanorozměrech výhodou velmi nízká spotřeba op/s.w vysoký výkon 1000 MIPS Zjištovací kolík Hradlový kolík Výstupní lišta Vstupní lišta Pracovní geometrie hradla Hradlo ve vodícím zámku 15

6 snímek 16 Chemické nanopočítače zpracovávají informaci vytvářením nebo rušením chemických vazeb výsledné informace se uchovávají v molekulárních strukturách výhodou je masivně paralelní práce (teorie grafů) použití jako procesory pro speciální úlohy nebo jako paměťové prvky implementace na vysokomolekulárních sloučeninách DNA, proteiny 16 snímek 17 Struktura DNA na 4 úrovních 17 snímek 18 Hamiltonův problém řešení problému z teorie grafů nalézt cestu, která prochází každým vrcholem právě jednou při velkém počtu vrcholů neřešitelné běžným počítačem 18

7 snímek 19 Adlemanovo řešení na DNA zakódoval každou cestu a každý vrchol jako sekvenci čtyřech komponent uložil tyto kódy do řetězce DNA po excitaci DNA vytvářela nové sekvence na bázi vložených sekvencí obtížný způsob oddělení výsledků! masivní paralelismus cca operací/s 19 snímek 20 Zakódování úlohy do DNA 20 snímek 21 Biologické počítače chemické metody na úrovni biologických materiálů s cílem naprogramovat buňku používají se biochemické mechanismy syntézy a rozkladu proteinů jsou rozpracovány metody syntézy biologických počítačů a jejich programování (na chemické bázi) 21

8 snímek 22 Kvantové nanopočítače na možnost konstrukce poukázal poprvé Feynman v roce 1982 dostala se do popředí až po publikaci Shorova algoritmu pro prvočíselný rozklad velkých čísel (vhodný pro realizaci na kvantovém počítači) 22 snímek 23 Princip kvantového počítače vychází ze skutečnosti, že kvantový bit (qubit) může existovat současně v obou stavech (0 i 1) operace jsou prováděny současně s oběma hodnotami prakticky je možno vytvořit pouze několik qubitů po krátkou dobu používají se metody iontových pastí, NMR snímek 24 Elektronické nanopočítače vycházejí z elektronických principů přenesených do světa kvantové mechaniky kvantové jevy se začnou projevovat při snižování rozměru elementu ve struktuře pod 100 nm zúžení inverzní vrstvy, tunelový jev problémy s odvodem tepla z nepatrných nanoelektronických prvků 24

9 snímek 25 Základní konstrukce rezonanční tunelový tranzistor jednoelektronový tranzistor elektrostatické kvantové body 25 snímek 26 Atomové relé Spínací hradlo Atomový drát Migrující atom Rozpínací Stav SEPNUTO ROZEPNUTO 26 snímek 27 Měření výkonnosti počítačů je problematické stanovit obecná pravidla s ohledem na rozličné aplikace není jednoznačná charakteristika výkonnosti i stejné architektury se mohou při použití stejné charakteristiky obtížně porovnávat 27

10 snímek 28 Příklad (hodinový kmitočet) Stroj A (9 MHz) Stroj B (10 MHz) L: load x,v[j] 2 L: load x,v[j] 2 mult x,3 4 mov z,x 2 store x,v[j] 2 shl x,1 2 brnz L,i 2 add x,y 2 store x,v[j] 2 brnz L,i 2 Celkem cyklů 10 Celkem cyklů snímek 29 Testy - příklady Bench Mark LinPack Perfect Club Spec (speciální BenchMark) SPEC CINT95 SPEC CFP95 29 snímek 30 Spolehlivost počítačových systémů celková spolehlivost je dána spolehlivostí částí a jejich propojením hardware vs. software spolehlivostní analýzy systému zajištění spolehlivostních parametrů 30

11 snímek 31 Základní pojmy (1) R ( t) = P( ξ > t) počet prvků, u nichž nevznikla porucha do "t" N( t) R( t) = N celkový počet prvků uvedený do provozu 0 nebo spolehlivost -pravděpodobnost první poruchy pravděpodobnost poruchy počet poruch do okamžiku "t" n( t) R( t) = 1 N 0 Q( t) = 1 R( t) 31 snímek 32 Střední doba bezporuchového provozu - MTBF intenzita poruch Základní pojmy (2) T ξ N = 0 i i= 1 N0 1 λ( t) = T doba do vzniku první poruchy celkový počet prvků uvedený do provozu 32 snímek 33 intensita poruch Průběh intenzity poruch I II III čas zahořovací doba pracovní doba (užitečná doba života - životnost) přežívání zařízení 33

12 snímek 34 Spolehlivost programového vybavení podobně jako u hardware, měřítkem je střední doba do selhání testování množinami vstupních dat operační profil intenzita výskytu chyb = intenzita poruch chyby se zavádějí i opravami!!! 34 snímek 35 Operační profily vliv příliš malých vzorků operačních profilů nebezpečí subjektivního výběru vzorků získání operačních profilů (nemožné nebo finančně nákladné) proměnné operační profily vzhledem k aplikaci doba testování - vanovitá křivka spolehlivosti 35 snímek 36 Počet testů končících chybou Predikce intenzity poruch Celkový počet provedených testů 1 F j= 1 Pro F = 0 platí: N j χ (1 χ) j 1 (1 χ) N N j α horní hranice jistoty, že intenzita poruch nepřekročí mez horní mez intenzity poruch 36

13 snímek 37 horní hranice jistoty Jistota meze intenzity poruch 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0,00 0,01 intenzita poruch 37