Фрагмент для ознакомления
2
Введение
Актуальность темы. Уже как минимум десять лет много говорят о конце Закона Мура и о том, какие последствия это будет иметь для современного общества.
С момента изобретения компьютерного транзистора в 1947 году количество транзисторов, упакованных в кремниевые чипы, которые питают современный мир, неуклонно росло, что привело к экспоненциальному росту вычислительной мощности за последние 70 лет.
Однако транзистор-это физический объект, и, будучи чисто физическим, он управляется законами физики, как и любой другой физический объект. Это означает, что существует физический предел тому, насколько маленьким может быть транзистор.
Когда Гордон Мур сделал свое знаменитое предсказание о темпах роста вычислительной мощности, никто на самом деле не думал о транзисторах в нанометровом масштабе.
Но когда мы вступаем в третье десятилетие 21-го века, наша зависимость от упаковки большего количества транзисторов в одно и то же количество кремния приближается к самым границам того, что физически возможно, заставляя многих беспокоиться о том, что темпы инноваций, к которым мы привыкли, могут прийти к визгливому концу в самом ближайшем будущем.
Целью курсовой работы является ознакомление с законом Мура и современными вычислительными машинами. Для выполнения поставленной цели необходимо решить ряд задач, а именно:
- рассмотреть сущность и историю возникновения закона Мура;
- проанализировать перспективы развития микроэлектроники.
1. Сущность и история возникновения закона Мура
Гордон Мур, родился 3 января 1929, Сан-Франциско, Калифорния, США - американский инженер и соучредитель вместе с Робертом Нойсом корпорации «Intel». Мур изучал химию в Калифорнийском университете в Беркли, а в 1954 году получил степень доктора философии по химии и физике в Калифорнийском технологическом институте в Пасадене.
Средства вычислительной техники применяются для автоматизации работы с данными. Для начала дадим определение, что же такое вычислительная техника:
Вычислительная техника (ВТ) − это совокупность устройств, предназначенных для автоматизированной обработки данных.
В данной работе будет рассмотрена история развития средств вычислительной техники, которая поможет понять и углубиться в сущность и значение ЭВМ.
Закон Мура относится к восприятию Гордона Мура о том, что количество транзисторов на микрочипе удваивается каждые два года, хотя стоимость компьютеров уменьшается вдвое. Закон Мура гласит, что мы можем ожидать, что скорость и возможности наших компьютеров будут увеличиваться каждые пару лет, и мы будем платить за них меньше. Другой принцип Закона Мура утверждает, что этот рост является экспоненциальным.
Гордон Мур не является нарицательным именем, но его работа находится почти в каждом доме и офисе в промышленно развитом мире. Хотя он стал президентом корпорации «Intel» и в конечном итоге ее почетным председателем, Мур не был настолько уважаем, когда описал то, что мы сейчас называем Законом Мура в 1965 году. [1]
Инженер-электрик, Мур работал в отделе полупроводниковой лаборатории Шокли компании «Beckman Instruments», а затем возглавлялся самим Шокли. Когда несколько сотрудников Шокли, даже некоторые из его протеже, стали недовольны руководством, они ударили самостоятельно, чтобы сформировать «Fairchild Semiconductor» в 1957 году, одну из самых влиятельных компаний в истории.
Как директор «Fairchild Semiconductor» по исследованиям и разработкам, Мур был естественным человеком, чтобы спросить о текущем состоянии отрасли, и поэтому в 1965 году журнал «Electronics» попросил Мура предсказать, где полупроводниковая промышленность будет через десять лет. Глядя на скорость инноваций в «Fairchild», Мур просто экстраполировал вперед во времени. [7]
За несколько лет, прошедших с тех пор, как «Fairchild» начала производить полупроводники, стоимость производства компонентов снизилась, а размер самих компонентов уменьшался примерно наполовину каждый год. Это позволило «Fairchild» производить столько же интегральных схем каждый год, но с вдвое большим количеством транзисторов, чем годом ранее. [1]
«Я не ожидал большой точности в этой оценке», - писал Мур в 1995 году. Он просто пытался донести идею, что это технология, у которой есть будущее, и что можно ожидать, что она внесет немалый вклад в долгосрочной перспективе.
«Я думаю, что это действительно впечатляющее достижение для отрасли. Пребывание на такой экспоненте в течение 35 лет, в то время как плотность увеличилась на несколько тысяч, - это действительно то, что было трудно предсказать с какой-либо уверенностью», - добавил Мур.
Предсказание Мура держалось более или менее устойчиво около десяти лет, после чего Мур пересмотрел свои оценки до удвоения плотности транзисторов раз в два года. «Я никогда не мог видеть дальше следующих двух поколений в деталях. Удивительно, но поколения продолжают приходить одно за другим, удерживая нас на одном и том же склоне», - писал Мур.
Текущий прогноз заключается в том, что это тоже не скоро прекратится. Это могло быть правдой в 1995 году, но Закон Мура вскоре начнет раздвигать границы физики, и он начнет сталкиваться с экзистенциальной проблемой.
Фрагмент для ознакомления
3
Список использованной литературы
1. Зебрев Г.И. Физические основы кремниевой наноэлектроники, М.: БИНОМ, 2019, с. 5-8, 30-53.
2. Парменов Ю.А. Элементы твердотельной наноэлектроники. Учебное пособие. М.: МИЭТ, 2018, гл. 1.
3. Балашов А.Г., Крупкина Т.Ю., Лосев В.В., Старосельский В.И. Наноэлектронные устройства и их модели. Учебное пособие. М.: МИЭТ, 2017, с. 16-29.
4. Красников Г.Я. Конструктивно-технологические особенности субмикронных МОП-транзисторов, Москва: Техносфера, 2019.
5. Информационные технологии и вычислительные системы. Вычислительные системы. Компьютерная графика. Распознавание образов. Математическое моделирование / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2015. - 100 c.
6. Гудыно, Л.П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебное пособие / А.П. Пятибратов, Л.П. Гудыно, А.А. Кириченко; Под ред. А.П. Пятибратов. - М.: КноРус, 2017. - 376 c.
7. Мелехин, В.Ф. Вычислительные машины, системы и сети / В.Ф. Мелехин. - М.: Academia, 2017. - 304 c.
8. Сенкевич, А.В. Архитектура ЭВМ и вычислительные системы: Учебник / А.В. Сенкевич. - М.: Academia, 2018. - 320 c.
9. Партыка, Т.Л. Электронные вычислительные машины и системы: Учебное пособие / Т.Л. Партыка, И.И. Попов. - М.: Форум, Инфра-М, 2018. - 368 c.
10. Макшанов А.В. Технологии интеллектуального анализа данных: Учебное пособие / А.В. Макшанов, А.Е. Журавлев. — СПб.: Лань, 2018. — 212 c.
11. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 400 c.
12. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере: Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; Науч. ред. В.Э. Фигурнов. — М.: ИД ФОРУМ, 2017. — 368 c.
13. Гусев, В.Г. Электроника и микропроцессорная техника (для бакалавров) / В.Г. Гусев, Ю.М. Гусев. - М.: КноРус, 2018. - 1247 c.
14. Калашников, В.И. Электроника и микропроцессорная техника: Учебник для студ. учреждений высш. проф. обр. / В.И. Калашников, С.В. Нефедов. - М.: ИЦ Академия, 2019. - 368 c.
15. Новиков, Ю.Н. Микросхемотехника и наноэлектроника: Учебное пособие / Ю.Н. Новиков. - СПб.: Лань П, 2016. - 528 c.
16. Платт, Ч. Электроника: логические микросхемы, усилители и датчики для начинающих. / Ч. Платт. - СПб.: BHV, 2018. - 448 c.
17. Ямпурин, Н.П. Электроника: Учебное пособие / Н.П. Ямпурин. - М.: Академия, 2019. - 320 c.