Werden Computer immer noch exponentiell schneller, oder nähern wir uns einer Grenze?
Es ist eigentlich schon ganz gut beschrieben worden, dass die Frequenz mit der ein Computer heutzutage arbeitet im unteren Gigaherzbereich eine Grenze hat.
Das liegt in erster Linie an den Materialeigenschaften des Leiters. Abgesehen von kapazitiven Effekten in den Halbleitern wäre zum Beispiel auch eine nahegelegene parallele Leitung zur Datenausgabe eine kapazitiv, die das Signal kurzschließen kann. Skin- und Näheffekte werden mit zunehmender Taktfrequenz dominanter. Zudem gibt es unangenehme HF-Effekte dadurch, dass in diesem Frequenzbereich nicht mehr das H-Feld (über Stromfluss) sondern das E-Feld (über das Potenzial) den Energietransport übernimmt.
Es werden unter Umständen Moden durch die Leiterplattengeometrie angeregt, die nicht mehr zu kontrollieren sind. Es ist sehr aufwändig in diesem Frequenzbereich Leiterplatten und Chips zu konstruieren.
Mode (Physik) – Wikipedia
Eine Mode (von engl. mode ), auch Schwingungsmode , in der Akustik auch Raummode , in der Mechanik auch Eigenform , Eigenschwingungsform oder Partialschwingung , ist in der Physik die Beschreibung bestimmter zeitlich stationärer Eigenschaften einer Welle . Die Welle wird dabei als Summe verschiedener Moden beschrieben. Die ersten sechs Moden eines Resonators Die Moden unterscheiden sich in der räumlichen Verteilung der Intensität . Die Form der Moden wird durch die Randbedingungen bestimmt, unter denen sich die Welle ausbreitet. Anders als die thematisch verwandten Normalschwingungen lässt sich die Analyse nach Schwingungsmoden sowohl auf stehende als auch auf fortlaufende Wellen anwenden. Raummoden können zur Charakterisierung der Raumakustik eines Konzertsaals dienen. Durch die Raummoden wird der Klang eines Raums verfärbt, weil bestimmte Töne besonders hervortreten und eine ungleichförmige Energieverteilung innerhalb des Raums haben. Treten diskrete Resonanzfrequenzen auf, so sind diese auffälliger, als wenn viele Resonanzfrequenzen gleichmäßig im Spektrum verteilt sind ( Nachhall ). Eine stehende Welle. Wie man hier erkennen kann, erscheint an den Enden (der Raumbegrenzung) jeweils als Maximum ein Druckbauch. Eine bestimmte Resonanzfrequenzverteilung ist eine physikalische Eigenschaft des Raumes, die von seinen Abmessungen abhängt. Nur bestimmte Frequenzen werden angeregt. Bei diesen Resonanzeffekten spielt sowohl der erhöhte Pegel als auch die zeitliche Fortdauer des Tons eine Rolle. Raummoden zwischen zwei harten Wänden. An den Wänden muss dabei immer maximaler Schalldruck herrschen, was dort an den Druckbäuchen zu erkennen ist. Oberhalb etwa 300 Hz ( Schröderfrequenz ) verursachen akustische Moden des Raums in Wohnräumen keine hörbaren Verzerrungen der Wiedergabe, weil die Moden in Form von dichten Reflexionen und Nachhall ineinander übergehen. Unterhalb von 300 Hz können sie dagegen wahrnehmbare Klangverfärbungen bewirken. Da diese die besonders tiefen Töne betreffen, wird dies als Dröhnen , Booming oder Ein-Noten-Bass empfunden. Die Amplitude einer akustischen Mode hängt von der Position im Raum ab. Der Grad der Verfärbung ist daher von Ort zu Ort verschieden. In der Akustik eines typischen ( quader förmigen) Hörraums gibt es drei Arten stehender Moden: axiale (longitudinale) Moden, die deutlich dominieren tangentiale und diagonale Moden (auch Obligue- oder Schrägmoden genannt). Ihre Frequenzen lassen sich wie folgt berechnen: f n x / n y / n z = c S 2 ( n x L ) 2 + ( n y B ) 2 + ( n z H ) 2 {\displaystyle f_{\mathrm {n_{x}/n_{y}/n_{z}} }={\frac {c_{S}}{2}}{\sqrt {\left({\frac {n_{x}}{L}}\right)^{2}+\left({\frac {n_{y}}{B}}\right)^{2}+\left({\frac {n_{z}}{H}}\right)^{2}}}\,} Hierbei ist: f {\displaystyle f} die Frequenz der Mode in Hz n x {\displaystyle n_{x}} die Ordnung der Mode Raumlänge n y {\displaystyle n_{y}} die Ordnung der Mode Raumbreite n z {\displaystyle n_{z}} die Ordnung der Mode Raumhöhe c S {\displaystyle c_{S}} die Schal
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Wenn man über diese Frequenz hinaus weiter will, muss man unweigerlich in die Licht-Leiter-Technik wechseln. Das wird allerdings problematisch im Prozessor umzusetzen.
Schon jetzt müssen verschliffene
Taktsignale zur CPU rekonstruiert werden, weil sie keinem sauberen Rechteckpuls mehr ähneln.
Nachtrag: eine Lösung ist ja bereits Parallelcomputing. Mehrere Prozessoren in Clustern. Ziel ist es langfristig die Neuronen Verknüpfungen im Gehirn nachzubilden. Herausforderung ist möglichst viele CPUs direkt miteinander zu verbinden. Die Taktfrequenz im Gehirn ist übrigens sehr niedrig (gemäß EEG).
Weitere Ansätze sind, wie in anderen Threads schon beschrieben, in der Quantentechnik zu suchen, da hier Zustandsänderungen mit Lichtgeschwindigkeit stattfinden können.
Skin-Effekt – Wikipedia
Der Skin-Effekt (von engl. Skin für Haut) ist ein Stromverdrängungs -Effekt in von höherfrequentem Wechselstrom durchflossenen elektrischen Leitern , durch den die Stromdichte im Inneren eines Leiters niedriger ist als in äußeren Bereichen. Die Ursache für den Skin-Effekt ist, dass die in den Leiter eindringenden Wechselfelder aufgrund der hohen Leitfähigkeit des Materials schon vor dem Erreichen des Leiterinneren weitgehend gedämpft werden. [1] Dieser Artikel wurde in die Qualitätssicherung der Redaktion Physik eingetragen. Wenn du dich mit dem Thema auskennst, bist du herzlich eingeladen, dich an der Prüfung und möglichen Verbesserung des Artikels zu beteiligen. Der Meinungsaustausch darüber findet derzeit nicht auf der Artikeldiskussionsseite, sondern auf der Qualitätssicherungs-Seite der Physik statt. Äquivalente Leitschichtdicke δ (auch Skin-Tiefe) und tatsächliche Stromverteilung im Leiterquerschnitt als Verlauf der Rotfärbung Der Skin-Effekt tritt in, relativ zur Skin-Tiefe, dicken Leitern und auch bei elektrisch leitfähigen Abschirmungen und Leitungsschirmen auf. Der Skin-Effekt begünstigt mit zunehmender Frequenz die Transferimpedanz geschirmter Leitungen und die Schirmdämpfung leitfähiger Abschirmungen, erhöht aber den Widerstandsbelag einer elektrischen Leitung . Ein ähnlicher in Zusammenhang stehender Effekt benachbarter elektrischer Leiter ist der so genannte Proximity-Effekt . Der Skineffekt tritt in einem Leiter begrenzter Leitfähigkeit in Gegenwart eines elektro-magnetischen Wechselfeldes auf. 1883 wurde er erstmals von Horace Lamb für den Fall einer Kugel beschrieben [2] und 1885 durch Oliver Heaviside für Leiter mit beliebiger Form generalisiert. [3] Bei der Energieübertragung per elektrischem Leiter mit Wechselstrom dringt ein Teil der elektromagnetischen Welle und somit der elektromagnetischen Energie entlang des Leiters ein. Dieser Umstand bindet die Welle an den Leiter. Das Eindringen des Feldes ist ursächlich dafür, dass im Leiter ein Stromfluss zustande kommt. Am Beispiel eines von einem Gleichstrom durchflossenen metallischen Drahtes lässt sich dies leicht mit Hilfe des ohmschen Gesetzes begründen. Dieses sagt aus, dass die Stromdichte im Leiter proportional zur (stromtreibenden) elektrischen Feldstärke ist. Ohne ein elektrisches Feld kommt dementsprechend in einem metallischen Draht kein Stromfluss zustande. Da jeder Strom entsprechend dem Ampère'schen Gesetz von einem Magnetfeld umgeben ist, dringen gleichsam mit dem elektrischen Strom auch Magnetfelder in den Leiter ein. [4] Entsprechend dem Induktionsgesetz führt die Änderung des Feldes zur Ausbildung von elektrischen Wirbelfeldern im Leiter. Die eindringenden Wechselfelder werden abgeschwächt, da sie ihnen entgegengesetzte Felder induzieren. Siehe Lenzsche Regel Da sie im widerstandsbehafteten Leiter Wirbelströme verursachen, wird Feldenergie in Wärme umgewandelt. Siehe Wirbelstrombremse Die Ausbreitung der Felder wird im Gegensatz zur Vakuumlichtgeschwindigkeit star
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Proximity-Effekt (Elektrotechnik) – Wikipedia
Der Proximity-Effekt (von englisch proximity effect ‚Nachbarschaft-Effekt‘ ) bezeichnet einen Verlusteffekt in elektrischen Spulen, die mit Wechselstrom betrieben werden. Betrachtet man den Leiterquerschnitt einer einzelnen Windung, so ändert sich die Stromverteilung in asymmetrischer Weise durch zusätzlich induzierte Wirbelströme. Diese werden durch die Magnetfelder der umliegenden Leiter verursacht, was die Bezeichnung des Effekts erklärt. Entstehung des Proximity-Effekts Proximity-Effekt mit beiden Strömen in die gleiche Richtung Proximity-Effekt bei Strömungen in entgegengesetzter Richtung Im Bild ist für den einfachsten Fall die Entstehung des Effektes im Wickelfenster eines Transformatorkernes skizziert. Die Stromverdrängung in den Leitern ist ebenfalls – für den Fall eines einzelnen Leiterpaares – schematisch angedeutet, sie tritt also in diesem einfachsten Fall bereits auf. Es ist deutlich sichtbar, dass die Stromflüsse an den Innenseiten der Leiter konzentriert werden und der Leiterquerschnitt nicht mehr voll ausgenutzt wird. Der Proximity-Effekt tritt im Beispiel in eng gepackten Wicklungen von Transformatoren von Schaltnetzteilen bei höheren Frequenzen auf. In diesem Fall fasst er dann die Wirkung der Streufelder zwischen den einzelnen Leiterpaaren, die dann die Wicklungslagen bilden, in den Spulen und Transformatoren zusammen. Ein weiteres Beispiel sind die Spulen von Induktionskochplatten . Die Stromverdrängungen werden durch die sogenannten Streuflüsse der Wechselfelder des magnetischen Kreises hervorgerufen [1] . Die Ursache des Proximity-Effektes wird gefördert durch: benachbarte Spulendrähte, endliche magnetische Leitfähigkeit des Materials im magnetischen Kreis (lässt Streufeld zu), Luftspalte im magnetischen Kreis (Extremfall bei Stabkern- oder Luftspule). Zusätzlich dringen die Streufelder auch in die Wicklungsdrähte ein und induzieren dort Wirbelströme. Es entstehen zusätzliche Leitungsverluste und damit Wärme, die elektrische Güte verschlechtert sich und bei Leistungsanwendungen kann durch die Temperaturerhöhung das Bauteil zerstört werden. Diese Wirbelströme treten bei Streufluss zusätzlich zum Proximity-Effekt auf. Der Proximity-Effekt darf nicht mit dem Skin-Effekt verwechselt werden. Der Skin-Effekt tritt auch bei einem einzelnen, freien und geraden Leiter auf. Beide Effekte bewirken einen mit der Frequenz steigenden ohmschen Widerstand, doch die Ursachen sind andere. Der Proximity-Effekt tritt auch bei Leiterpaketen aus dünnen Drähten schon bei kleinen Frequenzen auf. In der Praxis treten Proximity- und Skin-Effekt in Hochfrequenzspulen zusammen auf. Abhilfe kann geschaffen werden durch: Symmetrisches Verschachteln der Windungen und Wicklungen (Schubwicklung). Möglichst einlagige Wicklungen bei langen Kernen. Keine „toten“ Wicklungen in der Nähe von wechselstromführenden Wicklungen. Aufpolstern der Wicklung im Bereich von kurzen Luftspalten (auch wirksam zur Unterdrückung der Wirbelströme). Resonanzkopplung bei Übertrag
https://de.m.wikipedia.org/wiki/Proximity-Effekt_(Elektrotechnik)#:~:text=proximity%20effect%20%E2%80%9ANachbarschaft%2DEffekt',Weise%20durch%20zus%C3%A4tzlich%20induzierte%20Wirbelstr%C3%B6me.
Quantencomputer – Wikipedia
Zur Definition des Begriffes Qubit : Beim Quantencomputing arbeitet man mit allgemeinen Zuständen, die in bestimmter Weise durch Überlagerung der beiden farbig gekennzeichneten Basiszustände entstehen, wogegen beim klassischen Computing nur die Basiszustände selbst auftreten. In einem klassischen Computer werden sämtliche Informationen in Bits dargestellt. Physikalisch wird ein Bit dadurch realisiert, dass ein elektrisches Potential entweder oberhalb eines bestimmten Pegels liegt oder unterhalb. Auch in einem Quantencomputer wird Information in der Regel binär dargestellt. Dazu bedient man sich eines physikalischen Systems mit zwei orthogonalen Basiszuständen eines zweidimensionalen komplexen Raums, wie er in der Quantenmechanik auftritt. In der Dirac-Notation wird der eine Basiszustand durch den quantenmechanischen Zustandsvektor | 0 ⟩ {\displaystyle |0\rangle } repräsentiert, der andere durch den Zustandsvektor | 1 ⟩ {\displaystyle |1\rangle } . Bei diesen quantenmechanischen Zwei-Niveau-Systemen kann es sich z. B. um den Spinvektor eines Elektrons handeln, der entweder nach „oben“ oder nach „unten“ zeigt. Andere Implementierungen nutzen das Energieniveau in Atomen oder Molekülen oder die Flussrichtung eines Stroms in einem ringförmigen Supraleiter . Oft werden nur zwei Zustände aus einem größeren Hilbertraum des physikalischen Systems ausgewählt, zum Beispiel die zwei niedrigsten Energieeigenzustände eines eingefangenen Ions . Ein solches quantenmechanisches Zweizustandssystem wird Qubit ( Quanten-Bit ) genannt. Eine Eigenschaft quantenmechanischer Zustandsvektoren ist, dass diese eine Überlagerung anderer Zustände sein können. Dies wird auch Superposition genannt. Im konkreten Fall bedeutet dies, dass ein Qubit nicht entweder | 0 ⟩ {\displaystyle |0\rangle } oder | 1 ⟩ {\displaystyle |1\rangle } sein muss, wie dies für die Bits des klassischen Computers der Fall ist. Vielmehr ergibt sich der Zustand eines Qubits in dem oben erwähnten zweidimensionalen komplexen Raum mit: | 0 ⟩ := ( 1 0 ) ; | 1 ⟩ := ( 0 1 ) {\displaystyle |0\rangle :={\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}};\quad |1\rangle :={\begin{pmatrix}0\\1\end{pmatrix}}} Eine Superposition | Ψ ⟩ {\displaystyle \vert \Psi \rangle } ist dann allgemein eine komplexe Linearkombination aus diesen orthonormalen Basisvektoren mit: | Ψ ⟩ = c 0 | 0 ⟩ + c 1 | 1 ⟩ = ( c 0 c 1 ) ; | c 0 | 2 + | c 1 | 2 = 1 ; c 0 , c 1 ∈ C {\displaystyle \vert \Psi \rangle =c_{0}\vert 0\rangle +c_{1}\vert 1\rangle ={\begin{pmatrix}c_{0}\\c_{1}\end{pmatrix}};\quad |c_{0}|^{2}+|c_{1}|^{2}=1;\quad c_{0},c_{1}\in \mathbb {C} } , wobei wie in der kohärenten Optik beliebige Überlagerungszustände zugelassen sind. Der Unterschied zwischen klassischem und quantenmechanischem Computing ist also analog dem zwischen inkohärenter bzw. kohärenter Optik (im ersten Fall werden Intensitäten addiert, im zweiten direkt die Feldamplituden, wie etwa in der Holographie ). Zur Normierung fordert man | c 0 | 2 + | c 1 | 2 = 1 {\displaystyle |c_{0
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Künstliches neuronales Netz – Wikipedia
Künstliche neuronale Netze , auch künstliche neuronale Netzwerke , kurz: KNN (englisch artificial neural network , ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen . Sie sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik und stellen einen Zweig der künstlichen Intelligenz dar. Vereinfachte Darstellung eines künstlichen neuronalen Netzes Künstliche neuronale Netze haben, ebenso wie künstliche Neuronen, ein biologisches Vorbild. Man stellt sie natürlichen neuronalen Netzen gegenüber, die eine Vernetzung von Neuronen im Nervensystem eines Lebewesens darstellen. Bei KNNs geht es allerdings mehr um eine Abstraktion ( Modellbildung ) von Informationsverarbeitung, weniger um das Nachbilden biologischer neuronaler Netze und Neuronen, was eher Gegenstand der Computational Neuroscience ist. Es ist jedoch zu beobachten, dass die Grenzen zwischen diesen Teildisziplinen zunehmend verschwinden, was auf die nach wie vor große Dynamik und Interdisziplinarität dieses Forschungszweigs zurückzuführen ist. KNNs sind universelle Funktionsapproximatoren. Beim Trainieren des Netzes werden dabei die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anhand einer Fehlerfunktion aktualisiert. Künstliche neuronale Netze basieren meist auf der Vernetzung vieler McCulloch-Pitts-Neuronen oder leichter Abwandlungen davon. Grundsätzlich können auch andere künstliche Neuronen Anwendung in KNNen finden, z. B. das High-Order-Neuron . Die Topologie eines Netzes (die Zuordnung von Verbindungen zu Knoten) muss abhängig von seiner Aufgabe gut durchdacht sein. Nach der Konstruktion eines Netzes folgt die Trainingsphase, in der das Netz „lernt“. Theoretisch kann ein Netz durch folgende Methoden lernen: Entwicklung neuer Verbindungen Löschen existierender Verbindungen Ändern der Gewichtung (der Gewichte der Verbindung w i j {\displaystyle w_{ij}} von Neuron j {\displaystyle j} zu Neuron i {\displaystyle i} ) Anpassen der Schwellenwerte der Neuronen, sofern diese Schwellenwerte besitzen Hinzufügen oder Löschen von Neuronen Modifikation von Aktivierungs-, Propagierungs- oder Ausgabefunktion Außerdem verändert sich das Lernverhalten bei Veränderung der Aktivierungsfunktion der Neuronen oder der Lernrate des Netzes. Praktisch gesehen „lernt“ ein Netz hauptsächlich durch Modifikation der Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen. Eine Anpassung des Schwellwertes kann hierbei durch ein on-Neuron miterledigt werden. Dadurch sind KNNs in der Lage, komplizierte nichtlineare Funktionen über einen „Lern“- Algorithmus , der durch iterative oder rekursive Vorgehensweise aus vorhandenen Ein- und gewünschten Ausgangswerten alle Parameter der Funktion zu bestimmen versucht, zu erlernen. KNNs sind dabei eine Realisierung des konnektionistischen Paradigmas , da die Funktion aus vielen einfachen gleichartigen Teilen besteht. Erst in ihrer Summe kann deren Verhalten im Zusammenspiel sehr vieler beteiligter Teile komplex werden. Ein neuronales Netz, das deterministisch beschrieben wird und Rückkopplungen erlaubt, ste
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