计算机的本质：在信息的控制下，利用能量实现运算。

引言

计算的本质：在信息的控制下，利用能量实现运算。

计算本质是一种机械运动，需要信息（指令）控制。 今天所有的集成电路里面其实都是各种各样的开关电路实现计算。

I 计算机的发展

自1946年以来，计算机70多年的发展，本质上是提高能量利用率的过程。

• 上个世纪50年代晶体管的诞生，它将计算的能耗降低了两个数量级。
• 60年代初集成电路的发明，它将计算的能耗又降低了大约两个数量级。
• 单纯提高性能,单个芯片中绝对的计算能力：将很多小集成电路芯片集成到一个大的芯片中，是半导体行业发展的方向

1965年摩尔提出摩尔定律，即集成电路的性能每12个月翻一番。 1975年摩尔对摩尔定律有所修正：认为1980年起集成电路的性能每两年就会翻一番。 经历了50年的翻番进步后，基于半导体材料的集成电路里面器件的集成度已经接近了物理的极限。

• 半导体产业的努力方向已经从单纯提高性能，转变为提高单位能耗性能了(用信息置换能量)。

继续提高单位能耗的计算能力，而不是一个芯片中绝对的计算能力。

1.1 算盘

利用人的能量，在珠算口诀这种信息集合的控制下，完成信息的处理

• 有计算机的硬件
• 有能够控制计算的指令集（珠算口诀），相当于是计算机程序的基础。

1.2 帕斯卡的手动计算机

帕斯卡发明能做加减法的计算机，使用起来不需要学习，从能量的角度讲，它不如算盘有效，但是所需要的控制信息少。（用能量换信息）

1.3 莱布尼茨的计算机

通过机械实现了一些本来需要指令才能实现的控制，做更复杂的计算。

1.4 巴贝奇的计算机

发明了能够做微积分的计算机。

1.5 可编程计算机

在此之前巴贝奇等人的计算机一次只能做一种运算，而德国工程师楚泽希望机器能够按照流程完成一系列的运算。

楚泽在它第二个计算机中就使用了继电器取代机械设备，不仅消耗的能量低，而且速度快。

继电器接触和断开的时间间隔可以非常短，机械运动有惯性，齿轮不可能正着转完了马上反着转。

机械计算机如同纽卡门蒸汽机，每次工作一下都要等气缸冷却。

继电器的计算机如同瓦特改进后的蒸汽机，不再需要冷却过程，可以连续工作。

1.6 通用电子计算机

1946年，第一台通用电子计算机埃尼亚克诞生了，用电子设备取代继电器，用到了图灵在1936年提出的图灵机的理论。

• 继电器开关的频率有限
• 图灵机是一种数学模型，它告诉人们，如何利用信息控制机械，实现计算。

II 提高单位能耗的计算能力

用信息置换能量：在处理器中将信息处理的算法集成进去，就能大幅度提高单位能耗的计算能力。

相应处理器的应用场景受到了限制。

2.1 英伟达公司的人工智能芯片

前提：需要对人工智能算法的信息处理过程有深刻的了解。

一种特殊的图形处理器，并很多人工智能的应用作了专门的优化。

相比通用处理器，它单位能耗的计算能力能提高两个数量级（百倍左右）。

根据人工智能计算的特点，将计算的精度从64位降低到8位，这样就可以用同样数量的晶体管搭建几十倍的内核，于是每一个内核的能耗就降低了。

2.2 Google的人工智能芯片TPU

只适合进行和深度学习有关的计算，将深度学习算法的特点设计到了处理器中。

2.3 计算机领域的发展方向（提高单位能耗的计算能力）

计算机需要有能量和信息的控制才能工作，计算机完成越多的运算，消耗的能量也越高。

• 打算盘进行一次计算可能只需要一粒芝麻的能量
• 摆弄帕斯卡和莱布尼茨的计算机需要一颗绿豆的能量
• 巴贝奇的计算机需要一粒花生米的能量
• 楚泽要一个橙子的能量。

楚泽在它第二个计算机中就使用了继电器取代机械设备，不仅消耗的能量低，而且速度快。

当今计算机领域的发展方向：一直沿着提高单位能耗的计算能力在进步

• 过去体现为摩尔定律(单纯提高性能,单个芯片中绝对的计算能力)

将很多小集成电路芯片集成到一个大的芯片中

• 今天体现为利用信息置换能量。而计算的本质，就是在信息的控制下，利用能量实现运算。