التقنيات التي سيكون جهاز الكمبيوتر الخاص بك في المستقبل

مع بداية العام الجديد ، ستأتي أشياء جديدة أيضًا في عالم الأجهزة ، والذي تم قفله مؤخرًا في سلسلة من الدورات حيث لا نرى سوى منتجات جديدة في شكل مكونات وأجهزة ، والتي ليست أكثر من تحسين نسخة من ما سبق رؤيته من قبل. حسنًا ، في هذه المقالة حول ما هي الاتجاهات التكنولوجية في المستقبل لن نتحدث عن معالجات جديدة أو بطاقات رسومات أو أي مكون آخر.

لا يزال كل جهاز نشتريه هو العمل النهائي لتطبيق تقنية تم منحها منفذًا في شكل منتج تعتبره الشركة المصنعة ذات قيمة للمشتري النهائي. أي أنه من المفيد حل مشكلة أو حل وظيفة. ومع ذلك ، غالبًا ما لا يتم الحديث عن هذه التقنيات الأساسية وفي هذه الحالة سوف نتحدث عن تلك التي ستظهر في عام 2023 وستغير الطريقة التي تُعرف بها أجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا.

التقنيات التي سيكون جهاز الكمبيوتر الخاص بك في المستقبل

أربعة اتجاهات تكنولوجية ستحدد مستقبل الأجهزة

التقنيات التي نقدمها للكثير منكم ستبدو غريبة بالنسبة لك ، بعضها ستشاهده بالفعل مطبقًا على مكونات الكمبيوتر المختلفة ، والبعض الآخر ، من ناحية أخرى ، سنبدأ في رؤيتها منتشرة هذا العام في منتجات أخرى غير جهاز الكمبيوتر. سواء في سوق الخادم أو الهواتف المحمولة المتطورة للغاية. على أي حال ، فقد اعتبرنا أنه من المهم مراجعة هذه الاتجاهات التكنولوجية في المستقبل.

شيبليتس

إن تكاليف التصنيع المرتفعة للشرائح ذات الترانزستورات الأصغر ، بالإضافة إلى حقيقة أنه ليست كل أجزاء الدائرة المتكاملة بحاجة إلى القياس بنفس الطريقة ، تعني أنه من أجل تقليل التكاليف ، لم تعد العديد من التصميمات قائمة على أساس ترانزستور واحد. رقاقة ليتفكك أو ينفصل إلى عدة . تتيح هذه التقنية أيضًا إمكانية إنشاء معالجات ، إذا كانت كتلة واحدة ، فسيكون من المستحيل إنشاؤها لأنها تتجاوز الحد الأقصى للحجم المسموح به لكل شريحة.

شرائح

بالرغم ان AMD كانت الشركة التي دعمت هذا الحل أكثر من غيرها من خلال وحدات المعالجة المركزية Ryzen لسطح المكتب وبطاقات الرسومات الجديدة RX 7000 ، في الواقع ، ستكون الشركات المصنعة للمكونات الصينية هي التي ستسعى ، بعد أن اعترضت على الوصول إلى تقنيات تصنيع الرقائق ذات العقد الأكثر تقدمًا ، إلى الفيتو. قال الحل ليكون قادرًا على التقدم تقنيًا ولديه معالجات من حيث الأداء التنافسي.

3nm

لا يزال الحديث عن 3 نانومتر لمكونات الكمبيوتر الشخصي مبكرًا جدًا ، وبدلاً من ذلك سيتعين علينا الانتظار حتى عام 2024 حتى نتمكن من رؤية الشرائح الأولى تحت عقدة التصنيع المذكورة. ومع ذلك ، فإن مصانع TSMC هي بالفعل في قمة رئتها وهي تصنع الرقائق للهواتف المتطورة للغاية مع رقائق من تفاح و Qualcomm ، وهي مقدمة لما سنراه في أجهزة الكمبيوتر في المستقبل.

رقائق تجهيز فابريكاسيون

ومع ذلك ، وكما حدث في الأجيال السابقة ، فإن تكلفة تصنيع الرقائق سترتفع مرة أخرى ، مما يتسبب في زيادة تكلفة الرقائق تحت نفس الحجم. على وجه التحديد ، سيكون متوسط ​​التحسن في التكلفة لكل ترانزستور 15٪ فقط. وهو ما سيميز التصاميم التي سنراها في المستقبل بشكل كبير. ليس عبثًا ، سيكون هذا هو السبب في أننا سنرى نشرًا أكبر للحلول القائمة على chiplets.

استخدام البصريات لنقل البيانات

يعد الاتصال إحدى مشكلات تقسيم الرقاقة إلى عدة شرائح ، نظرًا لحقيقة أن وجود مسافة أكبر بين المكونات يزيد أيضًا من استهلاكها للطاقة. في حالة إنتل و TSMC ، تم حل ذلك من خلال تقنيات خاصة يتم التحكم في أسعارها بقبضة من حديد. الجواب على ذلك؟ استخدام الضوئيات أو استخدام الواجهات الضوئية لتوصيل شرائح مختلفة مع بعضها البعض.

Fotónica totencias tecnológicas

الفكرة ليست سوى القضاء على المقاومة المتزايدة مع طول كبلات أشباه الموصلات. ستستخدم العديد من التصميمات التي ستشاهدها استنادًا إلى وحدات chiplets من عام 2023 واجهات ضوئية وستستند إلى مبادئ الضوئيات للتواصل مع بعضها البعض دون زيادة الاستهلاك إلى طبقة الستراتوسفير.

سوف تلعب منظمة العفو الدولية دورًا أكبر في الأجهزة

اليوم من خلال خدمات الإنشاء التلقائي للصور بالكلمات ، أو الاستجابات التلقائية مثل ChatGPT ، حيث وجدنا أن غالبية الجمهور مفتون بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فإن تنفيذه في مجال البرمجيات لا يتطلب فقط تغييرات في الأجهزة ، خاصة إضافة وحدات جديدة لم نشهدها من قبل ، وهو أحد الاتجاهات التكنولوجية التي نشهدها مطبقة في السنوات الأخيرة.

الذكاء الاصطناعي

إذا لم يكن الأمر كذلك ، فسيبدأ تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا فيما يتعلق بالأجهزة ، وليس للتطبيقات فقط. على سبيل المثال ، سنرى تنظيم الجهد المراقب وأنظمة سرعة الساعة تتم إدارتها بواسطة خوارزمية تم تطويرها بواسطة AI ودمجها في الشريحة. عند تنظيم العمليات المختلفة ليتم تنفيذها في معالج وبطاقة رسومات ، سنرى كيف سيعتني بها التعلم العميق والتعلم الآلي.