यदि आपने 20वीं सदी के फिक्शन उपन्यास पढ़े हैं, तो आप जानते होंगे कि उन पत्रिकाओं में भविष्यवाणी की गई लगभग हर चीज आज सच हो गई है! एक तरह से यह दर्शाता है कि हम कितनी दूर आ गए हैं! एक कमरे के आकार के कंप्यूटर का उपयोग करने से जो प्रति सेकंड केवल कुछ ऑपरेशन प्रोसेस करता था, स्मार्टफोन रखने तक जिनसे हम अपने घरेलू उपकरणों को भी नियंत्रित कर सकते हैं। मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, डीप लर्निंग आदि जैसी उन्नत अवधारणाओं का उपयोग करके, हम एक ऐसे सिस्टम को विकसित करने की ओर बढ़ रहे हैं जो मानव मस्तिष्क की नकल करता है। हालांकि, इनका उपयोग करके तैयार किए गए शक्तिशाली एल्गोरिदम के निष्पादन के लिए अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है। लेकिन क्या हम आने वाले वर्षों में ऐसी कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करने में सक्षम होंगे? हम इस पर संदेह क्यों कर रहे हैं? आगे ब्लॉग पढ़ें और अधिक जानें!
इस बहस की शुरुआत क्या हुई?
खैर, अभी के लिए भौतिकी के केवल एक नियम को लेते हैं। 60 के दशक में जब चिप्स केवल कुछ ट्रांजिस्टर समायोजित करने में सक्षम थे, Dr. George Moore ने एक भविष्यवाणी की जिसने कम्प्यूटेशनल उद्योग को हमेशा के लिए बदल दिया। उन्होंने एक नियम दिया जिसमें कहा गया था कि एक सिंगल चिप में समायोजित किए जा सकने वाले ट्रांजिस्टर की संख्या हर 18 महीने में दोगुनी हो जाएगी (मोटे तौर पर)। यह नियम बहुत लंबे समय तक निर्विवाद रहा लेकिन यह हमेशा के लिए सच नहीं रह सकता। इसके पीछे कारण यह तथ्य है कि कुछ भौतिक सीमाएं हैं जिन्हें हम पार नहीं कर सकते। एक सर्किट को केवल एक सीमा तक छोटा किया जा सकता है। इसके अलावा, यदि मूर का नियम 2050 तक जारी रहता है, तो पेशेवरों को ऐसे ट्रांजिस्टर डिजाइन, विकसित और एम्बेड करने होंगे जो हाइड्रोजन के एकल परमाणु से छोटे हों। यह देखते हुए कि हाइड्रोजन सभी तत्वों में सबसे छोटे परमाणु हैं, यह कुछ असंभव सा है। इसके अलावा, यह अनुसंधान और विकास के लिए भारी निवेश की मांग करता है। दुर्लभ से दुर्लभ मामले में, यदि हम ऐसे चिप्स डिजाइन करने में सफल होते हैं, तो उनमें से प्रत्येक की कीमत अरबों होगी।
इसलिए, मूर का नियम अब पूरी तरह से सही नहीं रहेगा, क्योंकि 2020 तक घटक केवल 5 नैनोमीटर दूर रह जाएंगे! वह समय दूर नहीं जब हमें सिस्टम को और छोटा करने के उपाय करने के बजाय विकल्प तलाशने होंगे! और यही बहस की शुरुआत थी। इसका तात्पर्य है कि भौतिकी के नियम कंप्यूटिंग गति को सीमित कर सकते हैं!
इसके अलावा, कम्प्यूटेशनल गति सीधे बिजली के रूप में इलेक्ट्रॉनों की गति पर निर्भर करती है और एक सीमा है तक जहां तक इन्हें शूट किया जा सकता है। हम इसे वैसे ही तेजी से बढ़ा नहीं सकते।
क्या नियम पूरी तरह से तस्वीर से बाहर हो जाएगा?
कम्प्यूटिंग को व्यापक रूप से प्रभावित करने वाला मूर का नियम एक सार्वभौमिक नियम नहीं है। यह एक बुनियादी प्रवृत्ति है जो देखी गई थी। इसलिए, इसके वैध रहने या न रहने का मतलब इस क्षेत्र में अनुसंधान और विकास का अंत नहीं होगा। आप सोच रहे होंगे कि हम इस बारे में चर्चा क्यों कर रहे हैं? ऐसा इसलिए है क्योंकि हम अब एक सिंगल चिप पर ट्रांजिस्टर की संख्या को समय-समय पर दोगुना नहीं करते हैं लेकिन प्रगति नहीं रुकेगी। आज नहीं, कभी नहीं!
हालांकि, चीजें बहुत बदल गई हैं, यह अब चिप्स के बारे में नहीं है, यह एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन के बारे में अधिक है। यदि आपके पास एक कुशल एल्गोरिदम है, तो औसत प्रदर्शन करने वाले चिप्स पर काम करना भी चुनौतीपूर्ण नहीं होगा! इसके अलावा, यदि हम Intel को अलग रखते हैं, तो अधिकांश कंपनियां औसत प्रदर्शन चिप्स के साथ काम कर रही हैं और अभी भी बहुत अच्छा कर रही हैं! यह इंगित करता है कि चिप्स पर ध्यान केंद्रित किए बिना कम्प्यूटेशनल शक्ति बढ़ाने के अन्य तरीके हैं!
विकल्प क्या हैं?
खैर, कई विकल्प हैं और आपके चिप को अपग्रेड किए बिना आपके सिस्टम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सबसे अच्छा क्लाउड सेवाओं का उपयोग करना है। क्लाउड कंप्यूटिंग ने न केवल अंतहीन अवसर प्रदान किए हैं बल्कि सिस्टम को बनाए रखने का सिरदर्द भी कम किया है। आपको बस उस पर ध्यान देने की जरूरत है जिस पर आप काम कर रहे हैं और एक अच्छे इंटरनेट कनेक्शन की। बाकी सब ठीक हो जाएगा!
खैर, सिलिकॉन का उपयोग पूरी तरह से जल्द ही कभी भी नहीं छोड़ा जाएगा, लेकिन हमें जल्द ही कुछ विश्वसनीय खोजने की जरूरत है!
क्या हम बहुत ज्यादा चिंतित हो रहे हैं?
उत्तर जानने के लिए, बस उन सवालों के बारे में सोचें जो अनुसरण करते हैं। क्या आपका सिस्टम वास्तव में धीमा है भले ही आप i7 प्रोसेसर का उपयोग कर रहे हों? आप कितने शोध में लगे हुए हैं? क्या आपके सिस्टम पर एल्गोरिदम पूरी तरह से बेकार हैं? जब तक आप हार्डकोर शोध कार्य में नहीं हैं, आपको अपने वर्तमान सिस्टम के साथ कोई समस्या नहीं हो सकती है और बाकी का ख्याल क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं द्वारा रखा जाता है! तो फिलहाल हम ठीक कर रहे हैं।
इसके अलावा, बहुत सी चीजें हैं जिनके बारे में हम नहीं जानते। यह 1900 के दशक की शुरुआत के परिदृश्य के समान है जब हम उन चीजों से अनजान थे जो आज मौजूद हैं। संभवतः हम अभी उसी परिदृश्य में हैं! संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग जैसी अवधारणाएं आशाजनक लग सकती हैं लेकिन कौन जानता है कि कंप्यूटर आज हम जो उपयोग कर रहे हैं उसके समान दिखेंगे या नहीं!
हां, भौतिकी की अवधारणाएं अब कंप्यूटिंग गति का मूल्यांकन करने के लिए मान्य नहीं रहेंगी, हम मानते हैं कि कंप्यूटिंग का भविष्य उत्कृष्ट होगा! आप क्या सोचते हैं? हम इस पर आपके विचार जानकर खुश होंगे, और इस प्रकार नीचे दिए गए अनुभाग में अपनी टिप्पणियां छोड़ना न भूलें!
