رایانه‌ها و دستگاه‌های موبایل امروزی روشی را برای انجام محاسبات و محاسبات در زندگی روزمره‌مان معرفی کرده‌اند. با پردازنده‌های پیشرفته و نرم‌افزارهای بهینه‌سازی شده، این دستگاه‌ها قادر به انجام محاسبات پیچیده در کسری از ثانیه هستند.

محاسبات سریع در فناوری امروزی مدیون پیشرفت در سخت افزار، نرم افزار و الگوریتم هاست. اگر بخواهیم به جنبه‌های کلیدی این پیشرفت‌ها بپردازیم، می‌توانیم آن‌ها را در چند مورد جداگانه بررسی کنیم:

1. پیشرفت های سخت افزاری
   1.1 پردازنده های مرکزی و گرافیکی (CPU و GPU):
   CPU (واحد پردازش مرکزی): CPUهای نو مانند پردازنده های Intel و AMD دارای چندین هسته و رشته هستند که به آنها امکان می دهد چندین کار را به طور همزمان انجام دهند. آنها همچنین دارای مجموعه دستورالعمل های پیشرفته برای محاسبات سریعتر هستند.
   پردازنده‌های گرافیکی (واحدهای پردازش گرافیکی): در ابتدا برای رندر کردن گرافیک طراحی شده بودند، اما امروزه به دلیل موازی بودن زیاد در محاسبات همه منظوره استفاده می‌شود. NVIDIA و AMD در این فضا پیشرو هستند، با معماری‌هایی مانند CUDA NVIDIA که محاسبات سریع را برای کارهایی مانند یادگیری ماشین ممکن می‌سازد.
   1.2 سخت افزار تخصصی
   TPU ها (واحدهای پردازش تنسور): توسط Google توسعه داده شده اند، TPU ها برای بارهای کاری یادگیری ماشین، به ویژه برای آموزش و استنتاج در شبکه های عصبی، تخصصی هستند.
   ASIC (مدارهای یکپارچه خاص برنامه): تراشه‌های طراحی شده سفارشی که برای کارهای خاص بهینه شده‌اند و مزایای کارایی را برای برنامه‌هایی مانند استخراج ارز دیجیتال و بارهای کاری خاص هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.
   FPGA (آرایه‌های دروازه‌ای با قابلیت برنامه‌ریزی میدانی): سخت‌افزار قابل تنظیم که می‌تواند برای وظایف خاص تنظیم شود و تعادلی بین انعطاف‌پذیری و عملکرد ارائه دهد.
2. محاسبات کوانتومی
   اگرچه رایانه‌های کوانتومی هنوز در مرحله آزمایشی هستند، اما با استفاده از اصول مکانیک کوانتومی، این نوید را دارند که انواع خاصی از مسائل را سریع‌تر از رایانه‌های کلاسیک حل کنند. شرکت هایی مانند IBM، Google و D-Wave در خط مقدم این تحقیق هستند.
3. حافظه و ذخیره سازی
   DRAM (Dynamic Random-Access Memory): حافظه پرسرعتی که برای ذخیره داده هایی که به طور فعال روی آنها کار می شود استفاده می شود.
   درایوهای NVMe SSD (درایوهای حالت جامد Memory Express غیر فرار): سرعت خواندن/نوشتن داده‌ها به‌طور قابل‌توجهی در مقایسه با SSD‌های SATA سنتی افزایش یافته و زمان دسترسی به داده‌ها را کاهش می‌دهد و عملکرد کلی سیستم را بهبود می‌بخشد.
   HBM (حافظه با پهنای باند بالا): در ارتباط با GPU ها و برخی از CPU ها برای ارائه نرخ های بسیار بالای انتقال داده استفاده می شود که برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ در زمان واقعی بسیار مهم است.
4. نرم افزار و الگوریتم ها
   محاسبات موازی: نرم‌افزاری که برای بهره‌گیری از پردازنده‌های چند هسته‌ای و پردازنده‌های گرافیکی طراحی شده است، می‌تواند بسیاری از محاسبات را به طور همزمان انجام دهد و فرآیندهایی مانند شبیه‌سازی‌های علمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را افزایش دهد.
   محاسبات توزیع‌شده: سیستم‌هایی مانند Apache Hadoop و Apache Spark امکان پردازش مجموعه داده‌های بزرگ را در میان خوشه‌های کامپیوتری فراهم می‌کنند و سرعت و کارایی محاسبات را بهبود می‌بخشند.
   الگوریتم‌های بهینه‌سازی: پیشرفت‌ها در الگوریتم‌ها، از جمله تکنیک‌های یادگیری ماشین و روش‌های عددی، امکان راه‌حل‌های سریع‌تر و کارآمدتر را برای مسائل پیچیده فراهم می‌کند.
5. شبکه و اتصالات
   فناوری‌های شبکه پرسرعت، مانند 5G و فیبر نوری، زمان انتقال داده بین گره‌های محاسباتی را کاهش می‌دهند و محاسبات توزیع شده سریع‌تر را امکان‌پذیر می‌سازند.
   فناوری‌های اتصال، مانند NVLink NVIDIA، امکان برقراری ارتباط سریع بین پردازنده‌های گرافیکی را فراهم می‌کنند که برای برنامه‌های محاسباتی با کارایی بالا ضروری است.
6. رایانش ابری
   ارائه‌دهندگانی مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure منابع محاسباتی مقیاس‌پذیری را ارائه می‌کنند که می‌توان آن‌ها را بر اساس تقاضا تهیه کرد. این به کسب و کارها و محققان اجازه می دهد تا بدون سرمایه گذاری در زیرساخت های فیزیکی به قدرت محاسباتی عظیم دسترسی داشته باشند.
   
   برنامه های کاربردی که از محاسبات سریع سود می برند
   هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آموزش مدل های بزرگ به سرعت و کارآمد.
   تحقیقات علمی: شبیه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها در زمینه هایی مانند فیزیک، ژنومیک و علوم آب و هوا.
   امور مالی: تجارت با فرکانس بالا و مدل سازی ریسک.
   مراقبت های بهداشتی: تجزیه و تحلیل در زمان واقعی داده های پزشکی، تصویربرداری و پزشکی شخصی.
   سرگرمی: رندر در زمان واقعی از گرافیک و شبیه سازی در بازی ها و فیلم ها.
   
   امید به آینده
   توسعه مداوم پردازنده های قدرتمندتر و کارآمدتر و سخت افزار تخصصی.
   پیشرفت در محاسبات کوانتومی به طور بالقوه تحولی در برخی وظایف محاسباتی ایجاد می کند.
   ادغام هوش مصنوعی برای بهینه سازی و تسریع فرآیندهای محاسباتی در دامنه های مختلف.
   این پیشرفت‌ها در مجموع به افزایش تصاعدی در سرعت و کارایی محاسباتی کمک می‌کنند، نوآوری را پیش می‌برند و امکان‌های جدیدی را در صنایع مختلف ایجاد می‌کنند.

شکل- خودروهای خودران

نتیجه گیری

به طور خلاصه، به لطف پردازنده‌های پیشرفته و نرم‌افزار و الگوریتم‌های بهینه‌سازی موجود امروزی، محاسبات پیچیده ای که قبلاً ساعت‌ها یا روزها برای انجامشان زمان نیاز بود، اکنون در ثانیه‌ها یا کسری از ثانیه انجام می‌شوند. این افزایش سریع در سرعت محاسبات، محرکی برای نوآوری‌هایی است که در اطرافمان مشاهده می‌شود و در آینده همچنان قادر خواهد بود فناوری‌های جدیدی را که زندگی و کار ما را تغییر می‌دهند، ممکن سازد.