Перспективы развития микропроцессоров: всесторонний анализ современных инноваций и будущих трендов (2015-2025 гг. и далее)

Мировая полупроводниковая индустрия генерирует триллионы долларов косвенной выручки, где каждый доллар, инвестированный в полупроводники, способен принести до 10 долларов в ВВП. Этот ошеломляющий факт красноречиво свидетельствует о неоспоримой значимости микропроцессорных технологий для современного мира. В условиях стремительного технологического прогресса, когда вычислительные мощности становятся фундаментом для искусственного интеллекта, машинного обучения, автономных систем и интернета вещей, глубокий и всесторонний анализ перспектив развития микропроцессоров приобретает не просто актуальность, но и стратегическое значение.

На протяжении десятилетий закон Мура, предсказывающий удвоение числа транзисторов на интегральной схеме каждые два года, служил путеводной звездой для индустрии. Однако, по мере приближения к физическим пределам миниатюризации, перед разработчиками встают беспрецедентные вызовы. Современный этап эволюции микропроцессоров характеризуется не только дальнейшим стремлением к уменьшению размеров транзисторов, но и поиском принципиально новых архитектурных решений, использованием инновационных материалов и появлением специализированных вычислительных парадигм, способных преодолеть традиционные ограничения.

Настоящая работа представляет собой комплексное академическое исследование, направленное на актуализацию и углубление понимания перспектив развития микропроцессорных технологий в период с 2015 по 2025 годы и далее. Мы погрузимся в мир архитектурных инноваций, где модульность и гетерогенность выходят на первый план. Проанализируем передовые технологические процессы и исследуем прорывные материалы, идущие на смену традиционному кремнию. Отдельное внимание будет уделено специализированным и перспективным вычислительным архитектурам, от нейроморфных систем до фотонных компьютеров и спинтроники. Мы также критически оценим ключевые вызовы, такие как тепловыделение и «узкое место» архитектуры фон Неймана, и рассмотрим влияние программного обеспечения на раскрытие потенциала современных чипов. Завершит исследование анализ рыночных и экономических факторов, формирующих глобальную конкурентную среду и тенденции к регионализации производства.

Цель работы — не просто констатировать текущее положение дел, но и сформировать целостную картину будущих направлений развития, предоставив читателю, будь то студент, аспирант или специалист в области микроэлектроники, исчерпывающий и глубоко детализированный обзор, соответствующий самым высоким академическим стандартам.

Архитектурные инновации: от монолитных чипов к гетерогенным системам

Последнее десятилетие стало свидетелем фундаментальных архитектурных сдвигов в мире микропроцессоров, поскольку эпоха монолитных чипов, где все компоненты располагались на одном крупном кристалле, постепенно уступает место гетерогенным системам. Этот переход обусловлен не только стремлением к дальнейшему повышению производительности и энергоэффективности, но и необходимостью преодолеть ограничения, связанные с физическими пределами миниатюризации и растущей сложностью производства, делая модульность, специализацию и гибкость краеугольными камнями новой парадигмы проектирования, открывающей путь к созданию более мощных, экономичных и специализированных вычислительных решений.

Чиплетные архитектуры: новая парадигма проектирования

В попытке обойти дороговизну и сложность производства огромных монолитных кристаллов по передовым техпроцессам, инженеры обратились к концепции чиплетов. Чиплет — это не просто отдельная микросхема, это специально разработанный компонент, предназначенный для совместной работы с другими подобными элементами, формируя в итоге единую, более крупную и сложную систему, будь то центральный или графический процессор. Эта идея, хотя и не нова в своей основе, получила бурное развитие в последнее десятилетие, став одним из наиболее эффективных ответов на ограничения закона Мура.

Ключевым преимуществом чиплетной архитектуры является снижение производственного брака и стоимости. Производство больших кристаллов по новейшим, а значит, и самым дорогим техпроцессам, сопряжено с высоким риском дефектов. Чем больше площадь кристалла, тем выше вероятность появления на нем хотя бы одного бракованного элемента. Разделение функционала на меньшие чиплеты, каждый из которых производится по передовому техпроцессу, значительно уменьшает площадь отдельного высокотехнологичного кристалла, тем самым снижая вероятность брака и, как следствие, общую стоимость производства.

Гибкость производства и оптимизация затрат — еще одно важное преимущество. Чиплетный подход позволяет использовать различные техпроцессы для разных компонентов в рамках одного конечного продукта. Например, вычислительные ядра, требующие максимальной производительности, могут быть изготовлены по самому передовому 3-нм или 2-нм техпроцессу, в то время как менее критичные узлы, такие как контроллеры ввода-вывода или кэш-память, могут быть произведены по более зрелым и дешевым техпроцессам (например, 7-нм или 12-нм). Это существенно снижает общие затраты и повышает экономическую эффективность.

Масштабируемость и кастомизация достигаются за счет возможности гибкой конфигурации готового продукта. Разработчики могут легко добавлять или удалять чиплеты, масштабируя производительность и функциональность под конкретные задачи. Например, в серверных процессорах AMD EPYC используются до 12 процессорных чиплетов и один кристалл ввода-вывода, что позволяет достигать впечатляющих 96 ядер в одном корпусе. Такая модульность также упрощает доработку отдельных чиплетов без необходимости перепроектирования всей системы.

Лидером во внедрении чиплетных архитектур является компания AMD, активно использующая этот подход в своих процессорах Ryzen с первого поколения, начиная с массовых продуктов в семействе Ryzen Threadripper в 2017 году. AMD также активно готовит чиплетный дизайн для будущих графических процессоров.

Однако, чиплетная архитектура не лишена и недостатков. Основной из них — дополнительные временные задержки при передаче данных между чиплетами. В то время как на монолитном кристалле данные перемещаются с практически мгновенной скоростью, передача между отдельными чиплетами, расположенными на одной подложке, занимает несколько наносекунд. Эти задержки могут влиять на производительность в определенных типах задач, требующих тесного взаимодействия между компонентами. Другой проблемой является отсутствие единых открытых стандартов соединения чиплетов, что усложняет разработку и интеграцию компонентов от разных производителей. Для решения этой проблемы крупные игроки индустрии, включая AMD, Intel, Arm, Google Cloud, Meta, Microsoft, Qualcomm, Samsung и TSMC, создали консорциум UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express). Первая версия спецификации 1.0, представленная в марте 2022 года, призвана унифицировать межчиплетное взаимодействие, что откроет путь к еще более широкому распространению и развитию этой технологии.

3D-стекинг и вертикальная интеграция

Если чиплеты представляют собой горизонтальную модульность, то 3D-стекинг (или 3D-упаковка) является воплощением вертикальной интеграции, становясь мощным инструментом для продления действия закона Мура и повышения вычислительной плотности чипов. Суть технологии заключается в размещении нескольких кристаллов друг над другом и их соединении посредством вертикальных межсоединений (Through-Silicon Vias, TSV), что позволяет значительно сократить расстояния между компонентами и увеличить плотность размещения элементов.

AMD уже демонстрирует впечатляющие результаты с технологией 3D V-Cache, которая использует 3D-стекинг для размещения 64 МБ дополнительной SRAM-памяти поверх кэша L3 на кристалле Ryzen CCD. Эта инновация достигается благодаря технологии TSMC SoIC (System-on-Integrated-Chips), которая позволяет создавать чрезвычайно плотные вертикальные соединения. Результаты говорят сами за себя: процессоры с 3D V-Cache обеспечивают до 15% прироста производительности в играх по сравнению с аналогичными процессорами без этой технологии. Это достигается за счет значительного увеличения объема кэша, который критически важен для игровых и других требовательных к памяти приложений, сокращая задержки при доступе к данным и повышая общую скорость обработки. В этом контексте стоит отметить, что увеличение кэша помогает бороться с «узким местом архитектуры фон Неймана», минимизируя простои процессора в ожидании данных из более медленной оперативной памяти.

Intel также активно инвестирует в развитие технологий 3D-стекированной кэш-памяти. Их планы включают размещение кэша на одном кристалле, а вычислительных ядер процессора – на стеке поверх него. Такой подход позволит создавать более производительные и энергоэффективные процессоры, преодолевая ограничения традиционной плоской компоновки. 3D-стекинг обещает стать одним из ключевых направлений в ближайшем будущем, обеспечивая не только прирост производительности, но и лучшую энергоэффективность за счет сокращения длины проводников и минимизации потерь энергии.

Гибридные архитектуры и специализированные ускорители

Современные процессоры уже давно перестали быть простыми вычислительными ядрами. По своей архитектуре они эволюционировали в системы на кристалле (SoC), объединяя множество компонентов вычислительной системы на одном кристалле. Это включает в себя не только ЦПУ и ГПУ, но и контроллеры памяти, нейронные процессоры, блоки обработки изображений, контроллеры ввода-вывода и многие другие элементы. Такая интеграция обеспечивает компактность, повышенную энергоэффективность и более высокую скорость взаимодействия между компонентами.

Одним из наиболее ярких примеров реализации гибридного подхода является архитектура ЦПУ в процессорах Apple M-серии (например, M5). Здесь используется комбинация мощных (P-ядер) и энергоэффективных (E-ядер) ядер. P-ядра предназначены для выполнения ресурсоемких задач, требующих максимальной производительности, в то время как E-ядра обрабатывают фоновые процессы и менее требовательные нагрузки, обеспечивая при этом значительно более низкое энергопотребление. Такой подход позволяет процессору динамически переключаться между типами ядер в зависимости от текущей нагрузки, оптимизируя как производительность, так и энергоэффективность, а также эффективно управляя тепловыделением.

Помимо универсальных ЦПУ-ядер, все большее значение приобретают специализированные ускорители. Эти блоки спроектированы для эффективного выполнения конкретных трудоемких задач, которые не оптимально решаются на универсальных ЦПУ. Среди них:

• ГПУ (Graphics Processing Unit): Изначально разработанные для обработки графики, ГПУ оказались исключительно эффективными для параллельных вычислений благодаря своей архитектуре, содержащей тысячи простых ядер. Флагманские графические процессоры NVIDIA могут иметь более 18 000 ядер CUDA, что позволяет им эффективно справляться с задачами, которые могут быть разбиты на множество мелких подзадач, например, обработка изображений, научные симуляции и, что особенно важно в последние годы, инференс и обучение нейронных сетей.
• ТПУ (Tensor Processing Unit): Разработанные Google, эти процессоры специально оптимизированы для задач машинного обучения и искусственного интеллекта. Тензорные ядра NVIDIA и Google ТПУ обеспечивают феноменальную производительность. Например, NVIDIA H100 ГПУ предлагает до 4000 ТФЛОПС (FP8) на тензорных ядрах, а Google ТПУ v4 pod может достигать 1 ЭФЛОПС производительности в низкоточном формате, что делает их незаменимыми для крупномасштабных ИИ-проектов.
• НПУ (Neural Processing Unit): Эти ускорители все чаще интегрируются непосредственно в мобильные процессоры и SoC для выполнения задач нейронных сетей на периферийных устройствах, таких как смартфоны и дроны. Они обеспечивают эффективную обработку ИИ-нагрузок с низким энергопотреблением.
• ИПУ (Intelligence Processing Unit): Например, от Graphcore, эти процессоры предназначены для ускорения работы с графовыми нейронными сетями и другими сложными моделями ИИ, предлагая уникальные архитектурные решения для повышения эффективности.
• Специализированные ИИ-ускорители: Крупные компании продолжают разрабатывать собственные решения. IBM, например, представила специализированные ИИ-ускорители Spyre Accelerator, произведенные по 5-нм технологии. Они предназначены для задач инференса с низкой задержкой и могут объединяться в кластеры до 48 плат, что свидетельствует о дальнейшем углублении специализации в области ИИ-вычислений.

Эта диверсификация и интеграция специализированных блоков позволяют создавать высокоэффективные системы, способные справляться с широким спектром задач, от повседневных мобильных приложений до сложнейших вычислений в центрах обработки данных и ИИ-лабораториях.

Открытые архитектуры: феномен RISC-V

На фоне доминирования проприетарных архитектур x86 (Intel, AMD) и ARM (лицензируемые ядра для мобильных устройств) в последнее десятилетие возник и стремительно набрал обороты феномен RISC-V. Это открытая архитектура набора команд (ISA), доступная абсолютно бесплатно для всех желающих, что кардинально отличает ее от лицензируемых ARM и полностью закрытой x86. Такая открытость обеспечивает беспрецедентную гибкость и свободу для разработчиков, стимулируя инновации и снижая барьеры для входа.

RISC-V спроектирована с учетом современных требований к компактности, модульности, гибкости и энергоэффективности. Ее модульная структура позволяет разработчикам выбирать только те расширения ISA, которые необходимы для конкретного применения, избегая ненужного усложнения и избыточности. Это делает RISC-V идеальной для широкого спектра устройств, от простейших микроконтроллеров до высокопроизводительных серверных процессоров.

К октябрю 2025 года доля действующих процессоров с открытой архитектурой RISC-V в мире уже достигла 25%. Аналитики прогнозируют дальнейший экспоненциальный рост до 17-21 миллиарда чипов к 2030-2031 годам. Этот рост обусловлен не только техническими преимуществами, но и геополитическими факторами. Власти Китайской Народной Республики, например, планируют поддержать развитие процессорной архитектуры RISC-V на государственном уровне. Рассматривая ее как геополитически независимую альтернативу x86 и ARM, КНР включает RISC-V в национальные программы развития полупроводниковой индустрии и активно финансирует местные стартапы, разрабатывающие решения на базе этой архитектуры. Это подчеркивает стратегическое значение RISC-V как инструмента для достижения технологического суверенитета.

Примеры применения RISC-V уже многочисленны. Процессоры на ее основе широко используются в микроконтроллерах, например, Western Digital ежегодно поставляет более 2 миллиардов контроллеров RISC-V. Это свидетельствует о зрелости и надежности архитектуры для встраиваемых систем.

Более того, флагманские ядра RISC-V, такие как SiFive Performance P870, демонстрируют впечатляющую конкурентоспособность с лучшими решениями ARM и даже x86. Их производительность сравнима с ядрами ARM Cortex-A78 или A710, а показатели IPC (инструкций за цикл) в некоторых бенчмарках приближаются к этим ведущим архитектурам. Это доказывает, что RISC-V не просто нишевое решение, но полноценный игрок на рынке высокопроизводительных вычислений, способный конкурировать с гигантами индустрии. Открытость RISC-V способствует формированию богатой экосистемы, привлекая как крупные компании, так и стартапы, что обещает дальнейшее бурное развитие этой архитектуры.

Технологические процессы и новые материалы: за пределами кремния

Погоня за производительностью и энергоэффективностью в микропроцессорной индустрии традиционно сводилась к миниатюризации транзисторов. Однако, по мере приближения к атомным пределам кремниевой технологии, эта задача становится все более сложной и дорогостоящей. Современное развитие микроэлектроники характеризуется не только освоением беспрецедентно малых техпроцессов, но и активным поиском новых архитектур транзисторов и прорывных полупроводниковых материалов, способных вытеснить кремний и открыть новые горизонты.

Миниатюризация: 3-нм и 2-нм техпроцессы

Последние годы ознаменовались беспрецедентным прогрессом в области литографии, позволяющим создавать транзисторы размером всего в несколько нанометров. Лидером в этой гонке является тайваньская компания TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company).

TSMC уже запустила производство чипов по 3-нм техпроцессу (N3P), который активно используется для флагманских продуктов, таких как Apple M5. Этот техпроцесс обеспечивает значительный прирост производительности и энергоэффективности по сравнению с предыдущими поколениями.

Однако, амбиции TSMC простираются еще дальше. Компания планирует массовое производство 2-нм чипов (N2) во второй половине 2025 года. Примечательно, что TSMC ожидает рекордный спрос на 2-нм техпроцесс (N2), который, как оказалось, будет более выгодным по стоимости производства, чем 3-нм. Этот парадоксальный, на первый взгляд, вывод объясняется оптимизацией производственных процессов и эффективным использованием существующих EUV-инструментов, что позволяет снизить общие капитальные затраты и себестоимость чипа. Этот факт подчеркивает не только технологическое лидерство, но и стратегическое видение TSMC в управлении затратами на передовые технологии.

Intel также не отстает в гонке миниатюризации. Компания планирует использовать на своих фабриках новую архитектуру RibbonFET (тип транзистора GAA) для техпроцесса 20A (что эквивалентно 2-нм) в 2024 году, а затем и узел 18A (менее 2-нм) в 2025 году. Это свидетельствует о серьезных намерениях Intel вернуть себе технологическое лидерство в полупроводниковой индустрии.

Транзисторы нового поколения: GAAFET/Nanosheet

До недавнего времени стандартной архитектурой транзисторов в передовых техпроцессах (от 16 нм до 5 нм) был FinFET (Fin Field-Effect Transistor). В FinFET затвор обхватывает канал с трех сторон, что улучшает контроль над ним и снижает токи утечки. Однако, по мере дальнейшего уменьшения размеров, FinFET достигает своих физических пределов.

На смену FinFET приходит архитектура GAAFET (Gate-All-Around FET), или транзисторы с кольцевыми затворами. В GAAFET затвор полностью окружает канал транзистора со всех сторон (Gate-All-Around), обеспечивая беспрецедентный электростатический контроль над каналом.

Преимущества GAAFET перед FinFET:

• Снижение токов утечки: Полное обхватывание канала затвором позволяет более эффективно управлять протеканием тока, что приводит к значительному снижению токов утечки — до 30% по сравнению с FinFET на тех же уровнях мощности. Это критически важно для энергоэффективности современных чипов.
• Увеличение производительности: Улучшенный контроль над каналом также ведет к повышению скорости переключения транзисторов и увеличению производительности — до 15% при тех же уровнях мощности.
• Лучшая масштабируемость: GAAFET позволяет создавать более компактные и плотно упакованные транзисторы, что является ключевым для дальнейшей миниатюризации техпроцессов ниже 5 нм.

Практической реализацией GAAFET являются нанолистовые (nanosheet) транзисторы и RibbonFET (разработка Intel). В этих архитектурах канал транзистора представляет собой горизонтально расположенные нанолисты или «ленты», которые полностью обхватываются затвором. Это обеспечивает гибкость в регулировании ширины канала, что позволяет оптимизировать характеристики транзистора под конкретные требования (например, для высокой производительности или ультранизкого энергопотребления). TSMC выбрала нанолистовую архитектуру для своего 2-нм техпроцесса (N2), а Intel будет использовать RibbonFET для 20A и 18A, что подтверждает статус GAAFET как следующего стандарта в передовом полупроводниковом производстве.

EUV-литография: вызовы и достижения

Освоение техпроцессов ниже 7 нм стало возможным благодаря внедрению EUV-литографии (Extreme Ultraviolet Lithography). Эта технология использует свет экстремального ультрафиолетового диапазона с длиной волны всего 13,5 нм для создания рисунка на самых передовых полупроводниковых устройствах (5 нм, 3 нм и ниже). Без EUV производство таких чипов было бы невозможным или крайне неэффективным.

Однако, EUV-литография является одной из самых сложных и дорогих технологий в истории человечества. Технические трудности включают:

• Сильное поглощение EUV-излучения: Излучение с длиной волны 13,5 нм очень сильно поглощается практически любыми материалами, включая стекло и даже воздух. Это означает, что весь процесс литографии должен происходить в вакууме.
• Необходимость многослойных зеркал: Традиционные линзы не могут быть использованы для фокусировки EUV-излучения. Вместо них применяются специальные многослойные зеркала (изготовленные из чередующихся слоев молибдена и кремния), которые способны отражать лишь очень малую часть (около 70%) падающего света. Каждый отражающий элемент в оптической системе EUV-сканера вносит потери, что требует чрезвычайно мощного источника излучения.
• Создание мощного и стабильного источника EUV-излучения: Это, пожалуй, самая большая проблема. Источник EUV генерируется путем бомбардировки микроскопических капель расплавленного олова высокоэнергетическим лазером, что вызывает их плазменное состояние и испускание EUV-излучения. Такой процесс чрезвычайно сложен, требует высокой точности и стабильности.

Несмотря на эти вызовы, компания ASML, являющаяся единственным производителем и поставщиком систем EUV для производства микросхем, достигла значительных успехов. В январе 2023 года ASML установила мировые рекорды мощности EUV-источника в 600 Вт и 700 Вт. Увеличение мощности источника напрямую влияет на производительность литографической установки (количество пластин в час) и, соответственно, на стоимость производства чипов. Эти достижения свидетельствуют о непрерывном развитии технологии и ее центральной роли в будущем микроэлектроники.

Прорывные полупроводниковые материалы

Традиционный кремний, безусловно, является основой современной микроэлектроники, но его возможности не безграничны. Для решения задач, связанных с высокими температурами, мощностью и частотами, индустрия активно исследует и внедряет новые полупроводниковые материалы.

Широкозонные полупроводники (ШЗП):
Такие материалы, как карбид кремния (SiC) и нитрид галлия (GaN), обладают значительно более широкой запрещенной зоной по сравнению с кремнием. Это означает, что для возбуждения электронов в них требуется большая энергия, что приводит к:

• Высокой энергоэффективности: SiC и GaN вытесняют кремний во многих сферах применения, особенно в силовой электронике (преобразователи энергии, инверторы для электромобилей, зарядные устройства). Они обеспечивают до 50% снижение потерь энергии, что критически важно для современного оборудования.
• Высокой рабочей температуре: Способны работать при значительно более высоких температурах без потери характеристик.
• Высокой частоте: Могут переключаться на гораздо более высоких частотах.
• Компактности: Позволяют создавать более компактные, легкие и эффективные устройства.

Сверхширокозонные полупроводники (СШЗП):
Это новое поколение материалов с еще более широкой запрещенной зоной (до 6,4 эВ), таких как AlGaN/AlN, алмаз, нитрид бора (BN) и оксид галлия (β-Ga₂O₃). Они открывают новые области применения в электронике, где требуются экстремальные условия работы, например, в космической технике, высоковольтной электронике и СВЧ-устройствах.

Помимо традиционных полупроводников, активно исследуются и другие материалы:

• Графен: Этот двумерный материал из атомов углерода обладает уникальными электрическими и механическими свойствами. Графен используется для изготовления высокопроизводительных транзисторов и сенсоров, способных работать на частотах до 400 ГГц, что открывает перспективы для сверхбыстрой электроники.
• Углеродные нанотрубки: Подобно графену, эти наноматериалы позволяют создавать более компактные агрегаты с плотностью транзисторов, потенциально превышающей кремниевые в несколько раз.
• Квантовые материалы: Путем замены некоторых атомов в привычных материалах можно придать им принципиально новые свойства, например, сверхпроводимость (для бездиссипативных кубитов), топологические свойства (используемые в топологических кубитах для квантовых компьютеров), уникальные магнитные свойства для спинтроники, а также новые оптические и термоэлектрические характеристики. Эти материалы являются краеугольным камнем для развития квантовых вычислений и спинтроники.

Развитие новых материалов является столь же важным, как и совершенствование литографии, поскольку именно они определяют фундаментальные возможности и ограничения будущих микропроцессорных систем.

Специализированные и перспективные вычислительные архитектуры

Эпоха, когда универсальный центральный процессор был единственным «мозгом» любой вычислительной системы, постепенно уходит в прошлое. Современные и перспективные направления развития микропроцессорных технологий все больше смещаются в сторону специализированных архитектур. Эти инновационные подходы призваны преодолеть фундаментальные ограничения традиционных компьютеров, предлагая новые парадигмы для обработки данных, вдохновленные природой или использующие совершенно иные физические принципы.

Нейроморфные процессоры: вычисления по образу мозга

Человеческий мозг, при всей его сложности, является феноменально энергоэффективной вычислительной машиной. Он обрабатывает информацию параллельно, обучается на опыте и адаптируется к новым ситуациям, потребляя при этом всего около 20 Вт энергии. Нейроморфные процессоры — это попытка имитировать эти принципы работы мозга на аппаратном уровне. Их архитектура строится не на традиционных логических вентилях, а на искусственных нейронах и синапсах, которые взаимодействуют асинхронно, используя так называемые спайковые нейронные сети (SNN).

Принципы работы и преимущества:
В отличие от классических ЦПУ или ГПУ, которые работают с непрерывными потоками данных, нейроморфные чипы ориентированы на событийно-ориентированную обработку. Нейрон активируется и передает сигнал (спайк) только тогда, когда достигает определенного порога. Это приводит к колоссальной энергоэффективности. Моделирование SNN на классических ЦПУ или ГПУ не является оптимальным с точки зрения энергоэффективности и параллелизма; SNN демонстрируют свои преимущества только на нейроморфных чипах, которые могут обеспечить до 1000 раз большую энергоэффективность для конкретных задач обработки информации, работая с событиями вместо непрерывных потоков данных. Это особенно актуально для задач, связанных с распознаванием образов, обработкой естественного языка и анализом сенсорных данных в реальном времени. Что это значит для потребителя? Возможность получить значительно более мощные и долго работающие устройства с ИИ, способные быстрее и точнее обрабатывать информацию в режиме реального времени.

Примеры разработок:
В России активно развивается это направление. Российский нейроморфный процессор «Алтай», разработанный компанией «Мотив НТ», предназначен для высокопроизводительной и энергоэффективной обработки потоковых данных в реальном времени, моделируя импульсные нейронные сети. Он ориентирован на применение в автономных системах, робототехнике и устройствах интернета вещей.

Среди мировых нейроморфных разработок выделяются:

• IBM TrueNorth: один из первых крупномасштабных нейроморфных чипов, содержащий 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов.
• Массивно-параллельная платформа SpiNNaker: разработанная в Манчестерском университете, она предназначена для симуляции больших нейронных сетей в реальном времени.
• Гибридный китайский чип Tianjic: объединяет нейроморфные и традиционные вычислительные ядра, демонстрируя гибкость в применении.

Нейроморфные вычисления находятся на ранней стадии развития, но их потенциал для создания нового поколения энергоэффективных систем с искусственным интеллектом огромен.

Фотонные вычисления: скорость света для обработки данных

В то время как нейроморфные процессоры переосмысливают принципы вычислений, фотонные вычисления предлагают принципиально иной физический носитель для информации — свет (фотоны) вместо электронов. Эта технология обещает значительные преимущества, способные кардинально изменить ландшафт высокопроизводительных вычислений.

Принципы работы и преимущества:
В фотонных компьютерах данные обрабатываются, хранятся и передаются с помощью световых волн. Это открывает ряд фундаментальных преимуществ:

• Невероятная скорость: Фотоны движутся намного быстрее электронов и не испытывают электрического сопротивления. Это позволяет достичь скорости обработки данных, потенциально в 100-1000 раз превышающей скорость электронной аппаратуры.
• Высокая энергоэффективность: Поскольку фотоны не теряют энергию на преодоление сопротивления, фотонные системы обещают снижение энергопотребления до 100 раз по сравнению с традиционными электронными компонентами для аналогичных задач. Это особенно критично для центров обработки данных (ЦОД), где потери энергии в оптоволоконных линиях связи значительно ниже, чем в медных соединениях, и могут сократить потребление энергии на передачу данных до 80%.
• Отсутствие тепловыделения: Отсутствие сопротивления означает отсутствие джоулева тепла, что устраняет одну из самых серьезных проблем современной микроэлектроники — тепловыделение.

Текущие разработки:
Исследователи активно работают над интеграцией фотонных технологий. Уже предложена нейроморфная архитектура фотонного процессора, которую можно интегрировать в существующие электронные схемы. В таких системах оптические вентили и запоминающие элементы имитируют нейроны, открывая путь к энергоэффективным ИИ-системам на световых принципах.

Ученые также создали первый в мире программируемый нелинейный фотонный волновод, способный выполнять несколько оптических функций на одном чипе. Это важный шаг к созданию световых «многофункциональных процессоров», способных выполнять сложные вычислительные операции.

Компания Lightelligence продемонстрировала успех фотонного арифметического вычислительного механизма (PACE), решающего задачи Изинга, что приближает фотонные компьютеры к коммерческому запуску, особенно в нишевых областях, где скорость и энергоэффективность критичны (например, финансовое моделирование, оптимизация, ИИ-ускорение).

Спинтроника: использование спина электрона

Спинтроника — это захватывающий раздел квантовой электроники, который изучает использование спина электрона (его собственного углового момента) для переноса информации. В традиционной электронике информация кодируется и передается посредством электрического тока (движения заряда электрона). В спинтронике же информацию переносит не электрический ток, а ток спинов, то есть изменение ориентации спина электронов.

Принципы работы и потенциал:
Ключевое преимущество спинтроники заключается в том, что изменение спина электрона требует значительно меньше энергии, чем движение заряда. Это позволяет:

• Значительно снизить энергопотребление: Компьютеры, основанные на спинтронных принципах, потенциально могут потреблять в тысячи раз меньше энергии по сравнению с традиционной электроникой, что имеет колоссальное значение для мобильных устройств, ЦОД и экологической устойчивости.
• Повысить плотность и скорость записи информации: Использование спина открывает возможности для создания сверхплотных и сверхбыстрых магнитных носителей информации, способных увеличить плотность и скорость записи на 1-3 порядка. Это может революционизировать хранение данных.
• Радиационная стойкость: Спинтронные устройства менее чувствительны к радиации, что делает их перспективными для применения в экстремальных условиях, таких как космическое пространство.

Вклад российских ученых:
Российские ученые из Челябинского государственного университета сделали прорыв в создании четырехкомпонентного сплава на базе сплавов Гейслера с высокой спиновой поляризацией. Такие материалы являются критически важными для разработки спинтронных устройств, так как они позволяют эффективно генерировать и детектировать спиновые токи. Эти исследования являются важным шагом на пути к созданию как спинтронных устройств, так и элементов для квантовых суперкомпьютеров.

Спинтроника, находящаяся на стадии активных исследований, обещает не только революцию в энергоэффективности и хранении данных, но и открывает новые возможности для взаимодействия с квантовыми явлениями, что делает ее одним из самых перспективных направлений в развитии вычислительных систем.

Вызовы и ограничения на пути развития микропроцессоров

Несмотря на впечатляющий прогресс, путь развития микропроцессоров усеян многочисленными техническими, физическими и фундаментальными вызовами. Некоторые из них сопровождают индустрию десятилетиями, лишь обостряясь с каждым новым поколением технологий, в то время как другие возникают в результате появления совершенно новых архитектурных подходов. Понимание этих ограничений и предлагаемых решений является ключевым для прогнозирования будущего микропроцессорных систем.

Тепловыделение и энергопотребление

Тепловыделение всегда было одной из самых серьезных проблем в работе полупроводниковых устройств. С каждым годом эта проблема становится все более актуальной из-за уменьшения размеров транзисторов и возрастающей плотности их размещения на кристалле. Парадоксально, но чем меньше транзисторы, тем больше их можно уместить на единицу площади, что приводит к экспоненциальному росту тепловой плотности. Современные высокопроизводительные процессоры могут достигать тепловой плотности, превышающей 100 Вт/см², что сравнимо с тепловой нагрузкой поверхности электрической плиты.

Чрезмерное тепловыделение приводит к нескольким серьезны�� последствиям:

• Снижение надежности и срока службы: Высокие температуры ускоряют деградацию материалов и компонентов.
• Энергопотребление: Для отвода тепла требуются мощные системы охлаждения, которые сами потребляют значительную энергию, особенно в центрах обработки данных.
• Ограничение производительности: Процессоры вынуждены работать на более низких частотах (так называемый «троттлинг») для предотвращения перегрева, что нивелирует прирост производительности от миниатюризации.

Решения включают в себя улучшенные системы охлаждения (жидкостные, двухфазные), оптимизацию архитектур для снижения энергопотребления (гибридные ядра, специализированные ускорители) и, в долгосрочной перспективе, переход на материалы и принципы вычислений, не генерирующие столько тепла (фотонные, спинтронные вычисления).

«Узкое место» архитектуры фон Неймана

Фундаментальное ограничение, которое преследует компьютеры с момента их зарождения, известно как «узкое место архитектуры фон Неймана» (von Neumann bottleneck). Эта проблема возникает из-за принципиального разделения процессора (ЦПУ), который выполняет вычисления, и памяти (ОЗУ), где хранятся данные. Для обработки информации процессору постоянно приходится запрашивать данные из памяти, а затем записывать результаты обратно.

По мере того как скорость процессоров значительно опережала скорость памяти, «узкое место» становилось все более выраженным. Время, затрачиваемое на передачу данных между ЦПУ и ОЗУ, начинает доминировать над временем самих вычислений. Это замедляет общую производительность системы, независимо от того, насколько быстрым является процессор.

Эта проблема является коренным недостатком современной электроники, основанной на принципах фон Неймана. Предлагаемые решения включают:

• Иерархия кэш-памяти: Многоуровневая кэш-память, расположенная ближе к процессору, помогает сократить количество обращений к медленной оперативной памяти. Однако объем кэша ограничен.
• Память с высокой пропускной способностью (HBM): Размещение памяти непосредственно на той же подложке или в 3D-стеке с процессором значительно увеличивает пропускную способность.
• Вычисления In-Memory/Near-Memory: Перенос вычислительных операций ближе к памяти или даже в саму память.
• Новые архитектуры: Нейроморфные процессоры, которые объединяют элементы обработки и хранения информации в одном «нейроне» или «синапсе», являются одной из попыток фундаментально обойти «узкое место» фон Неймана, приближаясь к тому, как работает человеческий мозг.

Интеграционные и масштабируемые барьеры

Хотя перспективные технологии, такие как фотонные вычисления, обещают революционные прорывы, они сталкиваются с собственным набором серьезных вызовов:

• Масштабирование оптических систем: Превращение лабораторных прототипов фотонных чипов в полноценные, сложные системы, сравнимые по функциональности с современными электронными микропроцессорами, остается огромной технической проблемой. Создание миллионов или миллиардов оптических компонентов на одном кристалле с требуемой точностью и надежностью — задача колоссальной сложности.
• Интеграция с существующей электроникой: Полный отказ от электроники в ближайшем будущем маловероятен. Скорее всего, мы увидим гибридные оптоэлектронные системы. Однако интеграция оптических компонентов (волноводов, модуляторов, детекторов) в существующие электронные системы требует тщательного планирования, новых материалов, технологических процессов и, возможно, принципиально новых архитектурных подходов, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие между светом и электронами.

Радиационная стойкость и экстремальные условия

Современная классическая электроника, основанная на кремниевых транзисторах, обладает низкой устойчивостью к радиации. Это является принципиальной проблемой, ограничивающей ее применение в таких областях, как:

• Космос: В космосе уровни радиации могут достигать тысяч Грей за несколько лет работы. Ионизирующее излучение вызывает сбои (одиночные события), деградацию характеристик транзисторов и, в конечном итоге, полный отказ компонентов.
• Ядерная энергетика и медицина: Оборудование, работающее вблизи источников излучения, также требует высокой радиационной стойкости.

Разработка электроники для этих сред требует либо дорогостоящего экранирования, либо использования специальных, менее производительных радиационно-стойких версий чипов. В этом контексте спинтронные устройства предлагают потенциальное решение. Используя спин электрона вместо заряда, они по своей природе могут быть менее чувствительны к ионизирующему излучению, открывая путь к новому классу устройств, обладающих более высокой радиационной стойкостью, что критически важно для дальнейшего освоения космоса и развития других наукоемких областей.

Преодоление этих вызовов требует мультидисциплинарных исследований и значительных инвестиций, но именно в этих преодолениях кроются ключи к будущему микропроцессорных технологий.

Влияние программного обеспечения на производительность

Самые передовые микропроцессорные архитектуры и технологические процессы теряют свою ценность, если программное обеспечение не способно эффективно использовать их потенциал. В условиях экспоненциального роста числа ядер и появления специализированных ускорителей, роль оптимизации программного обеспечения становится критически важной. Это одновременно и вызов, и возможность для разработчиков раскрыть истинную мощь современных вычислительных систем.

Оптимизация под многоядерные и многопоточные архитектуры

С момента перехода к многоядерным процессорам стало очевидно, что автоматическое повышение производительности за счет увеличения тактовой частоты невозможно. Теперь для эффективного использования процессоров необходимо оптимизировать программное обеспечение под многоядерные и многопоточные архитектуры.

Суть оптимизации заключается в том, чтобы разбить программу на независимые или слабо связанные части, которые могут выполняться одновременно (параллельно) на разных ядрах или потоках. Это достигается использованием:

• Потоков (threads): Легковесные единицы выполнения внутри одного процесса, разделяющие одно адресное пространство.
• Задач (tasks): Более высокоуровневая абстракция для управления параллельными операциями.
• Процессов (processes): Независимые единицы выполнения с собственным адресным пространством.

Прирост производительности от оптимизации может быть значительным: от 10% для умеренно распараллеленных приложений до 2-3 раз для хорошо распараллеленных задач, таких как обработка больших данных, научные расчеты или рендеринг графики.

Для упрощения разработки параллельных программ используются специализированные библиотеки и фреймворки:

• OpenMP (Open Multi-Processing): Набор директив компилятора и библиотечных процедур для программирования на разделяемой памяти.
• TBB (Intel Threading Building Blocks): Библиотека для параллельного программирования, фокусирующаяся на абстракции задач, а не потоков.
• pthreads (POSIX Threads): Стандартный API для работы с потоками в UNIX-подобных операционных системах.
• .NET Task Parallel Library: Фреймворк для параллельного программирования в среде .NET.

Умелое применение этих инструментов позволяет разработчикам создавать приложения, которые масштабируются по мере увеличения числа ядер, обеспечивая максимальную производительность.

Проблема устаревшего и неоптимизированного кода

К сожалению, значительная часть существующего программного обеспечения исторически ориентирована на нагрузки с высокой пропускной способностью, а не на распараллеливание. Это особенно актуально для старых кодовых баз и приложений, которые не были изначально спроектированы для многопоточной работы. Примеры включают некоторые системы автоматизированного проектирования (САПР), программы для работы с аудио (DAW) и устаревшие базы данных.

Такие программы зачастую содержат большие блоки последовательного кода, которые не могут быть эффективно распределены между несколькими ядрами. В результате, даже на процессорах с 8, 16 или более ядрами, только одно или несколько ядер могут быть активно задействованы, в то время как остальные простаивают.

Последствия неоптимизированного ПО:

• Снижение эффективности: При отсутствии должной оптимизации эффективность использования ядер может снижаться до 30-50% от потенциальной производительности многоядерного процессора. Это означает, что пользователь платит за вычислительную мощность, которая не используется в полной мере.
• Ограничение масштабируемости: Старые приложения не могут эффективно использовать преимущества новых, более мощных многоядерных процессоров, что замедляет их развитие и конкурентоспособность.

Для полного раскрытия преимуществ многоядерных процессоров требуется не только соответствующим образом оптимизированное ПО, но и новое поколение программистов, способных работать с параллельными вычислениями. Это требует изменения подходов к обучению и разработке, а также переписывания или значительной переработки старых кодовых баз.

Разработка ПО для нейроморфных систем

Появление принципиально новых вычислительных архитектур, таких как нейроморфные процессоры, ставит перед разработчиками программного обеспечения совершенно новые вызовы. Традиционные парадигмы программирования, основанные на последовательном выполнении инструкций и явном управлении памятью, абсолютно не подходят для нейроморфных систем.

Нейроморфные чипы, имитирующие работу мозга, требуют алгоритмов и программных фреймворков, которые могут эффективно использовать их асинхронную, событийно-ориентированную природу и способность к обучению. Это означает необходимость:

• Новых языков и моделей программирования: Возможно, потребуются языки, специально разработанные для описания нейронных сетей и их динамики.
• Специализированных библиотек и компиляторов: Для трансляции высокоуровневых описаний нейронных моделей в инструкции, понятные нейроморфному аппаратному обеспечению.
• Разработки новых алгоритмов обучения и инференса: Которые могут использовать уникальные свойства нейроморфных чипов для достижения беспрецедентной энергоэффективности и скорости в задачах ИИ.

Разработка алгоритмов и программных фреймворков, эффективно использующих нейроморфное аппаратное обеспечение, является серьезной проблемой и активно исследуемой областью. Успех или неудача новых архитектур во многом будет зависеть от того, насколько быстро и эффективно будет развиваться соответствующее программное обеспечение.

Рыночные и экономические факторы: глобальная конкуренция и регионализация

Микропроцессорная индустрия — это не просто передовые технологии, это также мощный экономический двигатель и арена для ожесточенной геополитической конкуренции. Рыночные силы, экономические инвестиции и стратегические решения государств формируют ландшафт развития отрасли, определяя, кто будет лидировать в гонке за будущие вычислительные мощности.

Экономическое значение полупроводниковой индустрии

Полупроводниковая промышленность широко признается ключевым фактором экономического роста, выступая технологическим стимулятором для всей цепочки добавленной стоимости в отрасли электроники. Она является фундаментом для инноваций во всех сферах, от потребительской электроники до критически важных инфраструктур. Мировая полупроводниковая индустрия генерирует триллионы долларов косвенной выручки в различных секторах экономики. Аналитики часто приводят впечатляющую метрику: каждый доллар, инвестированный в полупроводники, может приносить до 10 долларов в ВВП, подчеркивая мультипликативный эффект отрасли.

Масштаб необходимых инвестиций поражает. В период с 2024 по 2032 год крупнейшие производители планируют капитальные инвестиции на сумму 2,3 триллиона долларов в строительство новых заводов по производству микрочипов. К этим частным инвестициям добавляются значительные государственные вливания: правительства стран мира добавят еще 380 миллиардов долларов в виде субсидий, налоговых льгот и программ поддержки. Это свидетельствует о признании стратегического значения полупроводников на государственном уровне.

Современная полупроводниковая индустрия — это затратное, трудоемкое и высокотехнологичное производство, требующее многомиллиардных инвестиций не только в строительство заводов (фабрик), но и в крайне дорогостоящее оборудование, такое как EUV-сканеры, стоимость которых может достигать сотен миллионов долларов за единицу. Высокие барьеры входа делают ее клубом для избранных.

Передел рынка x86-процессоров и рост ARM

На рынке x86-процессоров, исторически доминируемом Intel, наблюдается значительная трансформация. AMD демонстрирует устойчивый рост своей доли. По итогам первого квартала 2025 года AMD увеличила свою долю на 3,6 процентных пункта за год, достигнув 24,4% в основных сегментах (настольные ПК, ноутбуки, серверы).

Особенно впечатляющим является рост AMD на рынке серверных процессоров, где ее доля выросла до 27,2% в первом квартале 2025 года. В то же время, Intel потеряла позиции, сократив свою долю до 62-63% (по выручке). Прогнозы аналитиков указывают на дальнейшее сокращение доли Intel до менее 50% к 2027 году, в то время как AMD может приблизиться к 40%. Это знаменует собой фундаментальный сдвиг в конкурентной борьбе.

В марте 2025 года динамика на потребительском рынке была еще более драматичной: продажи процессоров AMD на Amazon в 3 раза превысили продажи Intel (78% против 21% рынка), а выручка AMD была на 420% больше. Эти цифры подчеркивают сильные позиции AMD на массовом рынке.

Параллельно с переделом x86-рынка, наблюдается растущее влияние ARM-процессоров. Изначально доминирующие в мобильном сегменте, ARM-архитектуры все активнее проникают в центры обработки данных и высокопроизводительные вычисления. К 2027 году доля ARM-процессоров на рынке серверных решений может достигнуть 10-12%. Этот рост обусловлен их высокой энергоэффективностью и гибкостью, что делает их привлекательными для облачных провайдеров и специализированных вычислительных задач.

Геополитика и регионализация производства

Недавний дефицит полупроводников (2020-2022 гг.) стал болезненным уроком для мировой экономики, показав критическую зависимость от хрупких глобальных цепочек поставок. Этот кризис привел к экономическим потерям в размере сотен миллиардов долларов. В частности, автомобильная промышленность потеряла около 210 миллиардов долларов в 2021 году из-за нехватки чипов, что привело к остановке заводов и существенному снижению объемов производства.

Этот опыт стимулировал глобальную тенденцию к регионализации и диверсификации цепочек поставок. Страны и целые блоки стремятся развивать собственные полупроводниковые производства, чтобы уменьшить зависимость от внешних поставщиков.

• Европа и США активно инвестируют в строительство новых фабрик, предлагая миллиардные субсидии производителям.
• Китай демонстрирует значительные успехи в развитии собственной полупроводниковой индустрии. Примером служит успешный выпуск Huawei Mate 60 Pro с 7-нм процессором, произведенным SMIC, что стало неожиданным прорывом для китайской промышленности в условиях западных санкций. Как было отмечено ранее, Китай также активно поддерживает развитие архитектуры RISC-V для достижения технологической независимости.
• Российская Федерация также активно инвестирует в развитие микроэлектроники. В 2023 году государство выделило 147 миллиардов рублей, а в 2024 году объем прямой государственной поддержки вырастет до 211 миллиардов рублей. Эти инвестиции направлены на развитие отечественных технологий и производственных мощностей, что является частью стратегии по обеспечению технологического суверенитета.

Регионализация производства и усиление геополитической конкуренции будут продолжать формировать ландшафт микропроцессорной индустрии в ближайшее десятилетие, влияя на доступность, стоимость и направление технологического развития.

Заключение: будущее микропроцессорных технологий

Мы стоим на пороге новой эры в развитии микропроцессорных технологий. Закон Мура, в его первоначальной формулировке, сталкивается с физическими пределами, но человеческая изобретательность находит новые пути для продолжения прогресса. Наш всесторонний анализ показал, что будущее микропроцессоров определяется не одним, а множеством взаимосвязанных векторов развития.

Архитектурные инновации играют ключевую роль, смещая фокус от монолитных чипов к гетерогенным системам. Чиплетные архитектуры и 3D-стекинг предлагают беспрецедентную модульность, масштабируемость и экономическую эффективность, позволяя создавать сложные системы из более простых, оптимизированных компонентов. Гибридные архитектуры с их сочетанием универсальных и специализированных ускорителей (ГПУ, ТПУ, НПУ) становятся стандартом для обеспечения максимальной производительности при минимальном энергопотреблении. Феномен открытой архитектуры RISC-V демонстрирует потенциал для геополитической независимости и инноваций, быстро набирая долю на рынке.

В области технологических процессов и материалов мы видим стремление к беспрецедентной миниатюризации с освоением 3-нм и 2-нм техпроцессов, опирающихся на транзисторы нового поколения GAAFET/Nanosheet. EUV-литография, несмотря на свои вызовы, является краеугольным камнем этой эволюции. Одновременно с этим, прорывные полупроводниковые материалы, такие как широкозонные (SiC, GaN) и сверхширокозонные полупроводники, а также графен и углеродные нанотрубки, обещают выйти за рамки кремния, открывая новые возможности для силовой электроники, высокочастотных устройств и экстремальных условий эксплуатации.

Специализированные и перспективные вычислительные архитектуры представляют собой наиболее радикальные направления. Нейроморфные процессоры, имитирующие работу мозга, обещают колоссальную энергоэффективность для задач ИИ. Фотонные вычисления, использующие свет вместо электронов, сулят революционные скорости и дальнейшее снижение энергопотребления. Спинтроника, эксплуатирующая спин электрона, имеет потенциал для кардинального повышения энергоэффективности и плотности хранения данных, а также для создания радиационно-стойкой электроники.

Однако, этот путь не лишен вызовов. Растущее тепловыделение, фундаментальное «узкое место» архитектуры фон Неймана, сложности интеграции новых физических принципов и низкая радиационная стойкость традиционной электроники требуют постоянных исследований и инженерных решений.

Критически важную роль играет программное обеспечение. Без эффективной оптимизации под многоядерные архитектуры, специализированные ускорители и принципиально новые вычислительные парадигмы, даже самые передовые чипы не смогут раскрыть свой потенциал. Проблема устаревшего кода и необходимость разработки совершенно новых алгоритмов для нейроморфных систем подчеркивают важность синергии между аппаратным и программным обеспечением.

Наконец, рыночные и экономические факторы играют определяющую роль. Полупроводниковая индустрия является мощным драйвером глобальной экономики, привлекая триллионы долларов инвестиций. Передел рынка x86-процессоров в пользу AMD, рост влияния ARM и стремление к регионализации производства, вызванное недавним дефицитом чипов, демонстрируют сложную геополитическую динамику, которая будет формировать ландшафт отрасли в ближайшие годы. Значительные инвестиции в микроэлектронику со стороны государств, включая Россию, подчеркивают стратегическое значение этой сферы.

В заключение, будущее микропроцессорных технологий представляется многовекторным, динамичным и полным инноваций. Оно будет характеризоваться не только дальнейшей миниатюризацией, но и диверсификацией архитектур, интеграцией новых материалов, развитием специализированных вычислительных парадигм и активным взаимодействием аппаратного и программного обеспечения. Перед нами открываются захватывающие перспективы создания более мощных, интеллектуальных, энергоэффективных и устойчивых вычислительных систем, которые станут фундаментом для следующего поколения технологических прорывов. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на оптимизации гибридных систем, разработке универсальных стандартов для чиплетов и фотонных компонентов, а также на глубоком изучении квантовых материалов для реализации спинтронных и квантовых вычислений, что в совокупности определит контуры цифрового мира будущего.

Список использованной литературы

1. Корнеев, В. В., Киселев, А. В. Современные микропроцессоры. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 448 с.
2. Гук, М. Процессоры Pentium II, Pentium Pro и просто Pentium. СПб: Питер, 1999. 288 с.
3. Воеводин, В. В., Воеводин, Вл. В. Параллельные вычисления. БХВ, 2002.
4. Корнеев, В. В. Параллельные вычислительные системы. М.: Нолидж, 1999. 320 с.
5. Немнюгин, С., Стесик, О. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем. СПб: БХВ-Петербург, 2002.
6. Нечаев, Ю. И. Искусственный интеллект: концепции и приложения. СПб: Изд. центр СПбГМТУ, 2002.
7. Таненбаум, Э. Архитектура компьютера. СПб: Питер, 2002.
8. Хамахер, К., Вранешич, З., Заки, С. Организация ЭВМ. СПб: Питер, 2003.
9. Костров, Б. В., Ручкин, В. Н. Архитектура микропроцессорных систем. М: Диалог-МИФИ, 2007. 304 с.
10. Микропроцессорные системы: Учеб. пособие для вузов / под общ. ред. Д. В. Пузанкова. СПб: Политехника, 2002.
11. Гузик, В. Ф., Гармаш, А. Н., Евтсев, Г. Н. Микропроцессорные системы: учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 2003. 71 с.
12. Техническая документация на процессоры фирмы Intel. URL: http://www.intel.com (дата обращения: 16.10.2025).
13. Микропроцессоры и ЭВМ (в 4-х кн.). Учеб. пособие для вузов / В. Н. Локтюхин. М.: Энергоатомиздат, 2000. 100 с.
14. Техническая документация на процессоры фирмы AMD. URL: http://www.amd.com (дата обращения: 16.10.2025).
15. Что такое чиплет? Преимущества и недостатки чиплетного дизайна // Клуб DNS. URL: https://club.dns-shop.ru/blog/t-103-protsessoryi/1217-chto-takoe-chiplet-preimuschestva-i-nedostatki-chipletnogo-dizaina/ (дата обращения: 16.10.2025).
16. Что такое чиплеты и почему они так важны для будущего процессоров? // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/789502/ (дата обращения: 16.10.2025).
17. TSMC SoIC: технология, на которой основан AMD 3D V-Cache // Hardwareluxx.ru. URL: https://www.hardwareluxx.ru/index.php/news/hardware/prozessoren/56611-tsmc-soic-teknologiya-na-kotoroj-osnovan-amd-3d-v-cache.html (дата обращения: 16.10.2025).
18. Гелсингер, П. утверждает, что технология 3D Stacked Cache появится в процессорах Intel // Nicromarti на DTF. URL: https://dtf.ru/hard/2056973-pet-gelsinger-utverzhdaet-chto-tehnologiya-3d-stacked-cache-poyavitsya-v-processorah-intel (дата обращения: 16.10.2025).
19. Компьютерные модули на процессорах с TPU/NPU ускорителями, как альтернатива Nvidia Jetson // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/rightech/articles/736186/ (дата обращения: 16.10.2025).
20. 3D-компоновка чипов – основная технология глобального развития полупроводниковой отрасли // Время электроники. URL: https://www.russianelectronics.ru/developer/article/118335/ (дата обращения: 16.10.2025).
21. Спинтроника: почему компьютеры будут работать быстрее // ПостНаука. URL: https://postnauka.ru/faq/98695 (дата обращения: 16.10.2025).
22. Гигантский научный прорыв. Российские учёные приблизились к созданию квантового суперкомпьютера // Капитал страны. URL: https://kapital-rus.ru/news/413576-gigantskii_nauchnyi_proryv_rossiiskie_uchenye_priblijilis_k_sozdani/ (дата обращения: 16.10.2025).
23. Полупроводниковая микроэлектроника – 2024 г. Часть 3. Сверхширокозонные полупроводники как новый класс и этап развития полупроводниковых материалов и приборов // Время электроники. URL: https://www.russianelectronics.ru/leader/review/118749/ (дата обращения: 16.10.2025).
24. EUV-нанолитография. Проблемы и перспективы развития // Фотоника. 2008. № 3. С. 22-29. URL: http://www.photonics.ru/files/photonics_2008_3_22-29.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
25. Ученые оценили будущее фотонных компьютеров с точки зрения последних технологических достижений — и оно выглядит весьма многообещающим // Naked Science. URL: https://naked-science.ru/article/nakedscience/fotoni-i-neyroseti (дата обращения: 16.10.2025).
26. Оптимизация программного кода для многоядерных процессоров // Мир ПК. 2007. URL: https://www.osp.ru/articles/2007/06/4279267/ (дата обращения: 16.10.2025).
27. Калинина. Основные факторы развития отечественной полупроводниковой промышленности в целях обеспечения технологического суверенитета // Экономика и управление. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-faktory-razvitiya-otechestvennoy-poluprovodnikovoy-promyshlennosti-v-tselyah-obespecheniya-tehnologicheskogo (дата обращения: 16.10.2025).
28. Литография в экстремальном ультрафиолете (EUVL) // TT CONSULTANTS. URL: https://tt-consultants.ru/euv-litografiya-v-ekstremalnom-ultrafiolete-euvl/ (дата обращения: 16.10.2025).
29. AMD: оптимизация программ под многоядерные процессоры займёт много времени // iXBT. URL: https://www.ixbt.com/news/all/index.shtml?06/33/27 (дата обращения: 16.10.2025).
30. Фотонные компьютеры приближаются к коммерческому запуску // Hightech.fm. 2025. URL: https://hightech.fm/2025/04/18/photon-computers (дата обращения: 16.10.2025).
31. С почти 100 % до 48 %: доля Intel на рынке серверных процессоров продолжает сокращаться // Hardwareluxx.ru. URL: https://www.hardwareluxx.ru/index.php/news/hardware/prozessoren/61466-s-pochti-100-do-48-dolya-intel-na-rynke-servernykh-protsessorov-prodolzhaet-sokraschatsya.html (дата обращения: 16.10.2025).
32. Мировой рынок полупроводников: основные тенденции и проблемы // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mirovoy-rynok-poluprovodnikov-osnovnye-tendentsii-i-problemy (дата обращения: 16.10.2025).
33. EUV-литография // Вадим Мануйлов. URL: http://vmanuilov.narod.ru/publications/euv.html (дата обращения: 16.10.2025).
34. EUV-литография: на пределе возможного // Виртуальный компьютерный музей. URL: https://www.computer-museum.ru/connect/euv.htm (дата обращения: 16.10.2025).
35. Спинтроника: новые горизонты роста компьютерной техники // МНИАП. URL: https://mniap.ru/novosti/spintronika-novye-gorizonty-rosta-kompyuternoy-tehniki/ (дата обращения: 16.10.2025).
36. Новые полупроводниковые материалы // Электрик Инфо. URL: https://www.electrik.info/main/nauka/976-novye-poluprovodnikovye-materialy.html (дата обращения: 16.10.2025).
37. TSMC начала производство чипов по 2-нм техпроцессу // Журнал Ситилинк. URL: https://www.citilink.ru/journal/news/tsmc-nachala-proizvodstvo-chipov-po-2-nm-tekhprotsessu/ (дата обращения: 16.10.2025).
38. Фетисова, Сигов. Спинтроника: физические основы и устройства. URL: https://www.rea.ru/ru/org/managements/umo/PublishingImages/Pages/%D0%A4%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0-%D0%A1%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%B2.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
39. TSMC ожидает рекордный спрос на 2нм техпроцесс — он оказался дешевле и перспективнее 3нм // GameGPU. URL: https://gamegpu.com/it/tsmc-ozhidaet-rekordnyj-spros-na-2nm-tekhprotsess-on-okazalsya-deshevle-i-perspektivnee-3nm (дата обращения: 16.10.2025).
40. Нейроморфные процессоры для ускорения работы нейросетей: история, устройство и перспективы развития // integral-russia.ru. 2025. URL: https://integral-russia.ru/2025/05/21/nejromorfnye-protsessory-dlya-uskoreniya-raboty-nejrosetej-istoriya-ustrojstvo-i-perspektivy-razvitiya/ (дата обращения: 16.10.2025).
41. Проблема тепловыделения процессора // КомпьютерПресс. URL: https://compress.ru/article.aspx?id=12519 (дата обращения: 16.10.2025).
42. Создан первый в мире программируемый фотонный чип // Наука. ТАСС. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/22421915 (дата обращения: 16.10.2025).
43. Intel смогла снизить долю на рынке серверных процессоров до 62 %, но доля AMD всё равно меньше // 3DNews. URL: https://3dnews.ru/1109968/intel-smogla-snizit-dolyu-na-rinke-servernih-protsessorov-do-62—no-dolya-amd-vse-ravno-menshe (дата обращения: 16.10.2025).
44. Нейроморфный процессор «Алтай»: отечественное решение для энергоэффективных вычислений // integral-russia.ru. 2025. URL: https://integral-russia.ru/2025/03/28/nejromorfnyj-protsessor-altaj-otechestvennoe-reshenie-dlya-energoeffektivnyh-vychislenij/ (дата обращения: 16.10.2025).
45. Продажи процессоров AMD превысили продажи Intel в 3 раза, а выручка — в 5 раз // Habr. 2025. URL: https://habr.com/ru/news/806141/ (дата обращения: 16.10.2025).
46. Нейроморфные вычисления и ИИ: российские разработки и мировые тренды // integral-russia.ru. 2025. URL: https://integral-russia.ru/2025/07/24/nejromorfnye-vychisleniya-i-ii-rossijskie-razrabotki-i-mirovye-trendy/ (дата обращения: 16.10.2025).
47. Тихое противостояние: как полупроводниковый кризис определяет будущее искусственного интеллекта // Ведомости. 2025. URL: https://www.vedomosti.ru/tech/articles/2025/10/14/1066060-tis-protivostoyanie (дата обращения: 16.10.2025).
48. Нейроморфный процессор «Алтай»: будущее ИИ по-русски // Хайтек. 2025. URL: https://hightech.fm/2025/06/24/altai-ai (дата обращения: 16.10.2025).
49. Фотонные вычисления: будущее обработки данных с помощью света // webhosting10.ru. URL: https://webhosting10.ru/fotonnaya-obrabotka-dannyh/ (дата обращения: 16.10.2025).
50. 8 советов по оптимизации работы процессора при использовании DAW // eMastered. URL: https://emastered.com/blog/how-to-optimize-cpu-performance-for-daw (дата обращения: 16.10.2025).
51. Как работает фотонный процессор // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=F_S6pXgVjDk (дата обращения: 16.10.2025).
52. Нейроморфные вычисления: революция в будущем технологий // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyromorfnye-vychisleniya-revolyutsiya-v-buduschem-tehnologiy (дата обращения: 16.10.2025).
53. Intel удается сократить долю серверных процессоров до 62% — AMD все еще отстает, но разрыв сокращается // Notebookcheck-ru.com. URL: https://www.notebookcheck-ru.com/Intel-udaetsya-sokratit-dolyu-servernyh-protsessorov-do-62—AMD-vse-eshche-otstaet-no-razryv-sokraschaetsya.743778.0.html (дата обращения: 16.10.2025).
54. Рынок x86-процессоров: Intel уступает позиции AMD по итогам первого квартала // iXBT. 2025. URL: https://www.ixbt.com/news/2025/05/18/rynok-x86-processorov-intel-ustupaet-pozicii-amd-po-itogam-pervogo-kvartala.html (дата обращения: 16.10.2025).
55. Инструменты Intel для оптимизации приложений и задача о течениях в пористых средах // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/intel/articles/310378/ (дата обращения: 16.10.2025).
56. TSMC запускает техпроцесс 2 нм, а РФ планирует 28 нм к 2030 году // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/658421/ (дата обращения: 16.10.2025).
57. «Последний рубеж транзисторной архитектуры»: TSMC и Intel рассказали о нанолистовых транзисторах // 3DNews. URL: https://3dnews.ru/1109405/tsmc-i-intel-rasskazali-o-nanolistovih-tranzistorah-pered-vnedreniem-2-nm-tehprotsessa (дата обращения: 16.10.2025).
58. Лучшие процессоры Intel — ТОП процессоров от компании Интел в 2025 году // VC.ru. 2025. URL: https://vc.ru/tech/1393166-luchshie-processory-intel-top-processory-ot-kompanii-intel-v-2025-godu (дата обращения: 16.10.2025).
59. Почему даже с уменьшением техпроцесса тепловыделение не снижается? // Ответы Mail.ru. URL: https://otvet.mail.ru/question/225134149 (дата обращения: 16.10.2025).