Эволюция Вычислительной Техники: От Истоков до Гибридных Архитектур Будущего с Вкладом Отечественной Школы

Подобно тому, как река прокладывает свой путь через века, неуклонно меняя русло и набирая мощь, вычислительная техника прошла грандиозный путь от простейших механических устройств до сложнейших электронных систем, и теперь стоит на пороге новой эры, где законы квантовой механики и принципы биологического мозга обещают перевернуть наше представление о вычислениях. В то время как мир готовится к встрече с искусственным интеллектом, способным к самообучению и адаптации, а перспективы квантовых и оптических вычислений открывают горизонты, ранее доступные лишь научной фантастике, осознание пройденного пути становится не просто академическим интересом, но и ключом к пониманию будущего. Из этого следует, что глубокое осмысление истории развития вычислительных систем позволяет не только ценить достигнутое, но и предвидеть логику дальнейших прорывов, формируя стратегическое видение технологического прогресса.

Это исследование представляет собой всесторонний академический анализ эволюции вычислительной техники — от её скромных механических начал до современных и перспективных гибридных архитектур. Мы рассмотрим фундаментальные принципы, технологические прорывы, определявшие смену поколений ЭВМ, а также углубимся в особенности ключевых архитектур, таких как фон Неймана и Гарвардская. Отдельное и особое внимание будет уделено значительному вкладу отечественной школы в развитие этой сферы, анализу её успехов и тех факторов, что привели к относительному отставанию. Наконец, мы заглянем за горизонт кремниевых технологий, исследуя нейроморфные, квантовые и оптические вычисления, а также концепцию их интеграции в гибридные системы, которые обещают стать основой вычислительной мощи завтрашнего дня. Эта работа призвана не только систематизировать знания, но и пролить свет на взаимосвязи между различными этапами и направлениями развития, демонстрируя непрерывный поиск человечеством новых путей для расширения своих интеллектуальных возможностей через вычислительные машины.

Исторический Экскурс: Поколения ЭВМ и Технологические Прорывы

История вычислительной техники — это летопись беспрерывного стремления человека к автоматизации и ускорению расчетов, путешествие от громоздких механических устройств к невидимым интегральным схемам и далее к невообразимым горизонтам квантовых и нейроморфных систем. Каждое поколение ЭВМ не просто привносило новые технологии, оно кардинально меняло подходы к решению задач, расширяя функциональность и сферу применения. В России принято делить ЭВМ на поколения, где определяющими признаками являются не только элементная база, но и быстродействие, емкость памяти, а также способы управления и переработки информации, что позволяет более точно отслеживать скачкообразный прогресс отрасли.

Докомпьютерная эра: Механические предшественники

Прежде чем электричество и электроника стали движущей силой вычислений, человечество полагалось на механические устройства, которые, несмотря на свою простоту по сравнению с современными машинами, заложили фундаментальные принципы автоматизации. Отправной точкой можно считать 1642 год, когда французский математик и философ Блез Паскаль изобрел суммирующую машину — механическое устройство, способное складывать и вычитать числа. Это изобретение стало первым шагом к механизации арифметических операций.

Спустя три десятилетия, в 1673 году, немецкий математик Готфрид Лейбниц пошел дальше, создав счетную машину, которая могла выполнять все четыре арифметических действия: сложение, вычитание, умножение и деление. Эти ранние механические калькуляторы, пусть и громоздкие, и требующие ручного управления, продемонстрировали возможность создания устройств, способных самостоятельно выполнять сложные расчеты, открывая путь для будущих, более совершенных машин. Они стали своего рода предтечами программируемых систем, демонстрируя, что логика вычислений может быть воплощена в физической форме.

Первое поколение ЭВМ (1945-1954): Электронные лампы и гигантские машины

Истинная революция в вычислительной технике началась с переходом от механики к электронике. Компьютеры первого поколения, разработанные в период с 1945 по 1954 годы, основывались на ламповой элементной базе. Эти машины были колоссальными, ненадежными и чрезвычайно энергоемкими.

Ярким примером является машина ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), построенная американцами Дж. Моучли и Дж. Эккертом в 1946 году. ENIAC, содержащая около 18 тысяч вакуумных ламп, поражала своими габаритами и энергопотреблением. Она потребляла мощность от 150 до 174 киловатт и весила 27-30 тонн, занимая площадь до 9 на 15 метров — это сравнимо с размерами большого спортивного зала. Неудивительно, что такая машина была крайне ненадежной: ежедневно из строя выходило около десятка вакуумных ламп, что требовало постоянного обслуживания и замены. Программы для этих машин составлялись на машинном языке или ассемблере, что требовало глубокого понимания архитектуры машины. Ввод чисел производился с помощью перфокарт, а программное управление, например, в ENIAC, осуществлялось штеккерами и наборными полями, что делало процесс программирования крайне трудоемким.

Первой ЭВМ 1-го поколения, которая начала выпускаться серийно, стал компьютер UNIVAC (Universal Automatic Computer). Несмотря на все свои недостатки, машины первого поколения стали прорывом, позволив решать сложные научные и военные задачи, которые были недоступны для человеческих расчетов.

Второе поколение ЭВМ (1955-1964): Транзисторы и языки высокого уровня

Период с 1955 по 1964 годы ознаменовал собой важнейший технологический скачок, связанный с переходом на транзисторы в качестве основной элементной базы. Транзисторы, изобретенные в 1947 году, были значительно меньше, надежнее и энергоэффективнее вакуумных ламп. Это привело к существенному уменьшению габаритов ЭВМ: если машины первого поколения занимали целые залы, то ЭВМ второго поколения, такие как IBM 1620, могли быть размером с офисный стол, а PDP-8 — размером с холодильник. Габариты машин сократились до нескольких кубических метров, а вес — до сотен килограммов.

Помимо повышения надежности и производительности, второе поколение принесло с собой появление языков высокого уровня, таких как Algol, FORTRAN и COBOL, что значительно упростило процесс программирования и сделало его доступным для более широкого круга специалистов. Развитие операционных систем также началось в этот период, что позволило автоматизировать управление ресурсами компьютера и повысить эффективность его использования.

В архитектуре ЭВМ 2-го поколения появились такие важные элементы, как индексные регистры и аппаратные средства для операций с плавающей точкой, что расширило возможности машины для научных и инженерных расчетов. Были введены команды для вызова подпрограмм и процессоры ввода-вывода, что позволило параллельно выполнять операции ввода/вывода данных и вычисления. Хранение информации также претерпело изменения: впервые магнитная лента была применена в ЭВМ «Юнивак» (UNIVAC) и использовалась как для ввода, так и для вывода, а в середине 60-х годов широкое распространение получило хранение информации на дисках.

Третье поколение ЭВМ (1965-1974): Интегральные схемы и универсальные системы

Истинная революция произошла с появлением интегральных схем (ИС). В январе 1959 года Джек Килби создал первую интегральную схему, и это изобретение кардинально изменило всю вычислительную индустрию. ИС позволяли размещать на одном кремниевом кристалле тысячи транзисторов и других компонентов.

ЭВМ третьего поколения, созданные на базе ИС, демонстрировали феноменальный рост быстродействия — в 100 раз по сравнению с предыдущими поколениями — и значительное уменьшение габаритов. Интегральная схема, представляющая собой кремниевый кристалл площадью около 10 мм², могла заменить десятки тысяч транзисторов и выполнять ту же работу, что и 30-тонный ENIAC. Компьютеры третьего поколения, например IBM System/360, представленная в 1964 году, имели размеры, сопоставимые с книжным шкафом, позволяя размещать весь вычислительный центр в одной комнате. Производительность IBM System/360 достигала нескольких миллионов операций в секунду. Эта серия стала эталоном универсальности, позволяя использовать одно и то же программное обеспечение на машинах различной мощности и конфигурации, что стандартизировало индустрию и открыло путь к массовому применению компьютеров.

Поколение ЭВМ	Период	Элементная База	Ключевые Характеристики	Примеры Машин
Первое	1945-1954 гг.	Вакуумные лампы	Огромные размеры (залы), высокое энергопотребление (150-174 кВт), низкая надежность, программирование на машинном языке, перфокарты.	ENIAC (27-30 т, 18 тыс. ламп), UNIVAC (первая серийная)
Второе	1955-1964 гг.	Транзисторы, магнитные сердечники	Уменьшение габаритов (стол, холодильник), повышение надежности и производительности, языки высокого уровня (FORTRAN), ОС, индексные регистры, диски.	IBM 1620, PDP-8
Третье	1965-1974 гг.	Интегральные схемы (ИС)	Революционный рост быстродействия (в 100 раз), дальнейшее уменьшение размеров (книжный шкаф), универсальность, ИС 10 мм² заменяет 30-тонный ENIAC.	IBM System/360 (несколько млн. оп/сек)

Четвертое и Пятое поколения: Микропроцессоры и параллельные вычисления

С середины 1970-х годов началось стремительное развитие микропроцессоров, которые стали основой четвертого поколения ЭВМ. Появление первого микропроцессора Intel 4004 в 1971 году открыло эру персональных компьютеров. Теперь целая вычислительная система могла помещаться на одном чипе, что сделало компьютеры доступными не только для крупных корпораций и научных центров, но и для каждого человека. Это привело к массовому распространению ПК, развитию графических процессоров (GPU) и появлению распределенных и параллельных вычислений, которые стали обрабатывать огромные объемы данных.

Пятое поколение, условное начало которого относят к 1980-м годам и которое продолжается по сей день, характеризуется развитием суперкомпьютеров, способных выполнять триллионы операций в секунду, и глубоким погружением в область искусственного интеллекта. Именно в этот период получили бурное развитие нейронные сети, машинное обучение и глубокое обучение, что заложило основу для современных ИИ-систем, способных распознавать речь, изображения и выполнять сложные аналитические задачи. Этот этап характеризуется не только повышением производительности, но и поиском принципиально новых архитектур, которые мы рассмотрим далее.

Фундаментальные Архитектуры ЭВМ: Фон Неймана против Гарвардской

В основе каждого компьютера, от простейшего микроконтроллера до мощнейшего суперкомпьютера, лежит определенная архитектура — набор принципов, определяющих, как взаимодействуют его компоненты. Эти архитектуры, разработанные еще в середине XX века, остаются краеугольным камнем современной вычислительной техники. Развитие компьютерных архитектур началось в 1940-х годах, и две из них — архитектура фон Неймана и Гарвардская архитектура — до сих пор формируют ландшафт цифрового мира.

Архитектура фон Неймана: Универсальность и принцип хранимой программы

Архитектура фон Неймана — это, без преувеличения, фундаментальное достижение в истории развития компьютерной техники, определяющее структуру подавляющего большинства современных вычислительных систем. До её появления каждая вычислительная машина создавалась для решения конкретной задачи, что делало их специализированными, крайне дорогими и требовало перестройки аппаратной части при каждой смене задачи.

Революционный подход был предложен выдающимся венгро-американским математиком, физиком и ученым Джоном фон Нейманом в 1945 году. Работая над проектом EDVAC, фон Нейман опубликовал «Предварительный доклад о машине EDVAC» (First Draft of a Report on the EDVAC), в котором изложил общие принципы функционирования универсальных вычислительных устройств. Он предложил концепцию хранимой программы, где программа и данные могли храниться в одной общей памяти. Эта идея позволила создавать универсальные вычислительные машины, способные выполнять различные программы без изменения аппаратной части, что стало колоссальным прорывом и ускорило развитие программного обеспечения.

Важной особенностью архитектуры фон Неймана является то, что данные и программы хранятся в одном формате и могут размещаться в любом месте памяти. Это не только упростило процесс программирования, но и позволило программам модифицировать сами себя во время выполнения, открывая новые возможности для динамического управления вычислениями.

Основные компоненты архитектуры фон Неймана включают:

• Арифметико-логическое устройство (АЛУ): Выполняет арифметические (сложение, вычитание, умножение, деление) и логические (И, ИЛИ, НЕ) операции.
• Устройство управления (УУ): Интерпретирует команды программы и управляет работой всех остальных компонентов компьютера.
• Оперативная память (ОЗУ): Хранит как данные, так и инструкции программы в едином адресном пространстве.
• Устройства ввода/вывода (УВВ): Обеспечивают взаимодействие компьютера с внешним миром (клавиатура, монитор, принтер и т.д.).
• Система шин: Совокупность линий связи, по которым передаются данные, адреса и управляющие сигналы между компонентами.

Работа такой системы основана на цикле выборки-исполнения: процессор выбирает инструкцию из памяти, декодирует её, выполняет, после чего счетчик команд увеличивается, и процесс повторяется для следующей инструкции. Эта последовательность операций, хотя и базовая, стала фундаментом для всех последующих разработок.

Гарвардская архитектура: Скорость и параллелизм

Параллельно с развитием фон-неймановской архитектуры, а фактически даже раньше, появилась Гарвардская архитектура, разработанная Говардом Эйкеном в Гарвардском университете в конце 1930-х годов для компьютера Mark I. Эта архитектура возникла как ответ на технические вызовы своего времени для механических вычислительных машин, в отличие от концепции фон Неймана, ориентированной на электронные устройства.

Главное отличие Гарвардской архитектуры заключается в наличии раздельных каналов для команд и данных. Это означает, что процессор может одновременно выбирать следующую инструкцию и получать данные, необходимые для текущей операции. Такая параллельная и независимая передача потоков команд и данных обеспечивает более высокое быстродействие по сравнению с фон-неймановской моделью, где команды и данные передаются по единому общему каналу.

Основные отличия Гарвардской архитектуры от архитектуры фон Неймана можно представить в таблице:

Характеристика	Архитектура фон Неймана	Гарвардская Архитектура
Память	Единое пространство для команд и данных	Раздельные пространства для команд и данных
Каналы передачи	Общий канал для команд и данных	Раздельные каналы для команд и данных (позволяет параллельную выборку)
Самоизменяющийся код	Возможно (программа может модифицировать свои инструкции)	Исключено по определению (разделение памяти не позволяет программе изменять инструкции)
Скорость	Потенциальное «бутылочное горлышко» шины	Более высокое быстродействие благодаря параллельной выборке
Применение	Универсальные компьютеры, ПК, серверы	Микроконтроллеры, сигнальные процессоры, RISC-процессоры, большинство ARM-процессоров (модифицированная версия)

Современная реализация Гарвардской архитектуры часто встречается в микроконтроллерах и сигнальных процессорах, где требуется высокая скорость обработки данных в реальном времени и предсказуемость поведения системы. Например, большинство процессоров ARM используют модифицированную версию Гарвардской архитектуры, где разделение памяти на уровне кэш-памяти позволяет сочетать преимущества обоих подходов, обеспечивая гибкость и производительность.

Проблема «бутылочного горлышка» фон Неймана и пути ее преодоления

Несмотря на свою универсальность, архитектура фон Неймана имеет один существенный недостаток, известный как «бутылочное горлышко» фон Неймана. Это ограничение возникает из-за того, что данные и инструкции передаются по одной и той же шине, что создает последовательность выполнения и ограничивает общую пропускную способность системы. Процессор вынужден ждать, пока данные или следующая инструкция будут получены из памяти, что замедляет его работу, даже есл�� сам процессор способен выполнять операции гораздо быстрее.

Пути преодоления этой проблемы включают:

1. Кэширование: Использование небольших, но очень быстрых участков памяти (кэш-памяти) между процессором и основной памятью. Кэш хранит часто используемые данные и инструкции, значительно сокращая время доступа и обходя «бутылочное горлышко». Современные процессоры имеют многоуровневую кэш-память (L1, L2, L3).
2. Распараллеливание: Внедрение многоядерных процессоров, суперскалярных архитектур и конвейерной обработки инструкций, позволяющих выполнять несколько операций одновременно. Хотя это не устраняет «бутылочное горлышко» полностью, оно значительно снижает его влияние на общую производительность.
3. Увеличение ширины шины и частоты памяти: Постоянное увеличение пропускной способности шин данных и скорости работы оперативной памяти помогает уменьшить задержки, но сталкивается с физическими ограничениями и ростом энергопотребления.
4. Модифицированная Гарвардская архитектура: Как уже упоминалось, многие современные процессоры (например, ARM) используют гибридный подход, разделяя шины для инструкций и данных на уровне кэш-памяти, сохраняя при этом единое адресное пространство для основной памяти. Это позволяет получить преимущества скорости Гарвардской архитектуры, не жертвуя универсальностью фон Неймана.
5. Архитектуры, ориентированные на данные (Data-centric architectures): Современные подходы, такие как вычисления в памяти (In-Memory Computing) или процессоры с памятью, встроенной непосредственно в вычислительные блоки, стремятся минимизировать перемещение данных, устраняя тем самым «бутылочное горлышко» фон Неймана.

Таким образом, если архитектура фон Неймана обеспечила универсальность и гибкость, то Гарвардская архитектура и последующие инновации были направлены на преодоление ограничений скорости, открывая путь к постоянно растущей производительности вычислительных систем. Разве не удивительно, что принципы, заложенные десятилетия назад, до сих пор служат фундаментом для самых передовых решений, постоянно подвергаясь модификациям и улучшениям?

Вклад Отечественной Школы в Развитие Вычислительной Техники

История вычислительной техники неразрывно связана с выдающимися достижениями советских ученых и инженеров, которые, несмотря на порой тяжелые условия и изоляцию, внесли фундаментальный вклад в эту область. Эта страница истории заслуживает особого внимания, поскольку демонстрирует уникальный путь развития, самостоятельные прорывы и те системные факторы, которые повлияли на формирование отечественной школы.

Пионеры и первые ЭВМ

Настоящая история советской вычислительной техники начинается в 1948 году, когда был представлен проект автоматической цифровой вычислительной машины. Этот проект, первый в СССР, предусматривающий жесткое программное управление, был разработан под руководством выдающихся ученых И.С. Брука и Башира Искандаровича Рамеева. Он заложил теоретические основы для создания первых отечественных ЭВМ.

Однако первым образцом вычислительного устройства на территории СССР, которая начала работать в 1950 году, стала Малая Электронная Счетная Машина (МЭСМ), созданная под руководством Сергея Алексеевича Лебедева в Институте электротехники АН УССР в Киеве. Значимость МЭСМ трудно переоценить: она воплотила базовые принципы построения вычислительной системы, разработанные Лебедевым самостоятельно. Интересно отметить, что об аналогичных принципах фон Неймана советские ученые узнали позднее из зарубежных публикаций, что подчеркивает оригинальность и независимость отечественных разработок.

МЭСМ была построена на основе электронных ламп, что было характерно для первого поколения ЭВМ. Она использовала двоичную систему счисления и содержала около 6 тысяч электронных ламп. Архитектура машины включала трехадресную систему команд, одно арифметическое устройство параллельного действия на триггерных ячейках, а также запоминающее устройство емкостью 94 слова по 16 разрядов. Быстродействие МЭСМ составляло внушительные для своего времени 3000 операций в секунду. В декабре 1951 года МЭСМ успешно прошла испытания, ознаменовав рождение отечественной электронной вычислительной техники.

Расцвет и достижения

Период расцвета отечественной вычислительной техники пришелся на 1950-е и 1960-е годы. В 1953 году в эксплуатацию вводятся две знаковые ЭВМ: БЭСМ (Большая/Быстродействующая электронная счетная машина), также разработанная под руководством С.А. Лебедева, и ЭВМ «Стрела».

БЭСМ-1, разработанная в 1952 году, стала настоящим триумфом советской инженерной мысли. К 1956 году она была самой быстродействующей машиной не только в СССР, но и во всей Европе, достигая средней производительности 8-10 тысяч операций в секунду. Под руководством и при непосредственном участии С.А. Лебедева было создано в общей сложности 18 ЭВМ, 15 из которых выпускались серийно, что свидетельствует о системном подходе к разработке и внедрению вычислительных систем.

Параллельно развивалась серия ЭВМ «М». Первые машины этой серии, М-1 и М-2, были разработаны в 1959 году для научных расчетов. Однако настоящий прорыв произошел с появлением М-3 в 1963 году, созданной под руководством Н.Я. Матюхина и И.С. Брука. Эта машина была значительно быстрее и обладала более широкими возможностями. Её средняя скорость работы составляла 30 операций в секунду (с магнитным барабаном) и до 1500 операций в секунду (с ферритовыми сердечниками).

М-3 отличалась не только производительностью, но и рядом других важных характеристик:

• Небольшие габариты: Занимала всего 3 м² площади.
• Невысокая стоимость.
• Низкое энергопотребление: Всего 10 кВт.
• Простота эксплуатации.

Эти качества способствовали её широкому распространению и серийному производству, например, на Минском заводе вычислительных машин с 1959 года. М-3 также послужила основой для создания таких ЭВМ, как «Арагац» и «Раздан», что демонстрирует значимость этой разработки как платформы для дальнейших инноваций.

Важно отметить, что советские ученые не ограничивались только фон-неймановскими принципами. Например, Гарвардская архитектура была использована советским ученым А.И. Китовым в ВЦ-1 Министерства обороны СССР, что говорит о разнообразии подходов и поиске оптимальных решений. В середине 60-х годов СССР выпускал ЭВМ мирового уровня, например, легендарную «БЭСМ-6», которая стала одной из самых успешных и долгоживущих советских ЭВМ.

Причины отставания и системные проблемы

Несмотря на впечатляющие достижения в ранние периоды, к концу 1960-х — началу 1970-х годов отечественная вычислительная техника начала относительно отставать от мировых лидеров. Этот процесс был обусловлен комплексом системных факторов:

1. Невысокое качество электронных комплектующих: Одной из ключевых причин стало невысокое качество элементной базы, особенно для советских ЭВМ третьего поколения, основанных на интегральных схемах. Это приводило к постоянному отставанию от западных разработок по таким критически важным параметрам, как быстродействие, вес и габариты. Недостаточный уровень развития микроэлектроники и производственных технологий не позволял создавать конкурентоспособные чипы.
2. Отсутствие современных производственных мощностей: СССР столкнулся с проблемой нехватки современных производственных мощностей, необходимых для освоения передовых технологических норм. Например, невозможность перехода на 300-миллиметровые кремниевые пластины и технологические нормы ниже 65 нм на существующих заводах, таких как «Микрон», без строительства совершенно новых производств, стало серьезным барьером. Это привело к тому, что отечественные чипы были более крупными, дорогими и менее производительными.
3. Непонимание руководством надобности персональных компьютеров: В то время как на Западе начался бурный рост рынка персональных компьютеров, советское руководство долгое время не осознавало стратегической важности и надобности этих машин для широких масс. Основной акцент делался на крупные вычислительные центры для оборонной промышленности и научных исследований, а идея массового использования компьютеров гражданами казалась излишней или даже нежелательной. Это привело к упущенным возможностям в развитии программного обеспечения, пользовательских интерфейсов и всей экосистемы персональных компьютеров.
4. Копирование зарубежных разработок: Начиная с 1970-х годов, вместо разработки собственных уникальных архитектур, в СССР была принята стратегия копирования западных образцов, в частности, машин серии IBM System/360. Хотя это позволило сократить время на разработку и внедрение, оно подавило оригинальные научные школы и инициативы, а также не способствовало развитию собственных передовых технологий.

Эти факторы в совокупности привели к тому, что, несмотря на ранние успехи и выдающиеся достижения отдельных ученых, отечественная вычислительная техника не смогла в полной мере реализовать свой потенциал и конкурировать на мировом уровне. Тем не менее, вклад советских пионеров остается неоспоримым, заложившим основы для развития компьютерной науки и инженерии.

Перспективные Вычислительные Архитектуры: За Гранью Кремния

Современная вычислительная техника, основанная на кремниевых транзисторах и архитектуре фон Неймана, достигает своих физических пределов. Дальнейшая миниатюризация и повышение тактовых частот становятся все более сложными и дорогостоящими. В ответ на эти вызовы активно развиваются новые парадигмы вычислений, призванные преодолеть ограничения традиционных ЭВМ и открыть качественно новые возможности. Среди наиболее перспективных направлений выделяются нейроморфные, квантовые и оптические вычисления.

Нейроморфные вычисления: Имитация мозга для ИИ

Нейроморфные системы представляют собой архитектуры и принципы действия, схожие с биологическим мозгом. Это направление возникло как попытка приблизить возможности аппаратных вычислительных систем к тем, которыми обладает мозг человека, в частности, в области энергоэффективности, миниатюризации и возможностей обучения. Еще в середине прошлого века такие ученые, как фон Нейман и Розенблат, вдохновлялись устройством биологического мозга при создании электронных вычислительных систем.

Главное отличие мозга от классических компьютеров заключается в том, что информация и хранится, и обрабатывается в одних и тех же структурах — нейронах. Биологические нейроны обрабатывают и передают информацию с помощью электрохимических сигналов. Каждый нейрон состоит из тела с ядром и органеллами (от 3 до 100 мкм), дендритов для приема сигналов (до 20 тысяч связей с другими нейронами) и аксона для передачи импульсов. Искусственные нейроны, в свою очередь, реализуют математическую модель, где входные сигналы умножаются на весовые коэффициенты, суммируются, и результат проходит через функцию активации.

Ключевое преимущество нейроморфных процессоров — это объединение памяти и вычислительных ядер на одном кристалле (сотни-тысячи ядер), что минимизирует задержки и расход энергии при передаче данных. Это резко контрастирует с графическими процессорами, где вычисления отделены от памяти, что требует частых и энергоемких обменов данными (мегагерцы/гигагерцы) и приводит к значительному тепловыделению. Нейроморфные вычисления, напротив, характеризуются редким обменом информацией (килогерцы).

Благодаря этим особенностям, нейроморфные процессоры способны существенно снизить энергопотребление при обучении и использовании ИИ. По оценкам, нейроморфные системы ИИ могут быть в тысячу раз энергоэффективнее классических вычислительных систем. Это подтверждается тем, что человеческий мозг тратит на обработку информации всего 10 ватт, тогда как самый большой суперкомпьютер в России производит 10 мегаватт «паразитной» теплоэнергии. Какой важный нюанс здесь упускается при рассмотрении традиционных архитектур? То, что энергетическая эффективность становится не просто желаемым свойством, а критическим фактором для дальнейшего масштабирования и внедрения ИИ-систем в повседневную жизнь, от мобильных устройств до дата-центров.

Программно-аппаратные комплексы на основе нейроморфных технологий решают широкий класс задач искусственного интеллекта, используя:

• Вычисления в памяти (In-Memory Computing).
• Разреженные вычисления (Sparse Computing).
• Аналоговые вычисления.
• Мемристивные вычисления (использование мемристоров — резисторов с памятью, имитирующих синапсы).
• Импульсные нейронные сети (Spiking Neural Networks).
• Локальное обучение.

Применение нейроморфных систем прогнозируется во всех отраслях промышленности, особенно там, где требуется непрерывное восприятие и обработка изменений во времени, например, в интеллектуальных сенсорах. Это включает:

• Управление быстроразвивающимися процессами (удержание плазмы в токамаке, управление беспилотными летательными аппаратами).
• Визуальная вибродиагностика оборудования с использованием событийных камер.
• Предиктивная аналитика и вычисления на конечных устройствах (Edge AI).
• Применение в экстремальных условиях (космос, океан, радиация) благодаря высокой устойчивости импульсного протокола коммуникации к шуму.
• Медицина (совместимость событийной модели вычислений с нервной системой).

Математический аппарат импульсных нейронных сетей в нейроморфных чипах позволяет строить системы неограниченно большого масштаба (более 100 млрд нейронов).

Среди мировых лидеров:

• В 2014 году IBM представила первый не фон-Неймановский промышленный нейроморфный процессор TrueNorth (1 млн нейронов, 256 на ядро).
• Intel Loihi 2 демонстрирует до 10 раз более быструю обработку данных по сравнению с предыдущими поколениями и требует в 3000 раз меньше данных для обучения.

Рынок нейроморфных вычислений демонстрирует впечатляющий рост с 5,28 млрд долларов в 2023 году до прогнозируемых 20,27 млрд долларов к 2030 году.

Российские разработки:

В России исследования нейроморфных систем находятся на высоком уровне, сопоставимом с международным, с хорошим фундаментальным заделом ученых в области нейронаук и микро- и наноэлектроники.

• НИЦ «Курчатовский институт» активно разрабатывает нейроморфные процессоры на основе отечественного цифрового нейропроцессора «Алтай» и мемристорных технологий (ReRAM) для эффективной обработки потоковых данных и анализа больших массивов информации. Ученые Курчатовского института также создали новый метод самообучения нейросетей и перспективный нанокомпозитный материал, имитирующий нейронные контакты, на основе которого был разработан прототип самообучающегося роботизированного устройства.
• Нижегородский университет им. Н.И. Лобачевского, СПбГЭТУ ЛЭТИ, ЮФУ, НГУ также прорабатывают подходы нейроморфной интегральной схемотехники.
• В феврале 2024 года Президент РФ Владимир Путин утвердил изменения в Национальную стратегию развития искусственного интеллекта, предполагающие создание в России нейроморфных и тензорных процессоров.
• В июле 2025 года Российский научный фонд (РНФ) запустил программу поддержки разработчиков нейроморфных технологий для создания биоподобных аппаратно-программных комплексов.
• В 2023 году при поддержке Росатома создана лаборатория нейроморфного искусственного интеллекта на базе Национального центра физики и математики (НЦФМ) для разработки нейроморфных процессоров для обработки больших данных.

Несмотря на то, что по алгоритмической базе нейроморфных систем Россия находится на самом переднем крае в мире, по аппаратной базе (производства чипов с современными технологическими нормами) наблюдается отставание на 2-3 года. В будущем нейроморфные технологии могут революционизировать подходы к созданию искусственного интеллекта, делая системы более гибкими, адаптивными и энергоэффективными.

Квантовые вычисления: Использование законов микромира

Квантовый компьютер — это вычислительное устройство, которое использует уникальные явления квантовой механики, такие как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность, для обработки данных. В отличие от классических компьютеров, работающих с битами (0 или 1), квантовые компьютеры используют квантовые биты, или кубиты, способные находиться в гораздо более сложных состояниях.

Идея создания квантового компьютера возникла в 80-х годах XX века, одним из её основоположников называют Ричарда Фейнмана. Фейнман предположил, что для точного моделирования квантовых систем необходимы вычислительные устройства, которые сами подчиняются законам квантовой механики. В квантовой механике рассматриваются все возможные пути (суммирование по траекториям) вместо одного классического пути, каждому из которых соответствует определенная амплитуда вероятности.

Базовые концепции:

1. Квантовая суперпозиция: Это основополагающий принцип квантовой механики, согласно которому квантовая система может находиться в суперпозиции нескольких базовых (измеримых) состояний одновременно. Кубит, в отличие от классического бита, может быть не только в сос��оянии 0 или 1, но и в их суперпозиции — быть одновременно и 0, и 1. Существует бесконечное множество возможных суперпозиций 0 и 1. Эта способность позволяет кубитам выполнять параллельные вычисления, обрабатывая множество вариантов одновременно. Классический компьютер с памятью из n бит может одномоментно выполнить операцию только над одним из 2ⁿ возможных наборов, а квантовый компьютер с n кубитами может одновременно представить все 2ⁿ набора и выполнять операции над всеми наборами сразу.
2. Квантовая запутанность: Это еще один ключевой принцип, где состояние одного кубита мгновенно влияет на состояние другого, независимо от расстояния между ними. Запутанность позволяет связать состояния нескольких кубитов таким образом, что они образуют единую квантовую систему. Это свойство используется в квантовых алгоритмах для значительного повышения скорости обработки данных.

В качестве кубита могут выступать различные квантовые системы: атомы, фотоны, ионы или электроны, чьи квантовые свойства (например, спин или поляризация) используются для кодирования информации.

Принципы работы:

Работа квантового компьютера включает три основных этапа:

1. Запись начальных параметров: Система кубитов подготавливается в определенном начальном состоянии.
2. Выполнение унитарных преобразований: Применяются логические операции (квантовые вентили), которые изменяют состояние системы кубитов. Квантовые вентили можно представить как унитарные матрицы, преобразующие входной кубит в выходной согласно определенным правилам.
3. Измерение: В конце вычислений производится измерение состояния кубитов, и полученное значение записывается как результат.

Добавляя больше запутанных кубитов, можно значительно повышать мощность квантового компьютера за счет коллективной обработки информации, что позволяет решать задачи, недоступные для классических машин. Квантовые компьютеры делятся на два типа: основанные на квантовании магнитного потока на нарушениях сверхпроводимости (Джозефсоновские переходы) и квантовые когерентные компьютеры, требующие поддержания когерентности волновых функций кубитов.

Перспективы:

Квантовые вычисления обладают потенциалом в решении сложнейших задач, таких как:

• Факторизация больших чисел: Например, алгоритм Шора может взломать широко используемые криптографические алгоритмы шифрования (RSA), основанные на вычислительной сложности факторизации больших целых чисел.
• Оптимизация трафика в сетях и логистике.
• Моделирование химических и физических систем на молекулярном уровне, что имеет огромное значение для создания новых материалов, лекарств и катализаторов.
• Разработка новых алгоритмов машинного обучения.

Вызовы:

Несмотря на огромные перспективы, разработка полноценного и универсального квантового компьютера остается чрезвычайно сложной задачей:

1. Проблема квантовой декогеренции: Это главная преграда. Декогеренция — это процесс потери квантовой когерентности, то есть разрушение суперпозиционных и запутанных состояний кубитов при взаимодействии с окружающей средой (теплом, электромагнитным излучением, вибрациями). Это требует создания специальных, крайне изолированных условий для работы квантовых компьютеров, таких как низкие температуры (близкие к абсолютному нулю) и вакуум, что значительно затрудняет их создание и широкое внедрение.
2. Ошибки квантовых операций: Кубиты очень чувствительны к внешним воздействиям, что приводит к высокому уровню ошибок при выполнении операций. Разработка надежных методов коррекции квантовых ошибок является критически важной задачей.
3. Масштабируемость: Создание систем с большим количеством стабильных и управляемых кубитов остается серьезной инженерной проблемой.

На сегодняшний день сфера квантовой информатики находится на начальном этапе, сравнимом с «огромными ламповыми машинами» в истории классических компьютеров. На практике реализованы лишь единичные экспериментальные системы, способные исполнять фиксированные алгоритмы небольшой сложности. Полноценный и универсальный квантовый компьютер пока является гипотетическим устройством, и потребуется еще много лет исследований для повышения их надежности и мощности до уровня, необходимого для массового решения прикладных задач.

Оптические (фотонные) вычисления: Скорость Света в Обработке Данных

В поиске альтернатив традиционным электронным вычислениям, фотонные (оптические) вычисления выделяются как одно из наиболее многообещающих направлений. Эта технология использует световые волны (фотоны) для обработки, хранения и передачи данных, в отличие от электронных компьютеров, основанных на движении электронов. Фундаментальное различие заключается в использовании фотонов, которые, в отличие от электронов, не имеют массы, электрического заряда и, как следствие, не создают тепло при движении, что открывает путь к беспрецедентной скорости и энергоэффективности.

Преимущества фотонных вычислений:

1. Потенциальная скорость обработки данных: Скорость фотонов близка к скорости света, что позволяет достичь значительно более высоких скоростей передачи и обработки информации по сравнению с электронными системами.
2. Высокая пропускная способность: Возможность передачи большого объема данных по одному оптическому каналу благодаря мультиплексированию по длине волны (WDM).
3. Энергоэффективность: Отсутствие нагрева от движущихся электронов приводит к значительному снижению энергопотребления, что критически важно для суперкомпьютеров и центров обработки данных. Прототипы аналоговых оптических компьютеров, разрабатываемые Microsoft Research, демонстрируют потенциальное увеличение скорости до 100 раз и повышение энергоэффективности до 100 раз по сравнению с современными GPU в определённых задачах.
4. Устойчивость к электромагнитным помехам: Фотоны не взаимодействуют с электромагнитными полями, что делает оптические системы более устойчивыми к помехам и обеспечивает более надежную передачу данных.

Технологии оптических вычислений:

• Оптические логические затворы: Это основа для сложных вычислений. Они используют нелинейные оптические эффекты для выполнения логических операций (И, ИЛИ, НЕ), подобно электронным транзисторам, но оперируют светом.
• Полностью оптические системы: Эти системы выполняют все вычисления исключительно в оптической области, обеспечивая максимальную скорость и энергоэффективность. Они идеально подходят для задач, требующих интенсивной параллельной обработки, таких как комбинаторная оптимизация и итеративное моделирование.
• Оптические нейронные сети: Использование света для имитации связей и активаций нейронных сетей позволяет значительно ускорить вычисления в технологиях ИИ. Ученые Самарского университета имени Королева, например, создали аналоговую фотонную вычислительную систему, способную обрабатывать видеоданные в сотни раз быстрее, чем современные цифровые нейросети на основе традиционных полупроводниковых компьютеров.
• Фотонные интегральные схемы (ФИС): Это важнейшее направление будущих исследований. Переход от громоздких оптических установок к компактным фотонным чипам может значительно улучшить масштабируемость оптических и даже оптических квантовых систем, позволяя реализовать более сложные вычисления.

Вызовы:

Несмотря на очевидные преимущества, перед фотонными вычислениями стоят серьезные технологические вызовы:

1. Масштабирование: Интеграция оптических компонентов до размеров современных электронных чипов является сложной инженерной задачей.
2. Разработка эффективных интерфейсов: Создание высокоскоростных и энергоэффективных интерфейсов между оптическими и электронными системами необходимо для их совместной работы.
3. Стандартизация и совместимость: Отсутствие единых стандартов и совместимости между различными оптическими компонентами и платформами замедляет их широкое внедрение.
4. Точность и контроль: Для прецизионных вычислений требуется чрезвычайно точный контроль над световыми потоками и оптическими эффектами.

Оптические квантовые вычисления: В этой области фотоны используются как кубиты. Это направление также обладает огромным потенциалом в плане скорости, надежности и масштабируемости, поскольку фотоны слабо взаимодействуют с окружающей средой, что снижает проблему декогеренции по сравнению с другими типами кубитов. Тем не менее, перед разработчиками оптических квантовых систем стоит множество вызовов для полного раскрытия их потенциала, включая создание источников одиночных фотонов и высокоэффективных детекторов.

Таким образом, оптические вычисления — это не просто альтернатива, а скорее эволюционный шаг, который может радикально изменить архитектуру высокопроизводительных систем, обеспечив необходимую скорость и энергоэффективность для задач будущего.

Интеграция и Гибридные Вычислительные Системы: Будущее Компьютерных Архитектур

Эра традиционных кремниевых компьютеров, основанных на принципах фон Неймана, приближается к своему физическому пределу. Дальнейшая миниатюризация транзисторов становится практически невозможной, а рост тактовых частот уже не обеспечивает прежнего прироста производительности. Эти ограничения подталкивают к поиску принципиально новых подходов, и одним из наиболее перспективных направлений является создание гибридных вычислительных систем, объединяющих различные архитектуры и технологии для достижения качественно нового уровня производительности, эффективности и универсальности.

Преодоление физических пределов кремниевых технологий

Физический предел миниатюризации кремниевых транзисторов составляет около 5 нанометров. При меньших размерах возникают фундаментальные квантовые эффекты, которые нарушают нормальную работу транзистора как переключателя. В частности, значительно возрастают токи утечки и проявляется квантовое туннелирование, когда электроны могут «просачиваться» через изоляционные барьеры, даже не обладая достаточной энергией. Это приводит к некорректной работе и значительному энергопотреблению.

Для преодоления этих ограничений в микроэлектронике используются следующие подходы:

• Трехмерные транзисторы: Технологии, такие как FinFET (Fin Field-Effect Transistor) и Gate-All-Around (GAA-FET), позволяют создавать транзисторы, у которых затвор окружает канал с трех или четырех сторон. Это увеличивает площадь контакта между затвором и каналом, улучшая контроль над током и снижая утечки при сохранении миниатюрных размеров.
• Исследование новых материалов: Активно исследуются альтернативные кремнию материалы. Особое внимание уделяется двумерным материалам (например, дисульфиду молибдена), которые могут использоваться для создания атомарно тонких компонентов. Эти материалы обладают уникальными электронными свойствами и потенциально могут позволить дальнейшую миниатюризацию за пределы возможностей кремния.
• Новые принципы работы: Поиск принципиально новых физических принципов работы транзисторов, отличных от полупроводникового перехода, включая спинтронику, ферроэлектричество и другие.

Эти инновации позволяют продлить «жизнь» кремниевой микроэлектроники, но не решают проблему фундаментальных ограничений в долгосрочной перспективе. Именно здесь на сцену выходят гибридные системы.

Концепция гибридных систем

Гибридная вычислительная система — это архитектура, которая объединяет два или более типа компьютеров или вычислительных парадигм для создания более мощной, универсальной и эффективной системы. Цель такой интеграции — оптимизировать производительность, эффективность и гибкость за счет использования сильных сторон каждого компонента.

Типичные примеры гибридных систем включают комбинации:

• CPU и GPU: Центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU) часто работают в связке, где CPU выполняет последовательные и управляющие задачи, а GPU — высокопараллельные вычисления, например, в задачах машинного обучения или графической обработки.
• Различные типы памяти: В гибридных системах могут использоваться различные типы памяти, такие как оперативная память общего назначения (RAM) и специализированная видеопамять (VRAM), а также более экзотические типы памяти с уникальными характеристиками.
• Программные ускорители: Для специализированных вычислений часто интегрируются программируемые вентильные матрицы (FPGA) или специализированные интегральные схемы (ASIC), которые могут быть сконфигурированы для выполнения конкретных задач с максимальной эффективностью.

Гибридные системы находят применение в самых разных областях:

• Персонализированная медицина и системы шифрования данных: Специалисты МФТИ пришли к выводу, что технологии гибридных вычислительных систем, сочетающие традиционные микросхемы с биологическими компонентами, перспективны в этих областях.
• Гибридные искусственные интеллектуальные системы: Они могут объединить глубинное обучение для выявления новых знаний в данных и формальные методы обработки «НЕ-факторов» для работы в условиях неопределенности и неполноты информации. Такой подход позволяет создавать более надежные и адаптивные ИИ, способные принимать решения в сложных и динамичных средах.
• Распределенные системы: Компании часто прибегают к гибридной модели, размещая критичные сервисы на локальной инфраструктуре/частном облаке и подключая публичные облака для некритичных сервисов и резервного копирования. Это обеспечивает баланс между безопасностью, производительностью и масштабируемостью.

Электронно-оптические и био-гибридные системы

Развитие гибридных систем идет по пути объединения не только различных электронных компонентов, но и совершенно разных физических принципов:

• Гибридные электронно-оптические системы: Эти системы объединяют оптические и электронные компоненты, используя преимущества обеих областей. Например, электронные процессоры могут выполнять логические операции, а оптические каналы — обеспечивать сверхбыструю передачу данных между компонентами или обрабатывать специализированные задачи, такие как оптические нейронные сети. Оптические нейронные сети и квантовые вычисления могут использовать системы с открытым контуром, обрабатывающие световые потоки, свободно распространяющиеся в пространстве или по управляемым траекториям.
• Био-гибридные системы: Это одно из самых футуристических направлений, которое предполагает сочетание традиционных микросхем с биологическими компонентами, такими как нейроны или молекулярные структуры. Цель — использовать уникальные свойства живых систем, например, их способность к самоорганизации, адаптации и крайне высокой энергоэффективности, для создания совершенно новых типов вычислительных устройств.

Синергия перспективных архитектур

Наибольший потенциал гибридные системы демонстрируют в синергии с новейшими вычислительными парадигмами:

• Нейроморфные + Классические/Оптические: Нейроморфные чипы могут выступать в роли специализированных ускорителей для задач ИИ, работая в связке с классическими процессорами для общей логики и оптическими интерфейсами для высокоскоростной передачи данных.
• Квантовые + Классические: Современные квантовые компьютеры всегда работают как ускорители для классических систем. Классические компьютеры управляют квантовыми операциями, интерпретируют результаты и выполняют задачи, для которых квантовые машины неэффективны. В будущем возможна более глубокая интеграция.
• Оптические + Электронные/Нейроморфные: Оптические компоненты могут служить для ускорения межчиповых коммуникаций, создания сверхбыстрых нейронных сетей или выполнения специализированных задач, требующих высокой пропускной способности, работая в тандеме с электронными или нейроморфными вычислительными ядрами.

Рассмотрение потенциала интеграции нейроморфных, квантовых и оптических вычислений для создания качественно новых, еще более мощных и специализированных вычислительных систем открывает двери для решения задач, недоступных современным компьютерам. Это может быть моделирование сложных биологических процессов, создание по-настоящему адаптивного искусственного интеллекта или разработка сверхзащищенных криптографических систем. Будущее вычислительной техники, несомненно, за гибридными архитектурами, способными сочетать преимущества разнообразных технологий для преодоления текущих ограничений и достижения новых вершин производительности и интеллекта.

Заключение: Вызовы и Перспективы Развития

Путь вычислительной техники — это захватывающая одиссея человеческой изобретательности, начавшаяся с механических арифмометров Паскаля и Лейбница и достигшая сегодняшних масштабов, где триллионы операций в секунду стали нормой. Мы проследили эволюцию от громоздких ламповых машин первого поколения, таких как ENIAC, до транзисторных систем второго поколения и далее к революционным интегральным схемам третьего, которые дали начало эре персональных компьютеров и искусственного интеллекта в четвертом и пятом поколениях. ��аждый этап был отмечен не только сменой элементной базы, но и фундаментальным переосмыслением принципов работы, что приводило к экспоненциальному росту производительности и расширению функциональности.

Особое внимание было уделено значительному вкладу отечественной школы вычислительной техники. Пионерские работы И.С. Брука, Б.И. Рамеева и, конечно, С.А. Лебедева с его МЭСМ и БЭСМ-1, ставшей самой быстрой в Европе, продемонстрировали высокий уровень советской науки и инженерии. Достижения серии «М» и использование Гарвардской архитектуры в ВЦ-1 МО СССР подчеркивают оригинальность и независимость ранних разработок. Однако системные проблемы, такие как невысокое качество комплектующих, отсутствие современных производственных мощностей и недооценка значимости персональных компьютеров, привели к относительному отставанию, уроки которого критически важны для понимания текущего состояния и перспектив развития.

Сегодня мы стоим на пороге новой революции, вызванной исчерпанием физических пределов кремниевых технологий. Этот вызов стимулирует поиск принципиально новых парадигм вычислений:

• Нейроморфные системы, имитирующие структуру и принципы работы биологического мозга, обещают колоссальную энергоэффективность (в тысячу раз выше классических систем) и способность решать сложные задачи ИИ, особенно в условиях неопределенности и в экстремальных средах. Российские разработки в Курчатовском институте, НЦФМ и других научных центрах подтверждают высокий уровень фундаментального задела, хотя и требуют усиления в аппаратной базе.
• Квантовые вычисления, использующие феномены суперпозиции и запутанности, открывают путь к решению задач, недоступных классическим компьютерам, таких как факторизация больших чисел и моделирование сложных молекулярных систем. Однако проблема декогеренции и необходимость создания крайне изолированных условий делают их пока «сырой» технологией, далекой от массового применения.
• Оптические (фотонные) вычисления, оперирующие светом, предлагают беспрецедентную скорость (близкую к скорости света) и энергоэффективность. Хотя масштабирование и создание эффективных электронно-оптических интерфейсов остаются вызовами, такие достижения, как прототипы Microsoft Research и Самарского университета, демонстрируют их огромный потенциал, особенно в задачах высокопроизводительных вычислений и ИИ.

Будущее вычислительной техники, несомненно, за гибридными системами, способными интегрировать преимущества различных архитектур. Объединение классических процессоров с нейроморфными ускорителями, использование оптических каналов для сверхбыстрой передачи данных и квантовых модулей для решения специфических задач создаст качественно новые вычислительные комплексы. Эти системы будут не только преодолевать физические ограничения кремния, но и обеспечат беспрецедентную мощность, адаптивность и энергоэффективность, необходимую для решения глобальных вызовов в науке, промышленности, медицине и искусственном интеллекте. Из этого следует, что будущее вычислительной техники — это не просто сумма отдельных технологий, а сложная синергия, которая требует междисциплинарного подхода и глубокого понимания всех аспектов взаимодействия различных парадигм.

Таким образом, эволюция вычислительной техники — это непрерывный процесс поиска новых границ и их преодоления. Впереди нас ждут не просто более быстрые компьютеры, но принципиально новые интеллектуальные системы, способные воспринимать, обучаться и взаимодействовать с миром способами, которые мы только начинаем осмысливать.

Список использованной литературы

1. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: учебник для ВУЗов. Санкт-Петербург: Питер, 2002.
2. Гордлеева С. Как нейроморфные технологии помогут искусственному интеллекту // Нижегородские новости. URL: https://nnews.nnov.ru/articles/kak-nejromorfnye-tehnologii-pomogut-iskusstvennomu-intellektu/ (дата обращения: 14.10.2025).
3. Демин В. Мозги в «кремнии»: как разрабатывают нейроморфные процессоры в России // CNews. URL: https://www.cnews.ru/articles/2025-05-14_mozgi_v_kremnii (дата обращения: 14.10.2025).
4. Истовый инженер. Нейроморфные технологии: Гид по теме. URL: https://yadro.com/true-engineer/neuromorphic-technologies/ (дата обращения: 14.10.2025).
5. История вычислительной техники. URL: https://dep_math.pnzgu.ru/files/dep_math.pnzgu.ru/vt.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
6. История вычислительной техники // internet-urok.ru. URL: https://internet-urok.ru/informatika/10-klass/informatsionnye-tehnologii/istoriya-vychislitelnoy-tehniki (дата обращения: 14.10.2025).
7. Кафедра физики твердого тела ПетрГУ. Поколения ЭВМ. Элементная база. URL: https://phys.petrsu.ru/education/lab_comp/pokolen_EVM.html (дата обращения: 14.10.2025).
8. Классификация ЭВМ по назначению и функциональным возможностям // studopedia.su. URL: https://studopedia.su/7_11956_3-klassifikatsiya-evm-po-naznacheniyu-i-funktsionalnim-vozmozhnostyam.html (дата обращения: 14.10.2025).
9. Конявский В. А. «Доверенная гарвардская» архитектура – компьютер с динамически изменяемой архитектурой // Комплексная защита информации. Материалы XX научно-практической конференции. Минск, 19–21 мая 2015 г. Минск: РИВШ, 2015. С. 32–37. URL: https://okbsapr.ru/press-center/articles/doverennaya-garvardskaya-arkhitektura-kompyuter-s-dinamicheski-izmenyaemoy-arkhitekturoy/ (дата обращения: 14.10.2025).
10. Кулешова В.С., Максимова И.Е. Некоторые принципы работы квантового компьютера // Актуальные проблемы энергетики. СНТК-73. 2020.
11. Кушниренко А.Г., Лебедев Г.В., Сворень Р.А. Основы информатики и вычислительной техники. Москва: Просвещение, 2001.
12. Ларионов Д. Нейроморфные технологии в промышленности // itWeek. URL: https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=224738 (дата обращения: 14.10.2025).
13. Ларионов Д. Нейроморфные системы: искусственные мозги на замену нейросетям // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/648357/ (дата обращения: 14.10.2025).
14. Лекция 5 — Классификация компьютеров // uchit.net. URL: https://uchit.net/materials/informatika/126939/ (дата обращения: 14.10.2025).
15. Методы классификации компьютеров. Классификация по назначению // studopedia.su. URL: https://studopedia.su/10_13401_1-metodi-klassifikatsii-kompyuterov-1-klassifikatsiya-po-naznacheniyu.html (дата обращения: 14.10.2025).
16. Михайлов А. Квантовые вычисления и их математические основы // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/746812/ (дата обращения: 14.10.2025).
17. Нейроморфные вычисления: аппаратная реализация и коммерческие приложения // engineer.yadro.com. URL: https://engineer.yadro.com/article/intel-loihi/ (дата обращения: 14.10.2025).
18. Нейроморфные вычисления: Как компьютеры используют человеческий мозг для обучения? — Научпоп на DTF // dtf.ru. URL: https://dtf.ru/science/2157072-neyromorfnye-vychisleniya-kak-kompyutery-ispolzuyut-chelovecheskiy-mozg-dlya-obucheniya (дата обращения: 14.10.2025).
19. Нейроморфные вычисления: подробное объяснение // hightech.fm. 24.12.2024. URL: https://hightech.fm/2024/12/24/neuromorphic-computing (дата обращения: 14.10.2025).
20. Нейроморфные вычисления: Революция в будущем технологий // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyromorfnye-vychisleniya-revolyutsiya-v-buduschem-tehnologiy (дата обращения: 14.10.2025).
21. Нейроморфные вычисления — что это и как связаны с ИИ? // digitalocean.com. URL: https://digitalocean.com/blog/chto-takoe-neyromorfnye-vychisleniya (дата обращения: 14.10.2025).
22. Новиков Ю., Черепанов А. Персональные компьютеры: аппаратура, системы, Интернет: учебный курс. Санкт-Петербург: Питер, 2002.
23. Общая характеристика ЭВМ М-1 // www.computer-museum.ru. URL: https://www.computer-museum.ru/galery/m1_opis.htm (дата обращения: 14.10.2025).
24. Оптические квантовые вычисления: объяснение из первых уст // hightech.fm. 03.10.2024. URL: https://hightech.fm/2024/10/03/optical-quantum-computing (дата обращения: 14.10.2025).
25. Основы квантовых вычислений и квантовый компьютер // blog.colobridge.net. URL: https://blog.colobridge.net/osnovy-kvantovyh-vychislenij/ (дата обращения: 14.10.2025).
26. Первая отечественная ЭВМ 1-го поколения «МЭСМ» // time.graphics. URL: https://time.graphics/event/1089297 (дата обращения: 14.10.2025).
27. Первое поколения ЭВМ 1948-1958 гг. // www.istu.ru. URL: https://www.istu.ru/sveden/education/faculty/fmeit/kaf/is/museum/pokoleniya-evm/pervoe-pokoleniya-evm-1948-1958-gg (дата обращения: 14.10.2025).
28. Поколение ЭВМ: от ламповых “монстров” к интегральным микросхемам // studopedia.su. URL: https://studopedia.su/11_21128_pokolenie-evm-ot-lampovih-monstrov-k-integralnim-mikroshemam.html (дата обращения: 14.10.2025).
29. Поколения ЭВМ // digitalocean.com. URL: https://digitalocean.com/blog/pokoleniya-evm-harakteristiki-razmery-gody-primeneniya (дата обращения: 14.10.2025).
30. Поколения ЭВМ // studopedia.su. URL: https://studopedia.su/2_4226_pokoleniya-evm.html (дата обращения: 14.10.2025).
31. Принципы архитектуры фон Неймана // foxford.ru. URL: https://foxford.ru/wiki/informatika/printsipy-arhitektury-fon-neymana (дата обращения: 14.10.2025).
32. Принципы архитектуры фон Неймана // skysmart.ru. URL: https://skysmart.ru/articles/programming/arhitektura-fon-nejmana (дата обращения: 14.10.2025).
33. Прорыв в нейроморфных вычислениях: чипы научились самообучаться // FUTUREBY. 18.02.2025. URL: https://futureby.info/2025/02/18/proryv-v-nejromorfnyh-vychisleniyah-chipy-nauchilis-samoobuchatsya/ (дата обращения: 14.10.2025).
34. Пятибратов А.П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: учебник. Москва: Финансы и статистика, 2002.
35. Пятибратов А.П., Касаткин А.С., Можаров Р.В. ЭВМ, МИНИ – ЭВМ и микропроцессорная техника в учебном процессе. Москва: Изд-во МГУ, 1997.
36. Пятое поколение ЭВМ // www.intuit.ru. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/102/102/lecture/2916?page=5 (дата обращения: 14.10.2025).
37. Пятое поколение ЭВМ (с 2000 г.) // studme.org. URL: https://studme.org/16891/informatika/evm_pyatogo_pokoleniya (дата обращения: 14.10.2025).
38. Пятое поколение ЭВМ: цель, попытка создания искусственного интеллекта // students-library.com. URL: https://students-library.com/library/read/50530-pyatoe-pokolenie-evm-cel-popytka-sozdaniya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 14.10.2025).
39. Пятое поколения ЭВМ (1990–…) // www.istu.ru. URL: https://www.istu.ru/sveden/education/faculty/fmeit/kaf/is/museum/pokoleniya-evm/pyatoe-pokoleniya-evm-1990 (дата обращения: 14.10.2025).
40. Революция в ИИ с ExtraGPU: Будущее нейроморфных процессоров // VC.ru. URL: https://vc.ru/u/1908866-extragpu/1010777-revolyuciya-v-ii-s-extragpu-budushchee-neyromorfnyh-processoro (дата обращения: 14.10.2025).
41. robot_dreams. Как работают квантовые компьютеры. URL: https://robot.dreams/blog/how-quantum-computers-work (дата обращения: 14.10.2025).
42. Суперпозиция и запутанность: два принципа квантового компьютера // ZAVTRA. URL: https://zavtra.ru/articles/superpozitsiya_i_zaputannost_dva_printsipa_kvantovogo_kompyutera (дата обращения: 14.10.2025).
43. Торгаев С. Н., Шульга И. Д., Юрченко Е. А., Громов М. Л. Основы квантовых вычислений: учебное пособие. Томск: STT, 2020. 100 с. URL: https://stt.tsu.ru/download/book/2020-Osnovy_kvantovih_vichisleniy.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
44. Третье поколение ЭВМ // sites.google.com. URL: https://sites.google.com/site/informatikaznaemvse/istoria-razvitia-vychislitelnoj-tehniki/trete-pokolenie-evm (дата обращения: 14.10.2025).
45. Узкое место архитектуры фон Неймана // blog.skillfactory.ru. URL: https://blog.skillfactory.ru/glossary/uzkoe-mesto-arhitektury-fon-nejmana/ (дата обращения: 14.10.2025).
46. Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. Москва: ИНФРА-М, 2003.
47. Фотонные вычисления: будущее обработки данных с помощью света // webhosting.uk. URL: https://webhosting.uk/blog/ru/photonics-computing-the-future-of-data-processing-with-light/ (дата обращения: 14.10.2025).
48. Характерные черты эвм второго поколения // presentaz.com. URL: https://presentaz.com/harakteristicheskie-cherti-evm-vtorogo-pokoleniya/ (дата обращения: 14.10.2025).
49. Четвертое поколение ЭВМ 1974 // pokoleniaevm.jimdofree.com. URL: https://pokoleniaevm.jimdofree.com/%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F/%D1%87%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BE%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%AD%D0%92%D0%9C/ (дата обращения: 14.10.2025).
50. Что такое квантовые вычисления? // aws.amazon.com. URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/quantum-computing/ (дата обращения: 14.10.2025).
51. Что такое квантовые вычисления // azure.microsoft.com. URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing (дата обращения: 14.10.2025).
52. Что такое квантовый компьютер и как он работает // Skillbox. URL: https://skillbox.ru/media/code/chto-takoe-kvantovyy-kompyuter-i-kak-on-rabotaet/ (дата обращения: 14.10.2025).
53. ЭВМ 1-го поколения // itm-evm.jimdofree.com. URL: https://itm-evm.jimdofree.com/%D1%8D%D0%B2%D0%92-1-%D0%B3%D0%BE-%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F/ (дата обращения: 14.10.2025).
54. ЭВМ, их виды и общая классификация // www.intuit.ru. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/102/102/lecture/2916 (дата обращения: 14.10.2025).
55. Эволюция персональных компьютеров: «История вычислительной техники в СССР» // dzen.ru. URL: https://dzen.ru/a/ZcW1WqI_FzQW0eT- (дата обращения: 14.10.2025).
56. Электронная вычислительная машина // prog-cpp.ru. URL: https://prog-cpp.ru/history-evm-generations/ (дата обращения: 14.10.2025).
57. Электронный этап // sites.google.com. URL: https://sites.google.com/site/istrazvitiavt/etapy-razvitia-vt/elektronnyj-etap (дата обращения: 14.10.2025).
58. Этапы развития ВТ // www.computer.ru. URL: http://www.computer.ru/stages.php (дата обращения: 14.10.2025).
59. Яндекс.Кью. Как архитектура фон Неймана повлияла на развитие современных компьютеров? URL: https://yandex.kz/yanswers/c/tehnologiyalar/q/kak-arhitektura-fon-neymana-povliyala-na-razvitie-covremennyh-komp-yuterov-916857023 (дата обращения: 14.10.2025).
60. Alpina.ru. Квантовые компьютеры: принцип работы революционной технологии будущего. URL: https://alpina.ru/blog/kvantovye-kompyutery-printsip-raboty-revolyutsionnoy-tekhnologii-budushchego/ (дата обращения: 14.10.2025).
61. Armand. Принстонская и гарвардская архитектуры // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. 2013. №8. URL: https://www.osp.ru/articles/2013/08/13017834/ (дата обращения: 14.10.2025).
62. Dadao. Понимание загадок архитектуры фон Неймана: ядро ​​вычислительной технологии. URL: https://dadao.ru/ponimanie-zagadok-arxitektury-fon-nejmana-yadro-vychislitelnoj-texnologii/ (дата обращения: 14.10.2025).
63. it-grad.ru. Архитектура фон Неймана: фундамент современной вычислительной техники. URL: https://it-grad.ru/blog/arhitektura-fon-nejmana-fundament-sovremennoj-vychislitelnoj-tehniki/ (дата обращения: 14.10.2025).
64. itglobal. Гибридная вычислительная система — объединяет два или более типа компьютеров для создания более мощной и универсальной системы. URL: https://itglobal.com/ru/blog/chto-takoe-gibridnaya-vychislitelnaya-sistema/ (дата обращения: 14.10.2025).
65. Nnews.nnov.ru. Как нейроморфные технологии помогут искусственному интеллекту. URL: https://nnews.nnov.ru/articles/kak-nejromorfnye-tehnologii-pomogut-iskusstvennomu-intellektu/ (дата обращения: 14.10.2025).
66. OnCloud.ru. Распределенные вычисления и надежность гибридных сред. URL: https://oncloud.ru/posts/distributed-computing-and-hybrid-environments-reliability/ (дата обращения: 14.10.2025).
67. Prog-cpp.ru. История развития вычислительной техники: поколения ЭВМ. URL: https://prog-cpp.ru/history-of-computing/ (дата обращения: 14.10.2025).
68. Rosatom.ru. Нейроморфные системы искусственного интеллекта могут быть в тысячу раз энергоэффективнее классических вычислительных систем – эксперт Росатома. URL: https://rosatom.ru/press-center/news/neyromorfnye-sistemy-iskusstvennogo-intellekta-mogut-byt-v-tysyachu-raz-energoeffektivnee-klassichesk/ (дата обращения: 14.10.2025).
69. RU DESIGN SHOP. Архитектура ЭВМ по фон Нейману. URL: https://rudesignshop.ru/arhitektura-evm-po-fon-neymanu/ (дата обращения: 14.10.2025).
70. RU DESIGN SHOP. Гарвардская архитектура и архитектура фон Неймана. URL: https://rudesignshop.ru/garvardskaya-arhitektura-i-arhitektura-fon-neymana/ (дата обращения: 14.10.2025).
71. RU DESIGN SHOP. Отличие архитектуры фон Неймана от гарвардской. URL: https://rudesignshop.ru/otlichie-arhitektury-fon-neymana-ot-garvardskoy/ (дата обращения: 14.10.2025).
72. Scientificrussia.ru. В МФТИ учат ДНК и белки работать, как транзистор. URL: https://scientificrussia.ru/articles/v-mfti-uchat-dnk-i-belki-rabotat-kak-tranzistor (дата обращения: 14.10.2025).
73. TAdviser. Нейроморфные вычисления (neuromorphic computing). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%80%D1%84%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(neuromorphic_computing) (дата обращения: 14.10.2025).
74. TAdviser. Нейроморфные процессоры. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%80%D1%84%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D1%80%D1%8B (дата обращения: 14.10.2025).
75. Vedomosti.ru. Почему за гибридными ИИ-системами будущее. URL: https://habr.com/ru/articles/349472/ (дата обращения: 14.10.2025).
76. Вехи создания и развития отечественной вычислительной техники: вклад С.А. Лебедева и И.С. Брука // integral-russia.ru. 15.12.2023. URL: https://integral-russia.ru/2023/12/15/vehi-sozdaniya-i-razvitiya-otechestvennoj-vychislitelnoj-tehniki-vklad-s-a-lebedeva-i-i-s-bruka/ (дата обращения: 14.10.2025).
77. Вклад российских ученых в развитие вычислительной техники ХХ в. // nsportal.ru. 2019. URL: https://nsportal.ru/ap/library/nauchno-tehnicheskoe-tvorchestvo/2019/03/08/vklad-rossiyskih-uchenyh-v-razvitie (дата обращения: 14.10.2025).
78. Второе поколение ЭВМ // www.intuit.ru. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/102/102/lecture/2916?page=2 (дата обращения: 14.10.2025).
79. Второе поколение // computing-museum.ru. URL: http://www.computing-museum.ru/ru/content/computer-generations/second-generation (дата обращения: 14.10.2025).
80. История вычислительной техники // www.izuchay.ru. URL: https://www.izuchay.ru/informatika/istoriya-vychislitelnoy-tehniki (дата обращения: 14.10.2025).
81. История компьютеров в СССР: 1940–50-е годы // cloud.ru. URL: https://cloud.ru/ru/blog/istoriya-kompyuterov-v-sssr-1940-50-e-gody (дата обращения: 14.10.2025).
82. История создания отечественной ЭВМ первого поколения — М-1 // ineurm.ru. URL: https://ineum.ru/history/evm/m-1/ (дата обращения: 14.10.2025).
83. История создания ЭВМ в СССР // www.tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%AD%D0%92%D0%92_%D0%B2_%D0%A1%D0%A1%D0%A1%D0%A0 (дата обращения: 14.10.2025).
84. История электронной вычислительной техники в СССР // habr.com. URL: https://habr.com/ru/articles/553658/ (дата обращения: 14.10.2025).
85. История советской вычислительной техники // Системы автоматизированного проектирования. Пензенский государственный университет. URL: https://dep_sapr.pnzgu.ru/files/dep_sapr.pnzgu.ru/page/history_sssr.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
86. Поколения ЭВМ — урок. Информатика, 10 класс // www.yaklass.ru. URL: https://www.yaklass.ru/p/informatika/10-klass/kompiuternye-tekhnologii-14154/pokoleniia-evm-14155/re-570183b1-d3a3-490f-be95-8e434f40f003 (дата обращения: 14.10.2025).
87. Поколения ЭВМ — урок. Информатика, 10 класс // www.yaclass.ru. URL: https://www.yaclass.ru/p/informatika/10-klass/tcifrovaia-gramotnost-20516/etapy-razvitiia-vychislitelnoi-tekhniki-20517/re-923f03b8-6f67-4623-a26b-d36c53545199 (дата обращения: 14.10.2025).
88. Первой ЭВМ в России — 50 лет! // www.computer-museum.ru. URL: https://www.computer-museum.ru/galery/m1.htm (дата обращения: 14.10.2025).