While past information technology (IT) advances have transformed society, future advances hold even greater promise. For example, we have only just begun to reap the changes from artificial intelligence (AI), especially machine learning (ML). Underlying IT's impact are the dramatic improvements in computer hardware, which deliver performance that unlock new capabilities. For example, recent successes in AI/ML required the synergy of improved algorithms and hardware architectures (e.g., general-purpose graphics processing units). However, unlike in the 20th Century and early 2000s, tomorrow's performance aspirations must be achieved without continued semiconductor scaling formerly provided by Moore's Law and Dennard Scaling. How will one deliver the next 100x improvement in capability at similar or less cost to enable great value? Can we make the next AI leap without 100x better hardware? This whitepaper argues for a multipronged effort to develop new computing approaches beyond Moore's Law to advance the foundation that computing provides to US industry, education, medicine, science, and government. This impact extends far beyond the IT industry itself, as IT is now central for providing value across society, for example in semi-autonomous vehicles, tele-education, health wearables, viral analysis, and efficient administration. Herein we draw upon considerable visioning work by CRA's Computing Community Consortium (CCC) and the IEEE Rebooting Computing Initiative (IEEE RCI), enabled by thought leader input from industry, academia, and the US government.


翻译:虽然过去的信息技术(IT)进步已经改变了社会,但未来的进步却带来了更大的希望。例如,我们刚刚才刚刚开始从人工智能(AI),特别是机器学习(ML)中获得变化。信息技术的影响基础是计算机硬件的大幅改进,这些硬件的性能能够释放出新的能力。例如,AI/ML最近的成功需要改进算法和硬件结构(例如通用图形处理器)的协同作用。然而,与20世纪和2000年代初不同的是,明天的业绩愿望必须实现,而没有摩尔法律和登纳尔德扩展公司以前提供的继续半导体提升。一个人如何以类似或较低成本实现下一个100x的能力提升,从而实现巨大的价值?我们能否在不增加100x的硬件的情况下实现下一个AI的飞跃?本白纸主张作出多管齐下的努力,制定超越摩尔法律的新型算法和硬件结构(例如通用图形处理器处理器)的新的计算方法,以推进计算为美国工业、教育、医学、科学和政府提供基础的基础。这种影响远远超出信息技术产业本身,因为信息技术现在是全社会提供价值的核心,例如半自主车辆、远程化化化化化的CEEB系统分析。

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