Думаю, что не погрешу против истины, если скажу, что очень часто людям, занимающимся тестированием интегральных устройств, работающих на частотах в несколько гигагерц, приходится уделять очень большое внимание проблемам, которые обычно не так уж сильно влияют на жизнь чипа при более низких тактовых частотах.
В частности, на прошедшей на этой неделе конференции ACM/IEEE Tau workshop, посвященной проблемам синхронизации различных частей чипа на высоких частотах, была высказана любопытная идея: использовать не детерминированный, а вероятностный подход. По мнению многих участников конференции, вероятностный подход позволит более эффективно использовать разброс значений времени, в который импульс электрического тока приходит из одной части чипа в другой. Помимо схематических особенностей, этот разброс связан с логическим состоянием структурных единиц чипа, с погрешностями при изготовлении и многими другими, зачастую, случайными, факторами. Курт Кейтцер (Kurt Keutzer), профессор Калифорнийского Университета в Беркли, считает, что наступил момент, когда разработчикам передовых технологий следует отойти от традиционного детерминистского подхода к разработке новых чипов и рассматривать их как стохастические вычислительные устройства.
Этого же мнения придерживается и Чанду Висвевария (Chandu Visweswariah), один из директоров научно-исследовательского центра Томаса Уотсона (Thomas J. Watson Research Center) компании IBM, считая, что эра детерминистских чипов прошла и наступает век вероятностного проектирования, анализа и тестирования чипов.
Впрочем, Ави Эфрати (Avi Efrati), разработчик архитектур для верификации производительности систем Intel, считает, что точное измерение и настройка времен синхронизации все еще является ключевым моментом для разработки новых чипов, и что говорить о революции пока рановато.
Существующий подход в разработке чипов использует измеренные постоянные номинальные времена задержек для разных частей микросхемы. Вариации этих времен определяют устойчивость работы чипа и обычно их стремяся сделать как можно меньшими, так как они только вредят. Стохастический же подход, хотя и кажется намного более сложным, может оказаться более продуктивным, так как случайные вариации можно обратить на пользу, и уж во всяком случае, их учет может стать более детальным, нежели просто как факторов, влияющих на дисперсию времени задержки.