Den mytiske maskinen

Det satt tre nordmenn for femten år siden og diskuterte it-utviklingen til Oracle. Den ene var litt rusten på hva Oracle drev med, hva it-kjempen prioriterte. Oppfatningen var at Oracle kun fokuserte på databaser, men det ville Oracles representant ha seg frabedt.

Den rustne kunne nok om Oracle til å stille gode, utfordrende spørsmål. Det ble en god diskusjon. Den fanget interessen til en amerikaner. Han skjønte deltagerne var engasjerte. Han lyttet på språket. Etter en stund kommenterte han og spurte om ett spesielt ord.

Han mente å ha oppfattet ordet datamaskin. Han var interessert i å forstå hva det var, og hva det gjorde? Da han fikk vite at det betydde computer, ble han helt himmelfallen. Aldri hadde han hørt noen lage et ord som så godt beskrev hensikten, en maskin som jobber med data.

Beregninger er bare en liten del, unntatt i forskning. Databehandling sier at noe skal gjøres. Det omfatter beregninger, analyse, generell bearbeiding, beslutninger og datatransport, også et godt norsk ord.

Og selv om det er programvaredefinert, skybasert og utstrakt bruk av programvarecontainere, må oppgavene bearbeides av et maskineri, datamaskinene. Mange har begynt å snakke om skodda. Det er datamaskiner som forbereder viktige oppgaver for senere behandling. Det er unødvendig å sende nærmest identiske data for bearbeiding. Utsiling av unødvendige data fra alle slags sensorer er en helt nødvendig, men triviell oppgave.

Alle dataene må bearbeides av en motor. Nærmere hundre prosent av all databehandling gjøres av prosessorer basert på Intels teknologi for forretningsmessige oppgaver. Tilsvarende gjelder pc-er. Intel er motoren, men våre nye datamaskiner smarttelefonene, benytter teknologi basert på Arms design. Arm vil krype inn i mer og mer av de små datamaskinene som mottar data fra alle slags typer sensorer.

Utfordringen er å utvikle datamaskinen. Det Intel gjør er traust, men avansert. Det er i ferd med å bli veldig kostbart for vi nærmer oss grensen på forminskning. Energi må det også tas hensyn til.

Det har skjedd for lite på arkitektur. Grovt sett er dagens prosessorer en 25 år gammel pc-prosessor på steroider. Men kraften og prisen i tett samarbeid med Microsoft, har skylt vekk konkurrentene.

Hvilke alternativer finnes? Ikke mange. Det er en ulempe, for vi trenger fornying. IBM og Oracle er nærmest de eneste som har alternativ datamaskinteknologi. IPM har Power og stormaskin. Oracle har Sparc og Infiniband. Hewlett Packard Enterprise drømmer om «The Machine», men teknologien er ikke på plass.

Utviklingen må ta hensyn til at datamaskinene skal flytte data og ta beslutninger på dem. Det kan gjøres ved å flytte alle data inn i minnet og jobbe på dem der, eller utvikle mer effektive datamaskinarkitekturer.

Mye gjøres for å lage bedre flash-teknologi. Den kan benyttes på to måter, som sekundært internminne og som erstatning for disk. Hvor effektiv den nye flash-teknologien vil være er usikkert, men det vil minst være en hastighetsforskjell på ti mellom flash for lagring i maskinen og flash brukt for erstatning av platelager.

I fremtiden bør maskinene få en teknologi som passer bedre til de oppgavene de skal utføre. Det vil fortsatt være behov for kraftige datamaskiner som gjør store beregningsoppgaver. Tungregning er en slik oppgave.

Værmeldingen på Yr blir bedre og bedre.

Værmeldingen på Yr blir bare bedre og bedre med mere data, bedre værmodeller og kraftigere maskiner. Yr er det beste eksempelet på hva en datamaskin kan utføre, en grafisk fremstilling av værutviklingen for de neste dagene, stadig litt bedre.

Analyse av data er en tung oppgave. Det trengs tilrettelegging og deretter bearbeiding. Ingen av dagens generelle maskiner er særlig gode. Få datamaskiner er godt tilpasset analyse for å kunne være en rådgiver innen moten kunstig intelligens.

IBMs Watson er nærmest et unntak. I Watson utnytter IBM sin prosessor Power som IBM nærmest synes å ha glemt, men Power 9 er lansert i det stille. Google er veldig interessert i Power 9. Google vil ha et alternativ til Intel. IBM lisensierer ut designen. Kinesere er interessert.

Utfordringen er å utvikle prosessorer som gjør spesielle oppgaver. Grafikkprosessorer gjør det. Oracles Sparc gjør det. Men da må minnet i maskinen mentalt bli det viktigste. Det krever tilkobling til prosessorene med en helt annen hastighet enn i dag. Fiber må overta for kobber. Photonics er stikkordet.

Ahlert Hysing er fagredaktør i Computerworld.