第５章まとめコンピュータの基本構造 • ノイマンの遺産（教科書p.186）「今日、私たちが使っているコンピュータの基本構造は 1940年代にほぼ完成したと言っても間違いではありません。２進数の形に直したデータやプログラムをメモリに読み込み、それらをブール代数に基づく論理回路で逐次処理する‥‥‥世界中で使われているコンピュータのほとんどは、今から半世紀以上も前のアイデアに基づいて動いているわけです。」 • PC（Personal Computer）＝マイクロ・プロセッサ（CPUの回路を一つのチップに載せたVLSI（超大規模集積回路））によって小型化された現代のコンピュータアルゴリズム • コンピュータは私たちのように考えてはいません。 • コンピュータは私たちのように数えてはいません。 • コンピュータは私たちのように判断してはいません。（副読本「まえがき」p.3）アルゴリズム（1/2） • コンピュータは命令を逐次的に（一個ずつ）処理する – プログラムカウンターは一個しかないので • コンピュータが処理できるアルゴリズムは連続・条件・繰り返しの３つに限られる – プログラムカウンターで順番を制御しているので • コンピュータはアルゴリズム（機械的操作）を高速に実行する道具コンピュータの速さ • MIPS（Million Instructions Per Second） – 1秒間に何百万回の命令が実行できるか – ピーク性能の指標で実用上はずっと遅くなる • FLOPS（Floating Point Number Operating Per Second） – 1秒間に何回浮動小数点の演算ができるか MIPS プロセッサ Intel 8080 Motorola 68000 クロック数 MIPS 0.64 販売年 1974 1 8MHz 1979 Intel 486DX 54 66MHz 1992 PowerPC 600s (G2) 35 33MHz 1994 ARM 7500FE 35.9 40MHz 1996 PowerPC G3 525 233MHz 1997 ARM10 400 300MHz 1998 80 50MHz 1999 Pentium 4 EE 9726 3.2GHz 2003 ARM Cortex A8 2000 1.0GHz 2005 AMD Athlon 64 8400 2.8GHz 2005 Xbox 360 11500 3.2GHz 2005 AMD Athlon 64 Dual Core 18500 2.2GHz 2005 Zilog eZ80 Play Station 3 Cell Core 21800 3.2GHz 2006 （データはWikipediaより） 1MHz=106Hz 1GHz=109Hz （注）クロック数とは、とりあえず、メトロノームの速さと思えばよい FLOPS • ゲーム機 – – – – – – – ドリームキャスト: 1.4GFLOPS Xbox: 1.5GFLOPS プレイステーション2: 6.2GFLOPS プレイステーションポータブル: 2.6GFLOPS ゲームキューブ: 10.5GFLOPS Xbox 360: 1TFLOPS (予定･システム全体) プレイステーション3: 2TFLOPS (予定・システム全体) • スーパーコンピュータ – – – – – – ENIAC: 300FLOPS CRAY-1: 160MFLOPS 地球シミュレータ: 35.86TFLOPS TSUBAME: 47.38TFLOPS GRAPE-6: 48TFLOPS Blue Gene/L: 280.6TFLOPS 1MFLOPS=106FLOPS 1GFLOPS=109FLOPS 1TFLOPS=1012FLOPS （データはWikipediaより）前回の質問１ 1. 2. 3. 4. $i=0; while($i>=0){ $i=$i+1; }; このプログラムを実行するとどうなるか？前回の質問１同じ働きをするプログラムを（Perlでなく） C言語で書いてみました 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. main(){ int i,j; i=0; while(i>=0) { j=i; i=i+1; }; printf("%d %d \n", j,i); } 前回の質問2 1. 2. print "Hi! Taro!\n"; print "Hi! Hanako!\n"; \nがないとどうなるか？アルゴリズム（2/2） • 人間が行う思考を模倣していない – 世間で「人工知能」と言われているものは知能としてはすべてにせもの – 人工知能のためには、あいまいさ・不確実性（コンピュータのアルゴリズムにない要素）を取り込む必要がある実際、パターン認識では、あいまいさを定量化してその量をコンピュータで計算させ結果を予想する – 従って、人工知能が実現したとしても、.答えが大抵あっているが時々まちがっているようなものになる（つまり人間味がある！） – また、人間のように学習が必要になるかもしれない実際、パターン認識では、あいまいさの程度を学習させる – 以上のような人工知能は、例えできたとしても、使いものになるのか？という疑問も生じる「戦争がコンピュータを作った」か？講義の目的「パソコンは習うより慣れろ、だ。」と唱える人がいる。本当だろうか？確かに、最近のパソコンの画面にはアイコンが並び、メタファー（隠喩）に基づく直感的な操作が売り物になっている。しかし、パソコンの操作の体系は仮の約束事でしかなく、突き詰めていくと論理的に矛盾していることがある。また、その約束事も数年で陳腐化してしまうのが常で、ディスプレイに表示された世界を学ぶことをコンピュータの勉強だと思っていると、コンピュータに対する苦手意識を消すことが永遠にできない。そこで、本講義では、コンピュータの本当の姿を理解することを目指す。実際、コンピュータに関しては、本物の知識は１０‐２０年後も役立つものとなっている。講義計画第1章計算機械からコンピュータへ（２）第2章論理回路とオートマトン（４） §１ §２ §３ §４１０進数から２進数へ論理代数（Boole代数）論理回路オートマトン第3章情報の符号化とその伝達（４） §１ §２ §３ §４ §５ §６情報の符号化情報源の符号化クラフトーマクミランの不等式（数学的に少し難解）情報量とエントロピー（§３に次いで難解）情報の伝達符号理論と暗号講義計画第4章ソフトウェアとプログラミング（2） §１プログラム内蔵方式 §２アルゴリズムとプログラムカウンタ §３基本ソフトと応用ソフト教科書 P.219まで終了最後に一言 • 文系学部のみなさんへ – 数理モデルについて • 資格（基本情報技術者・初級シスアド等）を考えているみなさんへ – 暗記科目にしないための教科書 • 「コンピュータ解体新書」（清水・菅田,サイエンス社） • 「計算機科学入門」（Ｌ.ゴールドシュレーガー・Ａ.リスター, 近代科学社） • 「計算機科学の基礎」（八村広三, 近代科学社）