השפעת חוק מור על פיתוח כוח עיבוד Dsp

חוק מור, התבוננות שמבטא גורדון מור בשנת 1965, טוען כי מספר הטרנזיסטורים המורכבים על שבבים כפולים בערך כל שנתיים.הבנה הפשוטה הזו שימשה כנבואה עצמית מחלחלת ומפת דרכים מכוונת לתעשיית המוליכים למחצה במשך יותר מחמישה עשורים, השפעתה הרבה מעבר למיחשוב כללי, בעיצוב בסיסי של טכנולוגיות עיבוד דיגיטליות פשוטות (DOP) של פעולות אלה הן בטווח הארוך ביותר.

הבנת חוק מור: יותר מאשר טרנסיסטורים

בעוד שלעתים קרובות צוין כקצב של התקדמות טכנולוגית, חוק מור אינו חוק פיזי אלא תצפית אמפירית המושתרשת בכלכלה ובהנדסת ייצור Semiconductor. מור ציין במקור כי מספר המרכיבים למעגל משולב הוכפל בכל שנה וחזה מגמה זו תימשך.ב-1975, הוא עדכן את התחזית להכפיל כל שנתיים, צוהר כי התעשייה עקבה בעיקר.

ההשלכות המעשיות של הכפלה זו הן עמוקות יותר טרנזיסטורים על שבב אחד אומר:

• (ב) מכלולים:0) מורכבות משגשגת: מעצבים יכולים ליישם אדריכלות מתקדמת יותר, צ'יפים גדולים יותר ויחידות לוגיקה מיוחדות.
• (ב) ,0) מהירות שעון גבוהה יותר: FLT:1ve עבור קטע ארוך של שלטון החוק של מור, טרנסיסטורים קטנים יותר עברו גם מהר יותר, ומאפשרים עלייה ישירה בתדירות השעון.
• (FLT:0) ,Reduced Cost Per Transistor:031) המארגן יותר טרנזיטים על ציר יחיד מניע את העלות לטרנסיסטאור, המאפשר שבבים חזקים יותר באותו מחיר.
• (FLT:0) שיפור אנרגיה יעילות: ההרחבה: ⁇ 1:1) טרנזיסטורים קטנים יותר דורשים בדרך כלל פחות מתח וכוח לעבור, גורם מפתח עבור יישומים ניידים ומוטבעים DSP.

מחזור רוטר זה יצר סביבה שבה מעבדי אותות דיגיטליים, כמו מיקרומעבדים מיוחדים, יכול להתפתח מרכיבי נישה לתוך מנועי ubiquitous כוח כוח של אודיו מודרני, וידאו, תקשורת ומערכות בקרה.היחסים בין חוק מור ופיתוח DSP אינם רק אחד מתאם, אלא של גרימת ישירה: כל תהליך חדש לא איפשר לאדריכלי DSP לספק שיפור פונקציונלי ביכולות של אותות אמיתיים.

ראשי התיבות של Digital Signal Processors: Real-Time Computation Engines

מעבדי אותות דיגיטליים הם סוג של מיקרומעבדים אופטימיזציה במיוחד עבור הפעולות המתמטיות כי עיבוד אותות בסיסים. בניגוד CPUs למטרות כלליות, אשר נועדו לטפל מגוון רחב של משימות עם חיזוי סניף מורכב וביצוע מחוץ להוצאה להורג, DSPs לפני לנטרל אלגוריתמים מזהמים, גבוה באמצעות חישוב של פעולות טיהור (MAC) אחד תפעול MAC יחיד - מכפלת שני מספרים ו-Factite (מחדש) כמו אלגוריתמים), אלגוריתמים של אלגוריתמים), אלגוריתמים של ארבעה אלגוריתמים (Tulite) אלגוריתמים של אלגוריתמים של פעולות אלגוריתמים מתקדמים של ארבעה אלגוריתמים של אלגוריתמים (Tcumisretsociulite) אלגוריתמים (Tulite) אלגוריתמים של ארבעה אלגוריתמים (Tulite) אלגוריתמים (Tulite) אלגוריתמים של פעולות של פעולות של פעולות של פעולות של ארבעה אלגוריתמים (Tulite) של ארבעה אלגוריתמים של אלגוריתמים מתקדמים של אלגוריתמים מתקדמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים (MAC) של אלגוריתמים של אלגוריתמים מתקדמים של אלגוריתמים מתקדמים של אלגוריתמים (

תכונות ארכיטקטוניות מפתח המבדלות DSPs ממעבדים למטרות כלליות כוללות:

• (FLT:0) יחידות MAC:FLT:1 מוכפלים מסורים ו accumulators המבצעים MAC במחזור שעון יחיד.
• (ב) אדריכלות הרווארד:0) מונתה: 1FLT 103 הוראות נפרדות ואוטובוסים נתונים, המאפשרים לשילוב של הוראות ואופרה אחת או יותר נתונים.
• (FLT:0)Zero-Overhead Looping:FreaLT 1: חומרה מיוחדת לניהול דלפקים לולאה וחלוקת, הימנעות מעונש הביצועים של לולאות תוכנה.
• (ב) [15] ,הבאה: ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

האבולוציה של תכונות אלה קשורה באופן מורכב לחוק מור.כפי שהרחיבו תקציבים טרנסטור, אדריכלים עברו מ-DSP פשוטים עם יחידה MAC בודדת וזיכרון מינימלי לעיצובים מקבילים עם מספר רב של MAC, יחידות עיבוד וקטור, וגדול, מהיר על שבב SRAM.

חוק מור ואבולוציה של אדריכלות DSP

Transistor Scaling and Performance מקבל

ההשפעה הישירה ביותר של חוק מור על כוח עיבוד DSP היא העלייה האקספוננציאלית בביצועים גולמיים, שנמדדה לעתים קרובות במיליוני ה- MACS לשנייה (MMACS) או מיליארדים (GMACS) בשנות ה-80, מוקדם DSPs כמו Texas Instruments TMS32010 יכול לבצע כ- 5 MMACS., כמו שתהליך מ-micron-micron-micron-micron, גדל מ-F8 מ-R עד ל-R) מ-R.

שילוב זיכרון ו- On-Chip Resources

DSPs מוקדם הסתמכות רבות על זיכרון חיצוני הן הוראות ונתונים, יצירת צוואר בקבוק מוגבל דרךput.חוק מור אפשר למעצבים לשלב כמויות גדלות של זיכרון דמוי כאב, או על-ידי סנטימטר RAM, יושב ישירות על המעבד, המאפשר גישה של נתונים חד-מחזור.

• (ב) [15] ,9,5 ,5 ,5 ,5 ,5 ,5 ,5 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (FLT:0)2000:03:03FLT:1 מגהביטs של זיכרון על שבב, המאפשר עיבוד אודיו רב ערוצים מורכבים וקודי וידאו בזמן אמת.
• (FLT:0)2010s-Present:FLT:1) מגהבייט של SRAM מהיר ו- L1 / L2 caches, תמיכה רב-core DSPs פועל AI מתוחכמות עומסי עבודה.

המיניגלגלציה הזאת לא רק על ביצועים; זה היה גם על שילוב.עם מספיק טרנזיסטורים, כל מערכות עיבוד אותות יכול להיות בנוי על שבב יחיד (מערכת-on-Chip או SoC), כולל ליבות DSP, זיכרון, היקפי (ADCs, DACs, ממשקים סידוריים), ואפילו מאיצים ספציפיים יישומים.

המונחים: set Progresss

עם תקציב transistor המסופק על ידי חוק מור, אדריכלים DSP יכולים להרשות לעצמם ליישם יותר מורכב והתמחות ערכות הוראה מאוד ארוך Word (VLIW) אדריכלות, אשר מסתמכת על תוכנה כדי לארוז פעולות עצמאיות מרובות לתוך הוראה ארוכה אחת, הפך קיימא.זה אפשרה ליבת DSP אחת לבצע מספר רב של Macs, עומסי זיכרון, והנתונים נע במקביל, גדל באופן דרמטי באמצעות המורכבות של supers-ofMDs סטנדרטית של תכונות ספציפיות של עיבוד (תוכנות) של פורמטים של יישומים סטנדרטיים של יישומים (תוכנות) ויישומים סטנדרטיים של פורמטים סטנדרטיים של עיבוד וידאו סטנדרטיים (תוכנות) ויישומים מתקדמים יותר של יישומים (תוכנות) כגון יישומים סטנדרטיים של יישומים סטנדרטיים של יישומים סטנדרטיים של יישומים (תוכנות עיבוד קודים) ויישומים מתקדמים יותר של יישומים סטנדרטיים של יישומים שונים של יישומים שונים של יישומים (תוכנות) ויישומים מתקדמים יותר, עיבוד קודים של יישומים (תוכנות סטנדרטיים של יישומים שונים של יישומים (תוכנות) ומוצרים מתקדמים יותר, עיבוד וידאו סטנדרטיים) ומוצרים מתקדמים יותר, עיבוד נתונים, עיבוד נתונים, עיבוד קודים סטנדרטיים של יישומים (תוכנות), ומוצרים מתקדמים יותר, עיבוד נתונים, עיבוד נתונים, עיבוד נתונים, עיבוד נתונים, עיבוד קודים) ומוצרים מתקדמים יותר, עיבוד

הוראות חוק מור ב-DSP

עיבוד אודיו

האבולוציה של קוד אודיו ממודולציה פשוטה AM /FM פורמט אודיו ממצה גבוה כמו Dolby Atmos ו DTS: X לא היה אפשרי ללא חוק מור. DSPs אודיו מוקדם יכול להתמודד עם שווי בסיסי ומיקסינג. היום DSPs של DSPs בבית מקלטים תיאטרון ומערכות אודיו רכב יכול לעבד מאות ערוצי אודיו בזמן אמת, החל תיקון החדר המורכב, אופטימיזציה מרחביים, להפוך את התקני אודיו יעילים יותר, וספקים של אודיו יעילים יותר, כדי לספק סמארטפונים, אופטימיזציה של אודיו, שימוש יעיל יותר, אופטימיזציה של אודיו, אופטימיזציה אופטיקה יעילה יותר, ומכשירים חזותיים, שימוש יעיל יותר, אופטימיזציה של מוסיקה יעילה יותר, אופטימיזציה אופטיקה, אופטימיזציה של אודיו, אופטימיזציה של אודיו, אופטימיזציה אופטיים, ומכשירים, אופטימיזציה אופטית של אודיו יעיל יותר, ומכשירים, ומכשירים יעילים יותר, ומכשירים חזותיים, שימוש יעיל יותר, שימוש בסאונד יעיל יותר, אופטימיזציה של מוסיקה יעילה יותר, אופטימיזציה של אודיו יעיל יותר, אופטימיזציה אופטיקה, אופטימיזציה של אודיו, אופטימיזציה אופטיקה של אודיו יעיל יותר, ומכשירים, ומכשירים, אופטימיזציה של אודיו, ומכשירים ניידים של כל סמארטפונים, אופטימיזציה של אודיו יעיל יותר, שימוש בסאונד, אופטימיזציה של אודיו יעיל יותר, ומכשיר

וידאו ו- Imaging

עיבוד וידאו בזמן אמת הוא יישום תובעני מאוד.compressing מסגרת אחת של וידאו 4K דורש מיליארדי פעולות.DSP מוקדם יכול להתמודד עם טלוויזיות וידאו ברזולוציה נמוכה רק עם פשרות משמעותיות. צפיפות transistor המסופקת על ידי חוק מור של ציוד DSP ייעודי, מערכת הדמיה של וידאו רזולוציה גבוהה, מערכת צילום קומפקטית DSP, ומאפשרת אולטרסאונד וידאו קומפקטית וידאו , 8.

תקשורת ו Wireless

מודמים מסתמכים על DSPs בליבתם.מהמעבר מ אנלוגיה לתא דיגיטלי (2G ל- 3G), למהירויות נתונים מהירות גבוהות של 4G LTE ו- 5G NR, כל דור של טכנולוגיה אלחוטית דרש סדר של כוח עיבוד גדול יותר עבור משימות כגון estimation, שווה ערך, קידוד (קודי גבול היום, LDPC), ו-MI (Multiple-Int-Int-inated) מכיל מספר רב של רכיבי עיבוד של רכיבי מערכת הפעלה.

רכב תעשייתי

תעשיית הרכב הפכה לצרכן העיקרי של כוח עיבוד DSP. Radar מערכות עבור בקרת שיוט מתאימה, זיהוי עיוור נקודה, וחירום אוטונומי מתפתל שימוש ב-DSPs כדי לעבד אותות מכ"ם גבוה בזמן אמת. מערכות Lidar, אשר מייצרים עננים נקודתיים של סביבת הרכב, להסתמך על DSPs לעיבוד נתונים יעיל ואובייקטיבי.

אתגרים ומגבלות

מגבלות פיזיות של CMOS Scaling

האתגר המשמעותי ביותר להמשך חוק מור הוא הגבול הפיזי של הסקאלה הטרנסיסטורית.כפי שגודלים תכונה מתכווץ לגודל האטומים האישיים (הצבות המתקדמות הנוכחיות הן ב-3 nm), אפקטים מכניים קוונטיים – כגון הדליפה הנוכחית דרך תחמוצת שער הטרנזיטור ואפקטים קצרים בולטים - הופך את המינירטוט נוסף קשה ויקר.

כוח ו-Thermal Constraints

במשך עשרות שנים, מהנדסים התמקדו במהירויות השעון הגדלות, בהנחה שחוק מור יספק מספיק טרנזיסטורים כדי לנהל את הכוח.עם זאת, את חומת הכוח - הנקודה שבה מהירות השעון הגוברת מובילה לפירוק חום בלתי ניתן לעצירה - היה מעצור גדול מאז אמצע שנות ה -2000.זה למה מעבדים קריטיים, כולל אלה המעצבים DSPs, עוברים מתדירות אחידה לאדריכלות מרובות, אך ורק ליישומים של כוח סלולריים (אך לא יכולים למקדימים).

ה Hurdles

עלות הבנייה של מתקן ייצור למחצה מוביל (fab) יש הרקיעו שחקים.מצב של-הארט 3 nm fab עולה למעלה מ-20 מיליארד דולר. מחסום כלכלי זה פירושו רק כמה חברות (TSMC, סמסונג, אינטל) יכול להרשות לעצמו לייצר בחוד החנית.הה זו מפחיתה את התחרות ומגבלות היכולת של מעצבי DSP קטנים יותר גישה לתהליך האחרון, ללא ירידה של החוק, אינה משיגה את ההפחתה.

מעבר לחוק מור: עתידו של DSP

ההכרה כי דרוג טרנסיסטרטור אקספוננציאלי כבר לא מובטח, חוקרים ומהנדסים חוקרים חוקרים מספר נתיבים לאחר-Moore להמשיך לקדם את כוח העיבוד של DSP.

מחשוב נוירו-מורפי

שבבי נוירומורפי נועדו לחקות את המבנה ואת הפונקציה של רשתות עצביות ביולוגיות.במקום אדריכלות פון נוימן המסורתית עם זיכרון נפרד עיבוד, מערכות נוירומורפיות משלבות חישוב וזיכרון באופן הדומה לסינפסים ונוירונים.גישה זו היא יעילה במיוחד עבור משימות עיבוד אותות מסוימים, כגון זיהוי מוקדם של נתונים, ועיבוד מבוסס על גבי שכבות אודיו כגון: AI עם חיישנים ברמה גבוהה של פעילות גופנית (DVal) עבור יישומים מיקרו-תרגול יעיל של אבטחה, חלוצית (DVal) ו-DVal) עבור מערכות בקרה (DVal-DI) ו-Intialintialintializing יישומים (Lybericialdialdialdializing יישומים (Lybericializing) עבור יישומים (L) עבור יישומים, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי, זיהוי מיידי של מערכות מחשוב, ו-Intexitualizing מערכות עיבוד של מערכות עיבוד נתונים, ו-Intually

המונחים: right shape

בעוד עדיין בחיתוליו, מחשוב קוונטי מחזיק פוטנציאל לפתור סוגים מסוימים של בעיות שאינן עקביות עבור מחשבים קלאסיים. עבור עיבוד אותות דיגיטליים, אלגוריתמים קוונטיים יכולים לבצע שינויים קטנים יותר ופעולות אלברה ליניאריות מהר יותר מבחינה אקספוננציאלית עיבוד אותות קוונטית (QSP) הוא שדה מתפתח שמטרתו ליישם אלגוריתמים קוונטיים למשימות עיבוד אותות קלאסיות.

צילום: DSP

מעגלים משולבים פוטוניקה (PICs) משתמשים אור במקום אלקטרונים כדי לבצע חישוב. עיבוד מבוסס אור מציע יתרונות בסיסיים לעיבוד אותות: רוחב פס גבוה מאוד (סימנים אופטיים יכולים לשאת כמויות עצומות של נתונים), מהירויות נמוכות (ללא מגבלות ניידות אלקטרוניות), וחסינות להפרעות אלקטרומגנטיות.DSPs יכול לבצע מהפכת, ו- 4ier הופך ישירות בתחום אופטי, פוטנציאל הפעלה במהירויות מהירות יותר מ 1000 פעמים של מערכות חשמל מתקדמות, אך לא פחות מתקדמות.

שילוב heterogeneous ו- Chiplet Architectures

גישה ישירה יותר מעשית לצמיחה בביצועים מתמשכת היא שילוב heterogeneous.במקום לבנות מונוליטי יחיד מת על תהליך מוביל, מעצבי מערכת משלבים שבבים מיוחדים רבים - כל אחד מותאם לתפקוד מסוים (למשל, DSP ליבות מתפתח, מאיצים AI יכולים לפתח יותר את האסטרטגיה של צ'יפ אקספרס), על חבילה אחת באמצעות חיבורים מתקדמים כמו 2.5D וערומה זה לא מאפשר אופטימיזציה סטנדרטית רק עבור טיפול אורגני (I) באמצעות סטנדרטים מתקדמים יותר, תוך שימוש ב-I לא ניתן להשתמש בטכניקות סטנדרטיות יותר, תוך שימוש בחדשנות, תוך שימוש ב-D יותר, תוך שימוש ב-D סטנדרטיות יותר, תוך שימוש ב-D) כדי שימוש ב-I יותר, תוך שימוש ב-I יותר, באמצעות לוגיקה רגילה יותר, כלומר, באמצעות לוגיקה מתקדמת יותר, באמצעות לוגיקה חדשה, ללא טיפוליתות יותר, באמצעות לוגיקה מתקדמת יותר, באמצעות לוגיקה חדשה, ללא טיפול אופטית, באמצעות לוגיקה חדשה, באמצעות לוגיקה חדשה, באמצעות לוגית אבטחה, באמצעות לוגיקה חדשה יותר, באמצעות לוגיקה חדשה, ללא טיפול אופטית, ללא טיפול אופטית, באמצעות לוגיקה חדשה, באמצעות לוגיקה חדשה, באמצעות לוגיקה חדשה יותר, ללא טיפול אופטיתיקים, ללא טיפול אופטי

מסקנה

במשך יותר מ-50 שנה, חוק מור שימש כנהג היסוד של התקדמות בעיבוד אותות דיגיטליים.העלייה האקספוננציאלית בצפיפות הטרנסטוריסטית אפשרה ל-Cscade של חידושים: מהירות שעון מהירה יותר, זיכרונות גדולים יותר על שבב, מערכות הדרכה מורכבות יותר, והשילוב של מערכות שלמות על שבב יחיד.ההתקדמות הזו העצימה את DSPs כדי להתמודד עם משימות בזמן אמתיות יותר ויותר בסאונד, תקשורת, כלי רכב, יישומים תעשייתיים, ויישומים תעשייתיים, ויישומים דיגיטליים, ממנועי עולם בלתי נראים.

כיום, אנו עומדים בצומת דרכים.הדרך המסורתית של דרוג טרנסיסטאור נתקלה במגבלות פיזיות וכלכליות בסיסיות.אך הדרישות לעוצמה עיבוד אותות ממשיכות לצמוח, מונעות על ידי בינה מלאכותית, מערכות אוטונומיות, ואינטרנט של הדברים.עתיד של DSP לא יוגדר על ידי חוק מור בצורתו הקלאסית, אך על ידי פרדיגמות מחשוב אדריכליות וחידושים.