Аналоговые вычисления для искусственного интеллекта: как делать MAC-операцию при помощи закона Ома

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

19.06.2024 09:59:27 | Хабр

Хабы: Машинное обучение, Интернет вещей, Искусственный интеллект, Схемотехника, Производство и разработка электроники

Присутствие нейронных сетей в нашей жизни становится все более распространенным, от голосовых ассистентов до узкоспециальных САПР. Несмотря на то, что область применения нейросетей расширяется, их потенциал все еще сильно ограничен удручающей энергоэффективностью существующих хардверных решений. Специализированные AI-чипы выходят в производство, как горячие пирожки, а ожидаемый рост энергопотребления нагруженных AI датацентров уже скоро позволит им отобрать у атомных электростанций звание главного врага всех экоактивистов. Разумеется, над решением проблемы энергопотребления AI или, будем честны, над решением проблемы энергопотребления цифрового умножения работает огромное количество исследователей по всему миру, на всех возможных уровнях абстракции, от математиков-фундаментальщиков до разработчиков передовых литографов.

А дальше, как это регулярно случается, внезапно оказалось, что все новое — это хорошо забытое старое, и спасение может заключаться в том, чтобы откопать давно забытые за бесперпективностью аналоговые вычисления и посмотреть на них свежим вглядом в свете новых задач.

Интересно, причем тут закон Ома?

Подробнее