デジタルを忘れてください。 AIの未来は…アナログですか？ 少なくとも、それは 神話、AIチップ企業であり、独自の言葉で、過去にさかのぼることで「パワーのパフォーマンスを飛躍的に向上」させています。 ある種。
ENIACの前は、世界初の部屋サイズのプログラム可能な電子汎用デジタルコンピュータが、1945年に活気づき、ほぼすべてのコンピュータがアナログであり、コンピュータが存在する限りずっと存在していました。
アナログコンピュータはステレオアンプに少し似ており、目的の値を表す方法として可変範囲を使用します。 アナログコンピュータでは、数値は、デジタルコンピュータで使用されるゼロやゼロではなく、電流または電圧で表されます。 ENIACはアナログコンピュータの終焉の始まりを表していますが、実際、アナログマシンは、デジタルトランジスタが勝利した1950年代または1960年代まで何らかの形で立ち往生していました。
Mythicの製品および事業開発担当シニアバイスプレジデントであるTimVehlingは、DigitalTrendsに次のように述べています。 「より安く、より速く、より強力でした。 [As a result]、アナログはしばらくの間消えました。」
実際、マーク・トウェインにしばしば起因する有名な引用を変更するために、アナログコンピューティングの死の報告は非常に誇張されている可能性があります。 デジタルトランジスタの勝利がアナログコンピュータの終わりの始まりを表していたとしたら、それは始まりの終わりの始まりに過ぎなかったのかもしれません。
次の優れたAIプロセッサの構築
ただし、神話は意図的にレトロな技術を構築しているわけではありません。 これは、テスラコイルで満たされたヴィンテージの時計塔の本部で運営されているスチームパンクなスタートアップではありません。 カリフォルニア州レッドウッドシティーとテキサス州オースティンに拠点を置く、資金の豊富なテクノロジー企業であり、通常とは大きく異なる独自のアナログコンピューティングアーキテクチャを使用して、電力、パフォーマンス、コストの向上を約束するMythic Analog Matrix Processors（Mythic AMP）を構築しています。デジタルアーキテクチャ。
発表されたM1076シングルチップアナログ計算デバイスのようなデバイスは、驚くほど低電力での計算量の多い処理の時代の到来を告げるものです。
「次の優れたAIプロセッサを作ることには間違いなく多くの関心があります」とVehling氏は述べています。 「確かに、この分野には多くの投資とベンチャーキャピタルの資金が投入されています。 それについては疑問の余地はありません。」
アナログアプローチは、単なるマーケティングの仕掛けでもありません。 神話は見る インテルの共同創設者であるゴードン・ムーアが1965年に行った有名な観察であるムーアの法則の将来の問題は、およそ18か月ごとに集積回路に押し込めるトランジスタの数が2倍になると主張しています。 この観察結果は、過去60年間、コンピューターの指数関数的な改善が持続する時期の到来を告げるのに役立ち、同じ期間にAI研究が行った驚くべき進歩をサポートするのに役立ちました。
しかし、ムーアの法則は物理学の多様性の課題に直面しています。 コンポーネントを絶えず縮小しようとする物理的な制限の結果として、進歩は鈍化しました。 光学および量子コンピューティングのようなアプローチは、これを回避する1つの可能な方法を提供します。 一方、Mythicのアナログアプローチは、調整可能な抵抗のように機能し、入力を電圧として供給し、出力を電流として収集するメモリ内計算要素を作成しようとしています。 そうすることで、同社のチップは、人工ニューラルネットワークが革新的な新しい方法で機能できるようにするために必要な行列の乗算を適切に処理できるという考えです。
として 会社は説明します：「コアニューラルネットワークマトリックス操作にはアナログコンピューティングを使用します。ここでは、入力ベクトルに重みマトリックスを乗算します。 アナログコンピューティングには、いくつかの重要な利点があります。 まず、それは驚くほど効率的です。 ニューラルネットワークの重みは抵抗として使用されるため、メモリの移動がなくなります。 第二に、それは高性能です。 これらのベクトル演算の1つを実行すると、何十万もの積和演算が並行して発生します。」
「AI計算の問題に取り組む方法はたくさんあります」とVehling氏は、さまざまなハードウェア企業が検討しているさまざまなアプローチについて言及しました。 「間違った方法はありません。 しかし、私たちは基本的に、より多くのトランジスタを投入し続け、プロセスノードをより小さくし続ける-基本的にはムーアの法則のアプローチ-はもはや実行可能ではないと信じています。 それはすでに証明され始めています。 したがって、アナログコンピュータを使用するかどうかに関係なく、企業は、高計算、低電力、 [et cetera]。」
AIの未来
この問題が解決されない場合、特にこれがデバイス上でローカルに実行される場合、AIのさらなる進歩に大きな影響を与えるでしょう。 現在、私たちが日常的に依存しているAIの一部は、デバイス上の処理とクラウドを組み合わせています。 ある程度の意思決定ができるが、上司に電話してアドバイスを求めなければならない従業員がいるようなものだと考えてください。
これは、たとえば、キーワードスポッティング（「OK、Google」）などのタスクをローカルで実行し、実際の話し言葉のクエリをクラウドにアウトソーシングするスマートスピーカーで使用されるモデルです。これにより、家庭用デバイスでスーパーコンピューターの能力を活用できるようになります。数千マイル離れた大規模なデータセンターに保存されます。
いくつかのタスクは即時の応答を必要としますが、それはすべてうまくいっています。 そして、AIがよりスマートになるにつれて、私たちはますます多くのAIを期待するようになります。 「ビデオ監視において、産業用アプリケーション、マシンビジョンアプリケーション、ドローンに関しては、クラウドに依存しないEdgeAIと呼ばれるものがたくさん見られます」とVehling氏は述べています。 「「[For example]、誰かを識別してすぐに行動を起こそうとするカメラが必要な場合があります。 結果にすぐに適用する必要のあるアプリケーションはたくさんあります。」
AIチップは、ハードウェアの他のブレークスルーと歩調を合わせる必要があります。 たとえば、カメラは常に良くなっています。 画像の解像度は過去数十年で劇的に向上しました。つまり、画像認識用のディープAIモデルは、分析を実行するために、増え続ける解像度データを解析できる必要があります。
これに加えて、画像から抽出可能であると人々が信じているものへの期待の高まりを追加します。これは、オブジェクトをリアルタイムでマッピングするか、複数のオブジェクトを一度に識別するか、シーンの3次元コンテキストを把握するかどうかです。そして、その大きな課題に気づきます。 AIシステムが直面しています。
デバイスを小さく保ちながらより多くの処理能力を提供するためであろうと、アウトソーシングではなくローカル処理を必要とするプライバシー要求であろうと、Mythicはコンパクトなチップが提供するものがたくさんあると信じています。
ロールアウト
“そうだった [currently] 商業化の初期段階で」とVehling氏は述べています。 「いくつかの製品を発表しました。 これまでのところ、評価している多くの顧客がいます [our technology] 自社製品で使用するために…できれば、今年の終わりから来年の初めまでに、企業が自社の製品に当社のテクノロジーを利用するようになるでしょう。」
当初、これは、ビデオ監視、ハイエンドドローンメーカー、自動化会社などのエンタープライズおよび産業用アプリケーションで発生する可能性が高いと彼は言いました。 ただし、コンシューマーアプリケーションが大幅に遅れるとは思わないでください。
「2022年以降— [2023] ’24年に入る—消費者向けテクノロジー企業に会い始める [adopt our technology] 同様に」と彼は言った。
アナログコンピューティングが、メタバースが機能するために必要な拡張現実と仮想現実を強化するイノベーションであることが判明した場合、それはあなたが望むことができるスチームパンクとサイバーパンクの最も完璧な出会いの場ではありませんか？
うまくいけば、Mythicのチップは、会社が選んだ名前が私たちに信じさせるよりも想像力に欠け、非現実的であることがわかります。
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