Полный текст
Аналоговые вычисления для искусственного интеллекта: как делать MAC-операцию при помощи закона ОмаПрисутствие нейронных сетей в нашей жизни становится всё более распространённым, от голосовых ассистентов до узкоспециальных САПР. Несмотря на то, что область применения нейросетей расширяется, их потенциал всё ещё сильно ограничен удручающей энергоэффективностью существующих хардверных решений. Специализированные AI-чипы выходят в производство, как горячие пирожки, а ожидаемый рост энергопотребления нагруженных AI дата-центров 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 всё новое — это хорошо забытое старое, и спасение может заключаться в том, чтобы откопать давно забытые за бесперспективностью аналоговые вычисления и посмотреть на них свежим взглядом в свете новых задач.