模拟信号计算机与深度学习

刚看了一个视频,讲的是模拟信号计算机的发展,模拟信号计算机最开始用于计算潮汐涨落,后用于军事。二战期间被数字信号计算机代替。

我突然意识到这东西如果运用到深度学习上可能大有作为。视频作者也是这样想的,于是在第二段视频就是讲模拟信号计算机在深度学习方面的发展。真的是很有意思。

  1. 模拟信号计算速度快:它不需要复杂的计算电路堆积,例如对于加法计算,你只需要讲两个线路并联就能得到电流相加的结果,对于乘法则只需要根据欧姆定律 V = IR 即可计算
  2. 模拟信号抗干扰能力差,计算结果不稳定。但对深度学习来说,其本身就是不可预测的。甚至有的时候机器学习就需要这种不稳定的因素存在,例如遗传算法
  3. 节能。就视频所说,某公司开发出的一款模拟信号芯片,每秒钟计算250亿次仅需3瓦,但使用gpu计算虽然计算能力有上千亿次计算能力,但其功耗也能到上百瓦,且体积巨大

作者提到现在摩尔定律已经失效,这很有可能是模拟信号重出江湖的机会。

我又想到之前看过一些量子计算机的科普视频,我觉得量子计算机和这种模拟信号计算机有很大相似的地方,它们由输入得到输出都不是很依赖计算过程,而是直接给出结果(例如并联电路得到电流数值相加的结果)。

我很期待能看到量子计算机和模拟信号计算机在AI领域有所建树,但又害怕那一天的到来,不知道如果那一天真的来到了,我们这帮学不动的老骨头会不会就被淘汰了。

视频地址:

https://www.youtube.com/watch?v=IgF3OX8nT0w

https://www.youtube.com/watch?v=GVsUOuSjvcg

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