Analoge KI? Es klingt verrückt, aber es könnte die Zukunft sein

Vergiss das Digitale. Die Zukunft der KI ist … analog? Das ist zumindest die Behauptung von Mythic , einem Unternehmen für KI-Chips, das nach eigenen Worten „einen Leistungssprung nach vorne“ macht, indem es in die Vergangenheit zurückgeht. Art von.

Bevor ENIAC, der weltweit erste zimmergroße programmierbare, elektronische Allzweck-Digitalcomputer, 1945 zum Leben erweckt wurde, waren wohl alle Computer analog – und das schon seit es Computer gibt.

Analoge Computer sind ein bisschen wie Stereoverstärker und verwenden einen variablen Bereich, um gewünschte Werte darzustellen. In einem analogen Computer werden Zahlen durch Ströme oder Spannungen anstelle der Nullen und Einsen dargestellt, die in einem digitalen Computer verwendet werden. Während ENIAC den Anfang vom Ende für analoge Computer darstellte, blieben analoge Maschinen in irgendeiner Form bis in die 1950er oder 1960er Jahre bestehen, als sich digitale Transistoren durchsetzten.

„Digitale Art hat analoges Computing ersetzt“, sagte Tim Vehling, Senior Vice President of Product and Business Development bei Mythic, gegenüber Digital Trends. „Es war billiger, schneller, leistungsfähiger und so weiter. [Infolgedessen] war Analog für eine Weile weg.“

Um ein berühmtes Zitat abzuändern, das oft Mark Twain zugeschrieben wird, mögen Berichte über den Tod analoger Computer stark übertrieben gewesen sein. Wenn der Siegeszug des digitalen Transistors für analoge Computer der Anfang vom Ende war, war es vielleicht nur der Anfang vom Ende vom Anfang.

Bauen Sie den nächsten großen KI-Prozessor

Mythic baut jedoch nicht absichtlich Retro-Technologie. Dies ist nicht irgendein Steampunk-Startup, das von einem alten, mit Tesla-Spulen gefüllten Glockenturm-Hauptquartier aus operiert; Es handelt sich um ein gut finanziertes Technologieunternehmen mit Sitz in Redwood City, Kalifornien, und Austin, Texas, das Mythic Analog Matrix Processors (Mythic AMP) baut, die Fortschritte in Bezug auf Leistung, Leistung und Kosten versprechen, indem sie eine einzigartige analoge Rechenarchitektur verwenden, die sich erheblich von der regulären unterscheidet digitale Architekturen.

Geräte wie das angekündigte analoge Einzelchip-Rechengerät M1076 sollen ein Zeitalter der rechenintensiven Verarbeitung bei beeindruckend geringem Stromverbrauch einläuten.

„Es besteht definitiv großes Interesse daran, den nächsten großartigen KI-Prozessor herzustellen“, sagte Vehling. „Es fließen mit Sicherheit viele Investitionen und Risikokapitalgelder in diesen Bereich. Das steht außer Frage.“

Auch der analoge Ansatz ist nicht nur ein Marketing-Gag. Mythic sieht Probleme in der Zukunft für Moore's Law , die berühmte Beobachtung von Intel-Mitbegründer Gordon Moore aus dem Jahr 1965, der behauptete, dass sich etwa alle 18 Monate die Anzahl der Transistoren, die auf einen integrierten Schaltkreis gequetscht werden können, verdoppelt. Diese Beobachtung hat dazu beigetragen, in den letzten 60 Jahren eine Periode anhaltender exponentieller Verbesserungen für Computer einzuleiten und die erstaunlichen Fortschritte zu unterstützen, die die KI-Forschung im selben Zeitraum gemacht hat.

Aber das Mooresche Gesetz stößt auf Herausforderungen der physikalischen Art. Die Fortschritte haben sich aufgrund der physikalischen Einschränkungen des ständigen Versuchs, Komponenten zu verkleinern, verlangsamt. Ansätze wie Optical und Quantum Computing bieten einen möglichen Ausweg. Der analoge Ansatz von Mythic versucht unterdessen, Compute-in-Memory-Elemente zu schaffen, die wie abstimmbare Widerstände funktionieren, Eingänge als Spannungen liefern und die Ausgänge als Ströme sammeln. Die Idee dabei ist, dass die Chips des Unternehmens die Matrixmultiplikation bewältigen können, die erforderlich ist, damit künstliche neuronale Netze auf innovative neue Weise funktionieren können.

Wie das Unternehmen erklärt : „Wir verwenden analoge Datenverarbeitung für unsere zentralen neuronalen Netzmatrixoperationen, bei denen wir einen Eingabevektor mit einer Gewichtsmatrix multiplizieren. Analoges Rechnen bietet mehrere Schlüsselvorteile. Erstens ist es erstaunlich effizient; es eliminiert Speicherbewegungen für die Gewichtungen des neuronalen Netzwerks, da sie an Ort und Stelle als Widerstände verwendet werden. Zweitens ist es eine hohe Leistung; Wenn wir eine dieser Vektoroperationen ausführen, laufen Hunderttausende von Multiplikations-Akkumulations-Operationen parallel ab.“

„Es gibt viele Möglichkeiten, das Problem der KI-Berechnung anzugehen“, sagte Vehling und verwies auf die verschiedenen Ansätze, die von verschiedenen Hardware-Unternehmen untersucht werden. „Es gibt keinen falschen Weg. Aber wir glauben grundsätzlich, dass der Ansatz, immer mehr Transistoren darauf zu werfen, die Prozessknoten immer kleiner zu machen – im Grunde der Ansatz des Mooreschen Gesetzes – nicht mehr praktikabel ist. Es beginnt sich bereits zu beweisen. Unabhängig davon, ob Sie analoge Computer verwenden oder nicht, müssen Unternehmen einen anderen Ansatz finden, um Produkte der nächsten Generation herzustellen, die eine hohe Rechenleistung, einen geringen Stromverbrauch usw. bieten.“

Die Zukunft der KI

Wenn dieses Problem nicht behoben wird, wird es einen großen Einfluss auf die weitere Weiterentwicklung der KI haben, insbesondere wenn dies lokal auf Geräten durchgeführt wird. Im Moment kombinieren einige der KI, auf die wir uns täglich verlassen, die Verarbeitung auf dem Gerät und die Cloud. Stellen Sie sich das so vor, als hätten Sie einen Mitarbeiter, der bis zu einem gewissen Grad Entscheidungen treffen kann, dann aber seinen Chef anrufen und um Rat fragen muss.

Nach diesem Modell arbeiten beispielsweise Smart Speaker, die Aufgaben wie das Keyword-Spotting („OK, Google“) lokal erledigen, die eigentliche Sprachabfrage dann aber in die Cloud auslagern und damit Haushaltsgeräte die Leistungsfähigkeit von Supercomputern nutzen lassen gespeichert in riesigen Rechenzentren, Tausende von Kilometern entfernt.

Das ist alles schön und gut, obwohl einige Aufgaben sofortige Antworten erfordern. Und je intelligenter die KI wird, desto mehr erwarten wir davon. „Wir sehen viel von dem, was wir Edge AI nennen, das nicht auf die Cloud angewiesen ist, wenn es um industrielle Anwendungen, Bildverarbeitungsanwendungen, Drohnen oder Videoüberwachung geht“, sagte Vehling. „[Zum Beispiel] möchten Sie vielleicht eine Kamera haben, die versucht, jemanden zu identifizieren und sofort Maßnahmen zu ergreifen. Es gibt viele Anwendungen, die eine sofortige Anwendung auf ein Ergebnis erfordern.“

KI-Chips müssen mit anderen Durchbrüchen in der Hardware Schritt halten. Kameras zum Beispiel werden immer besser. Die Bildauflösung hat in den letzten Jahrzehnten dramatisch zugenommen, was bedeutet, dass tiefe KI-Modelle für die Bilderkennung in der Lage sein müssen, immer größere Mengen an Auflösungsdaten zu analysieren, um Analysen durchzuführen.

Hinzu kommen die wachsenden Erwartungen an das, was Menschen glauben, dass es aus einem Bild extrahierbar sein sollte – sei es die Abbildung von Objekten in Echtzeit, die Identifizierung mehrerer Objekte auf einmal, die Ermittlung des dreidimensionalen Kontexts einer Szene – und Sie erkennen die immense Herausforderung, die das ist KI-Systeme stehen vor.

Ob es darum geht, mehr Rechenleistung anzubieten und gleichzeitig die Geräte klein zu halten, oder die Datenschutzanforderungen, die eine lokale Verarbeitung statt Auslagerung erfordern, Mythic glaubt, dass seine kompakten Chips viel zu bieten haben.

Der Rollout

„Wir befinden uns [derzeit] in der frühen Kommerzialisierungsphase“, sagte Vehling. „Wir haben ein paar Produkte angekündigt. Bisher haben wir eine Reihe von Kunden, die [unsere Technologie] für den Einsatz in ihren eigenen Produkten evaluieren … Hoffentlich werden wir Ende dieses Jahres, Anfang nächsten Jahres beginnen, Unternehmen zu sehen, die unsere Technologie in ihren Produkten einsetzen.“

Zunächst sei dies wahrscheinlich in Unternehmens- und Industrieanwendungen wie Videoüberwachung, High-End-Drohnenherstellern, Automatisierungsunternehmen und mehr der Fall. Erwarten Sie jedoch nicht, dass Verbraucheranwendungen zu weit hinterherhinken.

„Nach 2022 – [2023] geht es ins Jahr 24 – werden wir auch Verbrauchertechnologieunternehmen sehen [die unsere Technologie übernehmen]“, sagte er.

Wenn sich herausstellt, dass Analog Computing die Innovation ist, die die Augmented und Virtual Reality antreibt, die für das Funktionieren des Metaversums erforderlich sind … nun, ist das nicht der perfekteste Treffpunkt von Steampunk und Cyberpunk, den Sie sich wünschen können?

Hoffentlich erweisen sich die Chips von Mythic als weniger imaginär und unwirklich, als uns der gewählte Name des Unternehmens glauben machen möchte.