大家都知道模擬信號(hào)是連續(xù)的，數(shù)字信號(hào)是離散的，并且我們現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)都是在數(shù)字電路的基礎(chǔ)上構(gòu)建起來的。那你們想過沒有，為什么沒有模擬計(jì)算機(jī)呢？

模擬計(jì)算機(jī)顧名思義，使用模擬量進(jìn)行計(jì)算。但由于容易受到外界環(huán)境干擾，難以得到精確解，并且隨著數(shù)字電路不斷地發(fā)揚(yáng)壯大，模擬計(jì)算機(jī)被拋棄在了歷史的長(zhǎng)河中。那模擬計(jì)算機(jī)相比數(shù)字計(jì)算機(jī)真的就一無是處了嗎？如果你也同意這樣的觀點(diǎn)，那你就看低了你自己。因?yàn)槿说拇竽X就是一臺(tái)天然的模擬計(jì)算機(jī)。

模擬計(jì)算機(jī)在做各類運(yùn)算的時(shí)候，無論是能耗表現(xiàn)還是性能表現(xiàn)除了精度都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于數(shù)字計(jì)算機(jī)。

舉個(gè)例子，同樣是加法器，數(shù)字電路中需要大量的晶體管構(gòu)建加法電路，詳情可以參見之前的行波進(jìn)位加法器和超前進(jìn)位加法器的文章。模擬電路則只需要一個(gè)運(yùn)算放大器和幾個(gè)電阻，其中運(yùn)算放大器的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度和一個(gè)邏輯門是差不多的。并且模擬電路中加法器的運(yùn)算速度可以說幾乎是實(shí)時(shí)的，沒有延遲的。而數(shù)字電路中則需要等待晶體管一個(gè)個(gè)發(fā)生翻轉(zhuǎn)，保守估計(jì)，模擬電路的運(yùn)算速度將會(huì)是數(shù)字電路的千倍左右。
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數(shù)字電路中超前進(jìn)位加法器（四位二進(jìn)制）

模擬電路中的加法器（圖片源于網(wǎng)絡(luò)）

如果說加法器還不太能體現(xiàn)出模擬電路的優(yōu)勢(shì)，那么模擬電路中積分器的存在可以說是將數(shù)字電路殘暴地按在地上摩擦。模擬電路中積分器同樣只需要一個(gè)運(yùn)算放大器和一個(gè)電容和若干個(gè)電阻，而在數(shù)字電路就不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的幾千個(gè)晶體管地堆砌可以解決的了，甚至需要為之編寫求積程序，使用機(jī)械求積、拉格朗日求積等算法再利用成千上萬個(gè)時(shí)鐘周期不斷迭代逼近精確答案。而這個(gè)相同的積分運(yùn)算的答案在模擬電路的積分器中則幾乎是秒出，除了無法做到太精確以外，幾乎都是優(yōu)點(diǎn)。
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數(shù)字電路“積分器”（利用完整的CPU和算法共同實(shí)現(xiàn)）

模擬電路積分器（圖片源于網(wǎng)絡(luò)）

相信你們也看出來了，模擬計(jì)算機(jī)特別適合用在不太注重精確解的領(lǐng)域。那什么領(lǐng)域不需要精確解呢？

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

眾所周知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中含有大量的乘加單元，如果是通用計(jì)算機(jī)執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，那么CPU將會(huì)反復(fù)使用ALU中的加法器和乘法器，期間不斷在內(nèi)存讀取和寫入數(shù)據(jù)，可以說效率極其低下。而FPGA、NPU等各類為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有特殊buff加成的芯片則普遍采用了存算一體的芯片架構(gòu)，摒棄了反復(fù)讀寫內(nèi)存的低效操作，并且采用了大量的加法器和乘法器便于并行運(yùn)算在同一短暫時(shí)間內(nèi)直接得到答案。

上文提到過模擬計(jì)算機(jī)相比數(shù)字計(jì)算機(jī)在加法器和乘法器等各類運(yùn)算電路中存在的體型和能耗優(yōu)勢(shì)，因此如果將上述NPU這類“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片”改用模擬量做運(yùn)算，那么是否在性能和功耗方面都將再上一層樓？

并且我們知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)權(quán)重是通過大量的訓(xùn)練集訓(xùn)練出來的，其對(duì)于運(yùn)算精度的要求并不算高，相反，模擬電路具有的模棱兩可的精度特性在計(jì)算機(jī)視覺這類需要模糊處理的領(lǐng)域也許會(huì)有更積極的作用。


審核編輯：劉清

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