Защо аналоговите изчисления отново са на мода (и защо трябва да ви е грижа)

Нека си поиграем. Затворете очи и си представете компютър. Какво виждате?

Ако сте като повечето хора, сигурно си представихте редици от еднакви чипове, единици и нули, трептящи в перфектна двоична хармония. Или пък изрязан лаптоп. Или сървърен rack, леко бръмчащ в някой тъмен център за данни.

Това е историята, която ни разказват от половин век: изчисленията са равни на дигитални. Точка.

Но ето я неудобната истина — във вашата ментална картина липсва нещо. Много неща.

Платното, за което никой не говори

Това, което ме впечатлява в съвременните изчисления, е следното: изградихме тази невероятна, обхващаща цялата планета инфраструктура от дигитална логика, и я направихме толкова добре, че забравихме съществуването на други начини за изчисляване. Напънихме се да нарисуваме тавана на Сикстинската капела и после си внушихме, че маслените бои и платното са единствените валидни изразни средства.

Истината е, че изчисленията съществуват на много по-широко платно. Самата физика изчислява. Метеорологичните модели решават диференциални уравнения. Вашият мозък изпълнява операции, заради които нашите най-бързи суперкомпютри биха заплакали. Вселената е, в много реален смисъл, една огромна аналогова машина, работеща с правила, които едва започваме да разбираме.

Дигиталните изчисления не спечелиха, защото бяха по-добри — спечелиха, защото бяха управляеми. Две състояния (0 и 1) означават по-малко главоболия при производство, по-лесна корекция на грешки и по-чисти абстракции за програмистите. Разменихме ефективност за предвидимост, и честно казано? Това беше сделка, която си струваше да направим. Изградихме интернет, мобилните изчисления и AI на тази основа.

Но сега удряме в стени. Консумацията на енергия в мащаб на центрове за данни става непоносима. Законът на Мур забавя своя ход. Транзисторите, които натъпкваме в чиповете, стават толкова малки, че започват да се държат... странно.

Може би е време да си припомним другите инструменти в кутията с инструменти.

Какво всъщност означава "аналогов" (и защо е важно)

Преди да продължим, нека разсеем малко мистерията около "аналоговите изчисления" за тези, които не са прекарвали часове в електронни лаборатории.

Традиционните транзистори правят едно нещо: превключват между състояния "включено" и "изключено". Те са дигитални по дизайн, проектирани да игнорират всичко между тези две крайности. Мислете си за ключа за осветление — или е включен, или изключен. Цялата ви дигитална инфраструктура работи върху милиарди малки, грижливо поддържани ключове за осветление.

Аналоговите изчисления казват: а какво, ако не пренебрегвахме нещата между тях?

Когато оставите транзисторите да работят в тяхното естествено, непрекъснато състояние — където токът може да тече с всяка стойност между напълно изключено и напълно включено — отключвате нещо забележително. Основни математически операции като събиране, интегриране и решаване на диференциални уравнения стават почти тривиално прости. Един единствен транзистор може да умножава. Токът естествено се сумира, когато свържете вериги заедно. Това не са заобикалки — това са характеристики, които дигиталните вериги трябва да симулират с огромни разходи.

компромиса? Аналоговите вериги са известно капризни. Малките производствени вариации, които дигиталните системи игнорират без проблем, стават катастрофални при аналоговите дизайни. Непрекъснатото естество, което дава сила на аналоговите системи, ги прави и чувствителни към шум, температура и шепота на квантовия свят.

С десетилетия тази чувствителност държа аналоговите изчисления в специализирани ниши — радиа, сензори, няколко военни приложения. Ползите бяха ясни, но инженерните главоболия изглеждаха непреодолими.

Пробивът с чиповете, за който никой не говори

Ето къде нещата стават вълнуващи, и където съм наистина изненадан, че повече хора не обръщат внимание.

Изследователи са намерили начини да направят аналоговите вериги програмируеми. Не по досадния начин със зададени външни резистори като в старите аналогови компютри, а наистина препрограмируеми след фабрикацията. Използвайки техники заети от невроморфното инженерство и усъвършенствани полупроводникови процеси, екипи сега разработват аналогови платформи, които комбинират енергийната ефективност на аналоговите изчисления с гъвкавостта, която очакваме от съвременните изчислителни системи.

Цифрите са смайващи. Говорим за 100x до 1000x намаления в консумацията на енергия за определени работни натоварвания. За една единствена операция по умножение? Един единствен аналогов транзистор може да направи това, което изисква хиляди дигитални транзистори, работещи заедно.

Иначе казано: ако можем да пренесем дори малка част от подходящите работни натоварвания върху оптимизиран аналогов хардуер, последиците за консумацията на енергия в центровете за данни, живота на батериите и генерирането на топлина биха били революционни.

Защо това трябва да ви интересува

Знам какво си мислите: "Това звучи като изследвания, които няма да докоснат production системите с десетилетия."

Справедливо. Но помислете върху следното: изследванията вече произвеждат работещи чипове. Компаниите изграждат платформи. Пропастта между "експериментален резултат" и "технология за внедряване" се затваря по-бързо, отколкото повечето хора осъзнават.

По-важното е, че разбирането на тези основни тенденции ви помага да вземате по-добри архитектурни решения. Всяко поколение изчисления носи нови примитиви, нови начини да мислите за проблемите. Разработчиците, които ще процъфтяват в следващото десетилетие, няма само да разбират софтуера — ще разбират как софтуерът се проектира върху все по-разнообразната основа отдолу.

Cloud-ът не е просто сървъри в мазета вече. Това е хетерогенен пейзаж от CPU-та, GPU-та, FPGA-та, TPU-та и нови специализирани ускорители. Аналоговите изчисления са следващото парче от този пейзаж, което се оформя.

Пътят напред

Не ви предлагам да пренапишете приложенията си на някакъв нов аналогов език утре. Истината е, че много приложения винаги ще предпочитат дигиталната прецизност и гъвкавост.

Но за определени области — обработка на сигнали, заключения от невронни мрежи, някои оптимизационни проблеми, интерфейси на сензори — аналоговите изчисления предлагат предимства, които стават все по-привлекателни, тъй като бюджетите за енергия се стягат и изискванията за ефективност растат.

В NameOcean сме виждали такива цикли и преди. Появяват се нови примитиви. Разработчиците, които ги разберат първи, изграждат системите, определящи следващата ера. Дали хоствате първото внедряване на стартъп или архитектурирате инфраструктура за хиляди потребители, следенето на това, което се случва на хардуерно ниво, се отплаща.

Дигиталната революция ни даде изчисления, на които можехме да разчитаме. Аналоговото възраждане може да ни даде изчисления, които най-накрая можем да си позволим.

Транзисторите чакат отново да почувстват света. Нека видим какво могат да ни научат.