Информатика. Преимущества аналоговых машин. Преимущества аналоговых машин
 Скачать 17.61 Kb.
|
|
Преимущества аналоговых машин Обладают большой мощностью Способны на быстрые вычисления Не требуют больших энергозатрат Если нам нужно сложить два восьми битных на цифровом устройстве. Нам понадобиться около 50 транзисторов. на аналоговом можно просто сложить токи. Чтобы перемножить два числа на цифровом компьютере понадобиться около 1000 транзисторов, а в аналоговом компьютере ток можно пустить через резистор напряжение на нем будет равно сила тока на сопротивление. Недостатки аналоговых машин Это не вычислительные машины общего назначения Microsoft Word на нем не запустишь. Нельзя задать определенны значения из-за погрешности в подаче тока. Из-за разных характеристик комплектующих аналоговых компьютеров всегда будут варьироваться, что также будет влить на точность вычислений. История ИИ Термин Искусственный интеллект был введен в обиход в 1956 году (Идея). Спустя два года психолог из Корнеллский университет Фрэнк Розенблатт предложил схему перцептрона – устройство имитирующее поведение клеток в мозге. Как работает нейросеть. У нейрона бывает два состояния активность и покой (1 и 0) входным сигналом для одного нейрона служат выходные сигналы от нескольких других связи между клетками бывают разной силы поэтому им можно присвоить свой вес. Чтобы узнать реакцию нейрона нужно взять все нейроны, от которых он получает сигнал и умножить состояние каждого на соответствующий вес связи и сложить результаты. Если сумма больше порогового значения, то нейрон активируется или наоборот. image-net С 2010 года на базе imeg net (крупнейший сайт с фотографиями) проводились соревнования по созданию нейросетей, которые должны были определить изображения из тысячи различных категорий (1000 нейронов). Чтобы определить победителя считается количество раз, когда топе пяти нейронов с самой сильной активацией есть правильного. Нейросеть Алекс нет в 2012 году показала невиданный на тот момент результат ХХХ процентов ошибок. В этой неросети было 8 слоев 500тыс нейронов для обработки одного изображение приходилось производить по 700 миллионнов математических операций. В 2015 году нейросеть под названием XXX совершила всего 3,6 % это лучше, чем у человека, чтобы достичь таких результатов потребовалось 100 слоев нейронов. Вытекающие отсюда проблемы Чтобы обучить нейросеть используя цифровые вычислительные машины потребуется энергии сколько же сколько тратит одна семья за 3 года. Также в большая часть времени и энергии на вычисления уходит на то чтобы извлечь информацию о веса, а не на вычисления. Нельзя забывать и про закон мура несколько 10 лет количество транзисторов на чипе удваивалось раз в два года, но теперь их размер стремиться к размеру атомами делать их меньше становиться все труднее из-за законов физики. Поскольку цифровые компьютеры сталкиваются с всевозможными ограничениями, а нейросети сети все набирают популярность. Поэтом ним на смену могут прийти аналоговые компьютеры так как все что нужно для их работы это перемножать матрицы. Аналоговые вычисления Для того чтобы постоянно не менять транзисторы в цепи ученые используют ячейки флеш карт. Обычно они используются как элементы памяти хранят в себе 1 или 0. Если направить большое положительное напряжение на управляющий затвор, то электроны пройдет через затвор и попадут в плавающий затвор. Уберите напряжение и электроны останутся там на 10 лет., не давая ячейке проводить ток. Считать значение можно с помощью маленького напряжения если плавающий затвор заполнен тока не будет. Идея учены в том, чтобы использовать не просто ячейки как переключатели, а как резисторы. В плавающий затвор можно поместить определенное количество электронов, чем больше электронов, тем выше сопротивление. Если приложить небольшое напряжение результирующий ток будет равен (I = U/R) это тоже самое что произведение U на проводимость G (обратная величина сопротивлению). Таким образом можно использовать каждую ячейку памяти использовать для перемножения двух значений. Нейросеть будет в данном случае будут работать следующим образом у каждой ячейки иметься свой вес (проводимость), а значение активации будет равно подаваемому на ячейку напряжению. Мы помним, что результирующий ток — это произведение напряжения на проводимости. Ячейки соединяются таким образом, чтобы все результирующие токи складывались вместе. Мы получим матричное умножение. В среднем один аналоговый чип, который производит 25 триллионов математических операций в секунду на которые уйдет около 3 ватт энергии. Новейшие цифровые чипы при такой же мощности вычисления тратят около 75 ватт энергии. Основными минусами алана логовых систем является то что сами себя натренировать они не смогут и все равно привидеться использовать цифровые системы. Также при большом количестве матричных умножений (слоев нейросети) погрешность вычислений увеличивается на столько что приходиться переводить аналоговые значения в цифровые, так погрешность меньше. Вывод Точно быть уверенным в том, что аналоговые технологии заменят цифровые. Я утверждать не буду, но с задачами, на которые мы нацелены сегодня аналоговые технологии справятся лучше. Возможно в бедующем мы увидим компьютеры, которые будут применять аналоговые и цифровые технологии в совокупности. |