デジタルのことは忘れてください。 AIの未来は…アナログ？少なくとも、それが、AI チップ企業である Mythic の主張です。同社は、自社の言葉を借りれば、過去に遡ることによって「性能の飛躍的な進歩」を遂げています。ある意味。
世界初の部屋サイズのプログラマブル電子汎用デジタル コンピューター ENIAC が 1945 年に誕生するまで、おそらくすべてのコンピューターはアナログであり、コンピューターが存在する限りずっとアナログでした。
アナログ コンピュータはステレオ アンプに似ており、希望の値を表す方法として可変範囲を使用します。アナログ コンピュータでは、数値はデジタル コンピュータで使用される 0 と 1 ではなく、電流または電圧によって表されます。 ENIAC はアナログ コンピュータの終わりの始まりを表していましたが、実際には、デジタル トランジスタが勝利する 1950 年代または 1960 年代まで、アナログ マシンは何らかの形で存続しました。
「デジタルはアナログ コンピューティングに取って代わられたものです」とミシックの製品およびビジネス開発担当上級副社長ティム ヴェーリング氏はデジタル トレンドに語った。 「より安く、より速く、より強力になりました。 （結果として）アナログはしばらく消えてしまいました。」
実際、マーク・トウェインの言葉だとされる有名な引用を変えるために、アナログ・コンピューティングの終焉に関する報道は大幅に誇張された可能性があります。デジタル トランジスタの勝利がアナログ コンピュータの終わりの始まりを表しているとしたら、それは始まりの終わりの始まりに過ぎなかったかもしれません。
次の優れた AI プロセッサーを構築する
ただし、Mythic は意図的にレトロなテクノロジーを構築しているわけではありません。これは、テスラ コイルで満たされたビンテージの時計塔の本社で活動するスチームパンクのスタートアップではありません。同社は、カリフォルニア州レッドウッドシティとテキサス州オースティンに拠点を置く、資金豊富なテクノロジー企業で、通常のプロセッサとは大きく異なる独自のアナログ コンピューティング アーキテクチャを使用して、電力、パフォーマンス、コストの向上を約束する Mythic Analog Matrix Processor (Mythic AMP) を構築しています。デジタルアーキテクチャ。
発表された M1076 シングルチップ アナログ計算デバイスのようなデバイスは、驚くほど低消費電力で大量の計算を行う処理の時代の到来を告げるものです。
「次の優れた AI プロセッサの開発には間違いなく大きな関心が集まっています」と Vehling 氏は言います。 「確かに、この分野には多額の投資とベンチャーキャピタルの資金が投入されています。それについては疑問の余地はありません。」
アナログなアプローチは単なるマーケティングの仕掛けではありません。ミシック氏 的には発生すると考えています。この観察は、過去 60 年間にわたるコンピューターの持続的な指数関数的な改善の時代の到来を告げるのに役立ち、同時期に AI 研究が成し遂げた驚くべき進歩を裏付けるのに役立ちました。
しかし、ムーアの法則はさまざまな物理学の課題に直面しています。コンポーネントを常に縮小しようとする物理的な制限の結果、進歩が遅れています。 ィングや などのアプローチは、これを回避する可能性のある方法の 1 つを提供します。一方、Mythic のアナログ アプローチは、入力を電圧として供給し、出力を電流として収集する、調整可能な抵抗器のように機能するメモリ内計算要素の作成を目指しています。そうすることで、人工ニューラルネットワークが革新的な新しい方法で機能できるようにするために必要な行列乗算を、同社のチップが適切に処理できるようにするという考えです。
同社は次のように説明しています 。「当社では、入力ベクトルと重み行列を乗算するコアのニューラル ネットワーク行列演算にアナログ コンピューティングを使用しています。アナログ コンピューティングには、いくつかの重要な利点があります。まず、驚くほど効率的です。ニューラル ネットワークの重みは抵抗器として適切に使用されるため、ニューラル ネットワークの重みのメモリの移動が不要になります。 2 番目に、パフォーマンスが高いことです。これらのベクトル演算の 1 つを実行すると、何十万もの積和演算が並行して実行されます。」
「AI 計算の問題に取り組む方法はたくさんあります」と Vehling 氏は、さまざまなハードウェア企業が検討しているさまざまなアプローチについて言及しました。 「間違った道なんてないよ。しかし、私たちは基本的に、より多くのトランジスタを投入し続け、プロセスノードを小さくし続ける、つまり基本的にはムーアの法則のアプローチはもはや実行不可能であると信じています。それはすでに証明され始めています。したがって、アナログコンピュータを扱うかどうかに関係なく、企業は、高度な計算能力、低消費電力などの次世代製品を作るために、別のアプローチを見つける必要があるでしょう。」
AIの未来
この問題が解決されなければ、特にデバイス上でローカルに実行される場合、AI のさらなる進歩に大きな影響を与えることになります。現在、私たちが日常的に利用している AI の一部は、オンデバイス処理とクラウドを組み合わせています。これは、あるレベルまでは意思決定ができるが、その後は上司に電話してアドバイスを求めなければならない従業員がいるようなものだと考えてください。
これは、たとえばスマート スピーカーで使用されるモデルで、キーワード スポッティング (「OK、Google」) などのタスクをローカルで実行しますが、実際の音声クエリはクラウドにアウトソーシングするため、家庭用デバイスがスーパーコンピューターの能力を利用できるようになります。何千マイルも離れた大規模なデータセンターに保管されています。
それはそれで十分ですが、タスクによっては即時応答が必要な場合もあります。そして、AIが賢くなるにつれて、私たちはAIにますます期待することになるでしょう。 「ビデオ監視における産業用アプリケーション、マシンビジョンアプリケーション、ドローンに関しては、クラウドに依存しないいわゆるエッジAIが多く見られます」とVehling氏は述べた。 「[たとえば] カメラを使って誰かを特定し、すぐに行動を起こしたいと思うかもしれません。結果が出たらすぐに適用する必要があるアプリケーションがたくさんあります。」
AI チップは、ハードウェアにおける他の画期的な進歩と歩調を合わせる必要があります。たとえば、カメラは常に改良されています。画像の解像度は過去数十年で劇的に向上しました。これは、画像認識用のディープ AI モデルが分析を実行するために、増え続ける解像度データを解析できなければならないことを意味します。
これに加えて、オブジェクトをリアルタイムでマッピングすること、一度に複数のオブジェクトを識別すること、シーンの 3 次元コンテキストを理解することなど、画像から何を抽出できるべきであると人々が信じているのかに対する期待が高まり、次のような計り知れない課題に気づくことになります。 AI システムが直面しています。
デバイスを小型に保ちながらより多くの処理能力を提供するためであっても、アウトソーシングではなくローカル処理を必要とするプライバシーの要求のためであっても、Mythic は自社のコンパクトなチップが提供できるものがたくさんあると信じています。
ロールアウト
「我々は（現在）商業化の初期段階にいます」とヴェーリング氏は語った。 「私たちはいくつかの製品を発表しました。これまでのところ、自社製品での使用を検討している多くの顧客がいます…うまくいけば、今年後半から来年初めまでには、自社の製品で当社のテクノロジーを利用する企業が現れ始めるでしょう。」
同氏は当初、これはビデオ監視、ハイエンドドローンメーカー、オートメーション企業などのエンタープライズおよび産業用途で使用される可能性が高いと述べた。ただし、コンシューマ アプリケーションが大きく遅れをとるとは期待しないでください。
「2022年を超えて、[2023年]から24年にかけて、消費者向けテクノロジー企業も[当社の技術を採用する]ことになるだろう」と同氏は語った。
アナログ コンピューティングが、 機能するために必要な拡張現実と仮想現実を強化するイノベーションであることが判明した場合…それは、あなたが期待できるスチームパンクとサイバーパンクの最も完璧な出会い点ではないでしょうか?
願わくば、Mythic のチップが、その会社が選んだ名前が私たちに信じさせるほど空想的で非現実的なものではないことが証明されることを願っています。