模拟芯片能否解决人工智能的电力需求?
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- 发布时间:2024-07-19
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【概要描述】 数字芯片已经彻底改变了世界。尽管数字芯片在计算方面具有巨大优势,但对于像人工智能这样耗电的进程,模拟芯片可能才是较佳选择。
模拟芯片能否解决人工智能的电力需求?
【概要描述】 数字芯片已经彻底改变了世界。尽管数字芯片在计算方面具有巨大优势,但对于像人工智能这样耗电的进程,模拟芯片可能才是较佳选择。
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数字芯片已经彻底改变了世界。尽管数字芯片在计算方面具有巨大优势,但对于像人工智能这样耗电的进程,模拟芯片可能才是较佳选择。
数字计算机芯片是我们当前数字时代的支柱。
它们存在于几乎所有使用电的设备中,从冰箱到汽车再到手机。
但它们的前身——模拟芯片,可能即将复苏。
过去,模拟芯片控制着计算,在连续值范围内运行。虽然与今天的标准相比,模拟计算可能显得过时,缺乏数字芯片的精度和适应性,但它在高级人工智能等领域正在复兴。但它们是什么,它们如何发挥作用?
模拟芯片到底是什么?
模拟芯片,又称模拟集成电路 (IC) 或设备,是一种处理和操纵模拟信号的半导体设备。模拟信号是连续的、随时间变化的电信号,代表声音、温度、压力和光等现实世界现象。这些芯片用于许多应用,包括消费电子、电信、汽车系统和工业自动化。
换句话说,模拟芯片的工作原理与大脑细胞有些相似。与使用 1 和 0 来处理信息的数字芯片不同,模拟芯片使用连续的数值范围,就像可以平稳调节的调光开关一样。
模拟芯片的特点是能够处理连续信号,而数字芯片只能处理离散的二进制信号(0 和 1)。模拟芯片的基本元件包括晶体管、电容器、电阻器和二极管,它们相互连接以产生特定的电路功能,如放大、滤波和信号转换。因此,模拟芯片可以实现自然界和数字域之间的无缝交互,确保我们的电子系统保持高效、可靠和多功能。
尽管数字技术日益普及,但模拟芯片仍然不可或缺,因为它们具有处理真实世界信号的独特能力。混合信号 IC 将模拟和数字电路结合在单个芯片上,其发展进一步提高了模拟设计和专业知识的重要性。这种集成使电子系统更加紧凑、高效和经济高效,推动了众多领域的创新。
模拟芯片的例子是什么?
常见的模拟芯片类型之一是运算放大器。运算放大器是一种多功能组件,可执行各种功能,例如信号放大、滤波和数学运算。它们是从音频设备到医疗设备等许多电子系统的组成部分。
其他值得注意的模拟芯片示例包括模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)。这些芯片将连续的模拟信号转换为离散的数字数据,反之亦然,从而实现模拟域和数字域之间的通信。ADC和DAC在转换数字信号处理、数据采集以及数字音频和视频系统方面至关重要。
电压调节器是另一种重要的模拟芯片。它们为各种电子电路提供稳定的电压水平,确保系统可靠高效地运行。电压调节器用于多种应用,从电源和电池充电器到汽车电子设备和可再生能源系统。
模拟芯片在针对特定应用而定制的专用设备中也发挥着重要作用,例如传感器接口、射频 (RF) 电路和电源管理 IC。传感器接口能够处理和转换由温度、压力或光传感器等传感器产生的信号。射频电路促进了手机、Wi-Fi 路由器和卫星系统中的无线通信。另一方面,电源管理 IC 调节和分配电子系统内的电力,从而优化能耗并延长电池寿命。
模拟和数字微芯片有什么区别?
模拟和数字微芯片在功能、信号处理和应用领域方面有所不同——其中重要的区别之一是每种芯片的信号处理方式。模拟微芯片处理代表声音、温度和光等现实世界现象的连续、时变电信号。相比之下,数字微芯片处理由 0 和 1 表示的离散二进制信号。这些二进制信号在数字系统中执行逻辑和算术运算。
另一个显著的区别是,模拟微芯片被设计用于处理特定功能,例如信号放大、滤波和转换。模拟微芯片的例子包括运算放大器、模数转换器和稳压器。另一方面,数字微芯片可以基于二进制数据执行复杂的逻辑和算术运算。数字微芯片的例子包括微处理器、微控制器和内存芯片。
需要连续信号处理或控制的应用依赖于模拟微芯片,例如音频设备、传感器接口和电源管理系统中的微芯片。对于数据处理、存储和通信,数字微芯片至关重要,例如计算机、智能手机和数字通信系统中的微芯片。
电路元件也起着重要作用。模拟微芯片由晶体管、电容器、电阻器和二极管等基本元件组成,这些元件相互连接以产生特定的电路功能。另一方面,数字微芯片由晶体管构建的数字逻辑门组成,这些逻辑门被组织成更复杂的结构,如触发器、寄存器和算术逻辑单元。
噪声敏感性是另一个区别因素。模拟微芯片更容易受到“噪声”(电压中微小的、不希望的变化)和信号衰减的影响,因为即使信号电平的微小变化也会影响系统的整体性能。数字微芯片对噪声不太敏感,因为它们在离散电压电平下运行,更容易区分 0 和 1.然而,模拟-数字和数字-模拟转换过程可能会在混合信号系统中引入噪声和量化误差。
模拟芯片可能是人工智能的未来
当今的人工智能主要使用矩阵乘法的数学运算,即将两个矩形数字阵列相乘。当信息在人工脑细胞或神经元之间传递时,就会发生这种情况。为了快速做出决策,许多“人工神经元”必须同时向许多其他神经元发送数据。这是一个庞大而复杂的过程。因此,用于处理这些快速、大型过程的图形处理单元 (GPU) 现在被广泛用于人工智能开发。强大的 GPU 和专用的人工智能芯片使得创建更大的神经网络成为可能,该网络由数千个 GPU 处理大量虚拟神经元。虽然这对人工智能研究和提高人工智能的能力大有裨益,但也存在一些问题。
如今的 GPU 拥有数十亿个微型晶体管,它们消耗大量电力并产生大量热量。想想看,数千个 GPU 训练一个 AI 需要消耗多少电力和热量,以及保持设备冷却所需的电力。这相当于一年消耗的电量比几栋房子还多,而且会占用大量空间。
事实上,环保人士和其他人士经常指出,人工智能已经对环境产生了巨大的影响,如果人工智能得到更广泛的应用,这种影响将进一步扩大。据估计,仅训练一个人工智能模型对环境的影响就与五辆汽车的终生产量(包括其制造)大致相同。
当AI准备好执行其工作时,它仍然需要一个大型 GPU 来处理其产生的所有功率和热量。这也使得将AI放入相机或机器人等小型设备变得更加困难,因为这些设备几乎没有空间容纳所有功率和热量。
而这正是模拟芯片可以提供帮助的地方。虽然在某些方面不如数字芯片,但模拟芯片速度快,而且在执行一项任务时功耗更低,比如将一大组数字相乘。这使得它们成为数字芯片的良好竞争对手。特殊的模拟 AI 芯片的功耗不到 10 瓦,而 GPU 执行同样的事情时功耗超过 100 瓦。这意味着我们可以将 AI 放入功率和热量至关重要的小型设备中,比如工厂生产线上的 AI 摄像头,它可以识别零件,而无需将大量数据发送到另一个系统并等待答案。
模拟芯片无法取代数字芯片,无法完成人工智能的所有工作,尤其是在与人打交道或获取信息时。但结合两种芯片的优点,可以让人工智能变得更好,不仅适用于高科技产品,还适用于全球家庭和工厂中的智能设备。
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