מחשוב אנלוגי: טכנולוגיית הרטרו עושה קאמבק

Posted by:

|

On:

|

אנלוגי לעומת דיגיטלי: בחינת היעילות והפוטנציאל של מחשבים אנלוגיים

  1. ההבדל הבסיסי בין אנלוגי לדיגיטלי
  2. יעילות אנרגטית: היתרון של אנלוגי
  3. מגבלות פיזיות של מחשוב דיגיטלי
  4. חוק אמדהל ועיבוד מקביל במחשבים אנלוגיים
  5. מחשבים היברידיים: שילוב הטוב שבשני העולמות
  6. יישומים פוטנציאליים של מחשוב אנלוגי בחיי היומיום

בעולם שנשלט על ידי מכשירים דיגיטליים, קל לשכוח שמחשוב אנלוגי היה פעם הנורמה. בעוד שהדיגיטל השתלט בעשורים האחרונים, האנלוגי עושה תחייה מפתיעה. גישה עתיקה זו למחשוב מתגלה כיעילה יותר באנרגיה ומתאימה יותר למשימות מסוימות מאשר מקבילותיה הדיגיטליות.

אז מה בעצם מבדיל אנלוגי מדיגיטלי? ההבדל העיקרי טמון באופן שבו הם מטפלים בנתונים. מערכות דיגיטליות מסתמכות על מצבים נפרדים המיוצגים על ידי ביטים – 0 ו-1. לעומת זאת, מחשבים אנלוגיים פועלים עם מספר אינסופי של מצבים, המאפשרים להם לעבד נתונים רציפים בזמן אמת.

הבחנה בסיסית זו מעניקה לאנלוג יתרון משמעותי בכל הנוגע לצריכת אנרגיה . מחשבים אנלוגיים יכולים לבצע את אותן משימות כמו מחשבים דיגיטליים תוך שימוש בחלק מהכוח – עד פי 1,000 פחות במקרים מסוימים. ככל שמטבעות קריפטוגרפיים, בינה מלאכותית ומרכזי נתונים ממשיכים לצמוח, מציאת דרכים להפחית את צרכי האנרגיה העצומים שלהם היא חיונית.

אבל היתרונות של אנלוגי לא נעצרים שם. כאשר מחשוב דיגיטלי מתגבר על מגבלות פיזיות , כמו גודל הטרנזיסטורים והחום שנוצר על ידי רכיבים צפופים, אנלוגי מציע דרך קדימה. רק עד כה נוכל לכווץ מכשירים דיגיטליים לפני פגיעה בקיר המוכתב על ידי חוקי הפיזיקה.

זה המקום שבו יכולות העיבוד המקביל של אנלוגי זוהרות. בניגוד למחשבים דיגיטליים, שחייבים לבצע פעולות מסוימות ברצף עקב גישה לזיכרון והיגיון בקרה, מחשבים אנלוגיים יכולים בקלות לחלק משימות בין מספר יחידות עיבוד ללא עיכובים. חוק אמדהל , המדגיש את התשואות הפוחתות של הוספת מעבדים נוספים כדי להאיץ את המחשוב הדיגיטלי, אינו חל באותו אופן על מערכות אנלוגיות.

אז מה זה אומר על עתיד המחשוב? היכנס למחשבים היברידיים , שמטרתם להתחתן עם הטוב משני העולמות. על ידי שילוב הדיוק של הדיגיטל עם היעילות של אנלוגי , מכונות אלו יכולות לחולל מהפכה בדרך שבה אנו מעבדים נתונים. חברות כמו Mythic ו-Aspinity כבר מפתחות שבבים אנלוגיים שמבטיחים לספק את הכוח של GPU בשבריר מעלות האנרגיה.

שבב Analog Matrix Processor של Mythic , למשל, מאחסן נתונים בזיכרון פלאש ולא בזיכרון RAM סטטי זולל חשמל. זה מאפשר לו לשמור מידע בצורה של מתחים, ומבטל את הצורך באספקת חשמל קבועה. התוצאה? שבב שיכול לספק את אותם משאבי מחשוב כמו GPU דיגיטלי תוך שהוא צורך רק עשירית מהכוח.

בינתיים, ה-AML100 של Aspinity – שנחשף כ”שבב למידת המכונה האנלוגי הראשון בעולם” – מוכן לחולל מהפכה במכשירים שפועלים תמיד כמו שעונים חכמים ואוזניות אלחוטיות. על ידי הפעלת יישומי חיישן בעלי הספק נמוך במיוחד, כגון הפעלה קולית , זיהוי שבירת זכוכית וניטור דופק , ה-AML100 יכול להפחית את צריכת החשמל בעד 95% בהשוואה לחלופות דיגיטליות.

אבל היישומים הפוטנציאליים של מחשוב אנלוגי משתרעים הרבה מעבר לגאדג’טים לצרכנים. מחיזוי תופעות טבע ועד שליטה במערכות הנדסיות, הסבר מושגים חינוכיים ועד שיפור חוויות משחק, מחשבים אנלוגיים מציעים כלי רב-תכליתי למידול וסימולציה .

עבור אלה הלהוטים לצלול לתוך עולם המחשוב האנלוגי, חברות כמו Anabrid מציעות נקודות כניסה נגישות. Analog Paradigm Model-1 ו- The Analog Thing (THAT) מספקים הזדמנויות מעשית לחקור את היכולות של מחשבים אנלוגיים, בין אם אתה משתמש מנוסה שמעוניין להרכיב את המכונה שלך או מתחיל סקרן המחפש מכשיר מורכב לחלוטין.

כמובן, יש עדיין מכשולים להתגבר לפני שמחשוב אנלוגי יוכל להשתלב במלואו עם העולם הדיגיטלי שלנו. קישוריות חלקה בין מערכות אנלוגיות ודיגיטליות תדרוש מאמצים הנדסיים משמעותיים. אבל ככל שהביקוש למחשוב חסכוני באנרגיה גדל, אי אפשר להתעלם מהפוטנציאל של אנלוגי.

אז בעוד שהמחשוב הדיגיטלי ללא ספק שינה את חיינו, הגיע הזמן להכיר בערך המתמשך של אנלוגי . על ידי אימוץ טכנולוגיית הרטרו הזו ושילובה עם מיטב הדיגיטל, נוכל ליצור נוף מחשוב בר קיימא ויעיל יותר לעתיד. בעודנו מנווטים באתגרים של עולם דיגיטלי יותר ויותר, מחשוב אנלוגי עשוי להחזיק את המפתח לפתיחת אפשרויות חדשות ולדחיפת הגבולות של מה שחשבנו שאפשרי.

רשימה: יתרונות מרכזיים של מחשוב אנלוגי

  1. חסכוני ביותר באנרגיה בהשוואה לדיגיטל
  2. לא מוגבל על ידי אילוצים פיזיים כמו גודל טרנזיסטור
  3. מצטיין בעיבוד מקביל ללא צווארי בקבוק עוקבים
  4. אידיאלי עבור דוגמנות והדמיה של תופעות בעולם האמיתי
  5. מציע פוטנציאל לאינטגרציה חלקה עם מערכות דיגיטליות במחשבים היברידיים