Computação analógica: conheça suas vantagens e aplicações

À medida que a Inteligência Artificial (I.A.) e os aplicativos de aprendizado profundo se tornam mais prevalentes em um número crescente de setores, a necessidade de melhor desempenho, maior capacidade do modelo de rede neural profunda (D.N.N) e menor consumo de energia está se tornando cada vez mais importante. Mas o que isso tem a ver com computação analógica? Vamos responder isso agora mesmo!


Juntamente com a I.A., os modelos neurais D.N.N estão crescendo a uma taxa exponencial absurda. Com esses modelos, os processadores digitais tradicionais lutam para fornecer o desempenho necessário com baixo consumo de energia e os recursos de memória adequados, especialmente para modelos grandes executados na borda.

O que é computação analógica?

É aí que entra a computação analógica, permitindo que as empresas obtenham mais desempenho com menor consumo de energia em um formato pequeno e que, também, é econômico.

A computação analógica tem sido pesquisada há décadas e oferece dois benefícios principais. O primeiro deles é incrivelmente eficiente, pois aproveita o elemento de memória para armazenamento e computação de peso da rede neural, eliminando a movimentação de dados.

Em segundo lugar, a computação analógica possui alto desempenho, associado com uma baixa latência, torna-se adequada para calcular as centenas de milhares de operações de acumulação múltipla que ocorrem em paralelo durante as operações vetoriais.

Considerando esses dois fatores, a computação analógica é ideal para os mais recentes requisitos de computação com edge-AI.

Velocidade computacional

As velocidades computacionais e a eficiência energética do analógico em relação ao digital têm sido promissoras há muito tempo. Porém, além da incrível dificuldade de desenvolver essa tecnologia, um dos maiores impedimentos históricos da computação analógica tem sido seu tamanho, com chips e sistemas analógicos sendo muito grandes e caros, tornando a expansão de uso bastante limitada no mercado.

Hoje, a combinação de memória flash e computação analógica resolvem estes desafios e você obtém uma soma muito maior do que se trabalhasse com as partes individuais – trata-se da computação analógica em memória baseada no conceito de In-memory Computing (I.M.C), que traz eficiência em energia e desempenho.

Essa tecnologia chegou em um momento de aperfeiçoamento memorável e agora ela prepara o cenário para a computação de Inteligência Artificial nas próximas décadas.

As vantagens da computação analógica

As vantagens do poder da computação analógica na memória (ou da computação analógica, propriamente falando) no nível mais baixo vem da capacidade de realizar multiplicações de matrizes vetoriais massivamente paralelas com parâmetros armazenados em matrizes de memória flash.

Pequenas correntes elétricas são direcionadas através de uma matriz de memória flash que armazena cargas de rede neural reprogramáveis, e o resultado é capturado por meio de conversores analógico-digitais (ADCs).

Aproveitando a computação analógica para a grande maioria das operações de inferência, a sobrecarga de energia analógico-digital e digital-analógico pode ser mantida como uma pequena parte do orçamento geral de energia e uma grande baixa no poder de computação, desse modo, pode ser alcançado.

Há também muitos efeitos de nível de sistema de segunda ordem que proporcionam uma grande queda na potência, por exemplo, quando a quantidade de movimento de dados no chip possui várias ordens de magnitude menor, a velocidade do clock do sistema pode ser mantida até 10 vezes menor do que os sistemas concorrentes, tornando o trabalho do processador de controle muito mais simples.

O uso de processadores de computação analógicos para aplicações Edge-AI é uma ótima opção para muitos cases diferentes: drones equipados com câmeras de alta definição para aplicativos de visão computacional que exigem a execução local de modelos neurais DNN complexos para fornecer informações imediatas e relevantes à estação de controle.

Os processadores que usam computação analógica possibilitam o fornecimento de processamento de I.A. poderoso, que também é extremamente eficiente em termos de energia, para que as empresas possam implementar essas redes no drone, podendo trabalhar conjuntamente com uma ampla variedade de aplicativos voltados para a aplicação da visão computacional.

Essas aplicações incluem:

  • Monitoramento de rendimentos agrícolas,

  • Inspeção de infraestrutura crítica como linhas de energia,

  • Torres de telefonia celular, pontes e parques eólicos,

  • Inspeção de danos causados ​​por incêndios e análise de erosão costeira.

Aplicações

Outro tipo de aplicação para o qual a computação analógica será ideal é na estimativa de pose humana de baixa latência, podendo ser utilizado em dispositivos fitness inteligentes, jogos ou até mesmo em robótica industrial.

Computação e inteligência artificial

A computação analógica é a abordagem mais ideal para processamento de I.A. devido à sua capacidade de operar usando muito menos energia em uma velocidade mais alta com taxas de quadros mais rápidas.

A extrema eficiência energética da tecnologia de computação analógica permitirá que os designers de produtos criem novos recursos incrivelmente poderosos em pequenos dispositivos de borda e ajudará a reduzir custos em uma quantidade significativa de energia desperdiçada em aplicativos corporativos de I.A.

Aproveitando o poder da computação analógica combinado com a memória flash, os OEMs poderão repensar o que é possível com a I.A.

Imagine a quantidade de inovações interessantes que veremos sem as limitações existentes no poder, custo e desempenho dos aplicativos de I.A. de borda.