В последние десятилетия исследователи делают попытки возрождения идеи аналоговых компьютеров, в которых для вычислений вместо двоичной логики используются различные физические величины. Аналоговые процессоры, изготовленные с помощью традиционных полупроводниковых технологий, потенциально могли бы существенно повысить скорость решения некоторых задач при очень малом расходе электроэнергии. В рамках соответствующих исследований, в частности, были созданы аналоговые и гибридные СБИС для ускорения решения дифференциальных уравнений.

А два года тому назад ученые Принстонского университета спроектировали и изготовили комбинированный аналоговый чип, ускоряющий работу нейронных сетей. Он имеет принципиально новую архитектуру — вычисления выполняются в памяти (in-memory), а вместо транзисторов в нем используются конденсаторы. По словам инженеров, к преимуществам конденсаторов относятся изготовление с более высокой точностью, отсутствие утечки тока и возможность размещения непосредственно над ячейками памяти для сокращения расхода энергии и увеличения плотности вычислительной части процессора.

Процессор из Принстона продемонстрировал способность ускорять работу нейронных сетей в десятки и даже тысячи раз по сравнению с другими специализированными ускорителями задач искусственного интеллекта. Однако его архитектура оказалась настолько необычной с точки зрения традиционного программирования, что последующие несколько лет ученым пришлось потратить на доработку чипа и создание специализированного программного обеспечения, с помощью которого системы искусственного интеллекта могли использовать преимущества нового процессора. На недавней Международной конференции по интегральным схемам создатели аналогового ускорителя рассказали о том, как созданная ими программная система позволяет нейросетям различных типов взаимодействовать с процессором и создавать на его основе программно-аппаратные решения различного масштаба.