Re: [情報] 類比電腦的未來可能性？
小弟學店大學生
剛好上學年在這個領域有些研究可以來跟大家分享一下
原po說的類比電腦，精確一點應該說是用類比 CIM (compute in memory) 來加速神經網路運算
主要處理的問題就是原po提到的矩陣乘法，尤其是對 CNN 的模型特別有幫助
矩陣乘法再拆細一點其實就是瘋狂算內積，而這也是 CIM 真正有加速的地方
要算內積就要把很多數字加起來，類比 CIM 簡單來說就是把一條 BL 上所有的 cell 同時打開，再看你要用啥方法判讀上面接幾個1，我自己印象比較深刻的做法有兩個：
1. 用 ReRAM 或 MRAM 這類很潮的記憶體把0、1換成電阻值，接著在 BL 上掛電壓源，將流出的電流接進 ADC 就可以換成數字
2. 在 SRAM cell 上加電容，每個 cell 都透過電容接到 BL 上，因此 BL 會被特定數目的電容連到 VDD；被特定數目電容連到 GND，接著再把 BL 的分壓用 ADC 換成數字
若單看加法的部分的確是比數位暴力 adder tree 還要快又省 power，但麻煩的就是後面的 ADC ，吃 power 還會降低精準度，而精確度重不重要就真的是看使用環境
因此數位類比看來看去其實平分秋色，類比也沒有啥永遠都贏數位的優點，反而非理想效應多人家一卡車
而且許多 CIM 都只專注在矩陣乘法這一塊，其實整個系統的 data flow 設計的好不好影響更多
如果有興趣的話清大有個教授有在做類比 CIM，台積電也有蠻多數位 CIM 的設計，論文都蠻好找的也算淺顯易懂，平常當作休閒科普也是挺不錯的~
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※ 編輯: jason90814 (1.200.23.138 臺灣), 07/08/2022 20:52:19
推, 愛普 有在搞這個嗎 ?
推
推，但電源的輸入跟adc的把控真的是大難題
推
張孟凡？
推
張孟凡 CIM大師
唉 30年前就知道答案的事
這種應該是AI方面的運算比較高效率，其他的運算應該
是沒有比較好，電路裡面ADC是裡面的成本比較高的，
是不是這樣？
類比就是不好控制，才會大量改用數位，幹麼走回頭路
類比就是不少EE大學生的夢想。電子學從類比教到數
位，再從數位教到類比，都不嫌麻煩的
CIM超難做的
CIM很難做沒錯，但ADC未來可能會愈來愈重要，畢竟
將來Serdes的潮流是走向前端ADC，後端數位處理。
而ADC可能因為noise margin 不夠造成的error bit，
就交給ECC來處理。
至於類神經網路，其實ADC有點小error是可以接收的
，畢竟CNN本身就跟透過特徵方程式刪掉不少訊息以加
快處理速度，所以發生點小錯誤無傷大雅
CIM很強 但很少人搞
聽起來這東西要量產還非常遠
推 感謝釋疑
![[情報] 類比電腦的未來可能性？](https://img.youtube.com/vi/GVsUOuSjvcg/mqdefault.jpg "[情報] 類比電腦的未來可能性？")
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Re: [心得] 我在基金會上班的日子(原PO刪文原因)一樣先聲明一下 本文章未經過本人同意，請勿以任何方式 轉載或刊登到其他地方，也不同意在其他社群網站 或在所有通訊軟體貼上PTT的網址 讓其他人連結進來看，希望大家可以尊重本人的想法。25
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[問題] 底片轉換成數位系統的選擇肥宅我用leica m底片機拍了好幾年，但最近底片價格太過凶猛，而且眼睛看觀景窗也越來越吃力，興起了轉投入數位相機懷抱的念頭。 拍照的題材就是街拍，用的鏡頭是summicron 35mm七枚，當然我也滿想換數位m機，但荷包真的不允許，連leica Q系列也不敢想。 目前的想法是買sony a7c，在體積重量上跟原本的m機接近，也能用天工轉接環接我的舊7枚繼續拍，但爬了不少文發現轉接m鏡後照片的畫質會變差。 或是乾脆底片系統整個出清，直接買a7c+現代鏡？ 求各位板友建議，謝謝12
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