- 主题:硅基之后是碳基？那碳基之后呢？
查了一下，基本就是这些东西嘛，主要就是用模拟信号实现积分、差分、增益等基本操作，架构上是对特定过程设计专用电路。如果你有差别很大的资料转贴来看看？
【 在 lxku 的大作中提到: 】
: 完全不是这些东西，你可以想一下，在有芯片之前，苏联的反炮兵雷达怎么计算弹道的。
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FROM 112.10.244.*
运放不就是增益嘛，增益代替乘法积分代替加法，实现模拟域的卷积，卷积是信号处理最基础的操作。还有分频加权eq、差模负反馈伺服跟踪也相似。但这些模拟电路还是面向特定信号处理需求专门设计的，处理过程、参数的变化往往就得改硬件，不能算是一种计算，从原理上连算盘都不如。
与数字相比，模拟信号处理有很多无法克服的缺点。数字域乘法想获得双32bit精度，硬件只要堆4个双16bit乘法器、软件多几拍指令基本就行了，模拟域想把动态范围扩展这么多db可得要老命。这就是信息空间数据量线性与物理空间模拟量指数性的差距。
【 在 lxku 的大作中提到: 】
: 为什么opamp被称为运算放大器，因为这是可以做计算的。
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修改:haidaqiong FROM 112.10.244.*
FROM 112.10.244.*
是啊，所以我一开始也说了，模拟作为传感信号处理是有存在价值的，后面加上差分负反馈做伺服控制，在一些高速场景下可以形成一个模拟系统。但这仍然和计算没有什么关系。
【 在 lxku 的大作中提到: 】
: 这些缺点的背后，有一个最重要的优点，就是速度快。在相同工艺条件下，在特定计算需求下，模拟方法的计算速度要高出两个数量级。
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FROM 36.17.44.*
这些东西我了解得很。
模拟计算，光一个器件一致性就是大坑，工程应用器件温飘老化是更大的坑；大模型一来，架构上也搞不定，精度上也玩不转。
类脑学界主流也还是玩数字域的，哪怕数字域，应用也从替代人工神经网络在往脑功能仿真转，再不转就翻车了。
【 在 dragonfly112 的大作中提到: 】
: 那叫模拟放大，不是模拟计算。一种器件对应一种运算范式。不要从故纸堆里找创新，了解一下忆阻器、神经突触、异步神经网络
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FROM 36.17.44.*
在物理实现约束下，从理念到验证到工艺到试产到量产，会枪毙掉至少90%的创新技术，类脑又不是什么真命天子一定保过。如果还要拉上用模拟器件来计算，这条路线的缺陷太严重了。
实际上，就像造飞机得基于物理学设计而不是基于生物学模仿鸟类一样，各种宏观层面仿生的方案成功的可能性比从机械电子路径去做还要低，毕竟生物本身的基理都没搞明白呢。
【 在 dragonfly112 的大作中提到: 】
: 类脑还没到应用阶段，更没到规模应用阶段。从理念到验证到工艺到试产到量产，不是几年就能完成的事。数字域根本就不是为了用的，那是用来验证用的。
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FROM 36.17.44.*
没事，反正苏维埃已经挂了
【 在 lxku 的大作中提到: 】
: 你脑子里所谓的计算的概念，和我们苏维埃的概念不一样
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FROM 36.17.44.*