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模拟计算:是时候回归了?
在汽车发展的早期，不同的技术之间存在着激烈的竞争，以争夺汽车的霸主地位动力源。蒸汽机是很常见的，考虑到他们在制造业和机车方面的历史，和电动汽车在许多城市的街道上穿梭。至高无上的内燃机随着事实上的电力来源在早期绝不是确定无疑的。然而，它的成功得益于其航程、可靠性、成本和安全性的综合优势，使其他技术成为历史上的珍品。
因此，具有讽刺意味的是，我们现在正在努力重新开发几种同样的替代能源，以减少碳排放和对日益减少的全球石油储备的依赖。今天的混合动力和电动汽车体现了21圣一些非常古老的思想的世纪版本。
这与现在计算机领域出现的汽车的系统发育再现有一定的相似之处。也许是时候重温一些旧观念了。
模拟历史
使用“计算机”这个词会让人联想到某些形象，并带来某些假设。其中一个根深蒂固的观念是，计算是数字化的，是电子的，我们很少质疑。然而，就在不久前，当讨论计算机时，这些形容词既不容易被假设也不容易被暗示，就像内燃机不容易被假设一样社交礼仪上必要的在汽车的设计。
数字计算的替代方案——模拟计算-有着悠久而辉煌的历史。从日晷到星盘，它的前身存在于每一个以可重复的方式解决某些问题的机械设备中。毫无疑问，模拟计算在计算尺数个世纪以来，它一直主导着科学和工程计算，与后来者数字计算共存并蓬勃发展。
模拟计算的吸引力一直在于它能够适应不确定性和连续性。作为康托尔显示在这种情况下，实数是不可数无限的，在浮点表示法中离散实数是非常困难的。正因为如此，IEEE浮点标准是距离和精度之间微妙而巧妙的平衡。
所有的实验测量都有不确定度，量化不确定度及其在数字计算模型中的传播是数值分析丰富历史的一部分。正向误差传播模型、条件数和刚度都是这种不确定性和连续性的属性。
混合期货
我之所以提出模拟计算的问题，是因为我们在从顺序执行中获得更多性能方面面临着一些深刻而实质性的挑战冯诺依曼体系结构数字计算模型。多核架构，对芯片功率的限制，近阈值电压的计算，功能的异质性和上升黑硅迫使我们面对基本的设计问题。模拟计算和子阈值计算是否会带来一些新的设计灵活性和优化机会?
在大规模的科学和技术计算领域，我们面临着一系列同样艰巨的挑战。对于百亿亿级计算，当输入不确定性传播时，可靠性、弹性、数值稳定性和置信度可能会出现问题，单个和多个比特扰动可能会干扰数值表示。我们如何才能最好地评估百亿亿级计算的稳定性和误差范围?模拟计算能发挥作用吗?
请注意，我并不主张回归计算尺或气动计算系统。相反，我建议我们退一步，记住技术的发展带来了重新审视旧假设的新机会。混合计算可能是解决我们在设备物理、计算机架构和软件交叉前沿所面临的挑战的一种可能的方法。
一个美丽的新世界正在诞生。你的混合动力汽车里会有混合动力电脑吗?
评论
詹姆斯·伯德
数字计算机有一个致命的缺点——它们使用时钟(或触发器)从一种状态转换到另一种状态。在(或没有)时钟触发期间，他们是聋哑人和盲人。要求的时间越精确，强制的状态周期就越多。模拟设备从输入条件中获得终端功能，而不必经历状态变化来到达那里。如果我们能克服“精确不是精确”这一事实，模拟系统可能会卷土重来。(数字空气数据计算机是逻辑上的荒谬之一——空气动力数据没有业务从模拟物理经过数字数学，到模拟输出(控制位置)，因为中间的任何步骤都不需要逐级状态变化计算。
斯蒂芬•泰特
你指出现在“计算机”指的是数字的和电子的。这当然是对的，但“数字vs模拟”并不是“计算机”含义的唯一问题。“电子”部分也不是一直都存在的，除了你提到的星盘或计算尺之外。
你还可以问:"tool"还是biological?以下是“计算机”的第一个定义(当前!)牛津英语词典:计算者:进行计算或计算的人;一个计算器，一个计算者”。艾萨克·牛顿有一台电脑——一个受雇为他计算的人。
我为什么要提这个?它是否帮助我们解决新的和有趣的问题，如您对模拟计算机可能的讨论?不，可能不是——但作为一个在计算机科学领域工作的人，这是我对“计算机科学”中的计算机一词的看法。可以计算的东西，无论是数字的还是模拟的，电子的还是机械的，机器的还是人的(甚至可能是我们还没想过要问的问题)。如果我们在谈论计算机科学领域时更经常地强调这一点，人们可能会对所研究的科学有更好的理解(并且不再要求我们修理他们的Windows机器，因为我们是计算机科学家)。
匿名
这个社区可能不知道，但我们中的一些人一直在做Daniel reed文章建议的事情。一种单芯片模拟计算机，可以解决微分方程高达80阶，通常比数字计算机快，而且没有任何收敛问题，在几年前就被描述过:见G. Cowan, R. Melville和Y. Tsividis, VLSI模拟计算机/数字计算机加速器，《IEEE固态电路杂志》第41卷第1期。1，第42-53页，2006年1月。在这个领域还有很多可以做的事情。
Yannis Tsividis
哥伦比亚大学
匿名
好的文章!
这里有一项关于现代工作负载可以通过模拟-数字混合计算机改进的研究:
http://www.cs.columbia.edu/~simha/hdcacase.pdf
Simha
匿名
“混合计算”最好的例子之一是在DNA表达中惊人的、令人敬畏的数字和模拟技术的结合，RNA解释器语言用于制造万能的无处不在的蛋白质和重要的微分子，以及使用模拟传感器和输出来调节生物细胞。——阿兰•卡西迪
Mogens Soerensen
我认为George Dysons Edge对模拟计算的评论是相关的，他在讨论中加入了社交网络的计算能力:
“分子、人或思想的复杂网络构成了它们自己最简单的行为描述。这种行为可以用连续的模拟网络比用数字算法代码更容易、更准确地近似。这些模拟网络可能由数字处理器组成，但有趣的计算是在模拟领域进行的。”
http://edge.org/response-detail/782/what-scientific-concept-would-improve-everybodys-cognitive-toolkit
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