實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該團(tuán)隊(duì)成功實(shí)現(xiàn)了16×16矩陣的24比特定點(diǎn)數(shù)精度求逆,矩陣方程求解經(jīng)過10次迭代后,相對誤差可低至10??量級。在求解32×32矩陣求逆問題時(shí),其算力已超越高端GPU的單核性能;當(dāng)問題規(guī)模擴(kuò)大至128×128時(shí),計(jì)算吞吐量更是達(dá)到了頂級數(shù)字處理器的1000倍以上。
關(guān)于應(yīng)用前景,孫仲認(rèn)為模擬計(jì)算在未來AI領(lǐng)域?qū)⒆鳛閺?qiáng)大的補(bǔ)充,最有可能快速落地的場景是計(jì)算智能領(lǐng)域,如機(jī)器人和人工智能模型的訓(xùn)練。談及與現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)的關(guān)系,孫仲強(qiáng)調(diào)未來將是互補(bǔ)共存的局面:CPU作為通用“總指揮”因其成熟與經(jīng)濟(jì)性難以被淘汰,GPU則專注于加速矩陣乘法計(jì)算。而模擬計(jì)算芯片旨在更高效地處理AI等領(lǐng)域最耗能的矩陣逆運(yùn)算,是對現(xiàn)有算力體系的重要補(bǔ)充。