北京大學人工智能研究院孫仲研究員團隊聯(lián)合集成電路學院研究團隊,成功研制出基于阻變存儲器的高精度、可擴展模擬矩陣計算芯片,首次實現(xiàn)了在精度上可與數(shù)字計算媲美的模擬計算系統(tǒng)。該芯片在求解大規(guī)模MIMO信號檢測等關鍵科學問題時,計算吞吐量與能效較當前頂級數(shù)字處理器(GPU)提升百倍至千倍。相關論文于10月13日刊發(fā)于《自然·電子學》期刊。
對于大多數(shù)習慣了數(shù)字計算機(0和1)的公眾而言,“模擬計算”是一個既古老又新奇的概念。孫仲用生動的比喻對其進行解釋:現(xiàn)在的所有芯片都是數(shù)字計算,數(shù)據(jù)都需要先轉(zhuǎn)換成0和1的符號串。比如數(shù)字“十”,需要轉(zhuǎn)譯成“1”和“0”,計為“1010”。如果用二進制來表示“1+1=2”,則應該記作“1+1=10”。而模擬計算則無需這層“轉(zhuǎn)譯”,它是一種“類比計算”,可以直接用連續(xù)的物理量(如電壓、電流)來類比數(shù)學上的數(shù)字。比如,數(shù)學上的“十”,可以直接用十伏或十毫伏的電壓來表示。
模擬計算機在計算機發(fā)展早期曾被廣泛應用,但隨著計算任務日益復雜,其精度瓶頸凸顯,逐漸被數(shù)字計算取代。此次研究的核心正是要解決模擬計算“算不準”的痛點。
當前市面上的主流CPU和GPU都是數(shù)字芯片,并都采用馮諾依曼結(jié)構(gòu),將計算和存儲功能分開,通過01數(shù)字流的編譯、計算、解碼實現(xiàn)信息計算和傳輸。基于阻變存儲器的模擬計算的優(yōu)勢之一在于取消了“將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進制數(shù)字流”這一過程,同時不必進行“過程性數(shù)據(jù)存儲”,進而將數(shù)據(jù)計算過程與數(shù)據(jù)存儲合而為一,實現(xiàn)算力解放。
與其他“存算一體”方案對比,許多團隊集中于研究矩陣乘法(AI推理的核心),而孫仲的團隊特色在于專注于更具挑戰(zhàn)性的矩陣方程求解(AI二階訓練的核心)。矩陣求逆操作要求的計算精度極高,時間復雜度達到了立方級。模擬計算憑借物理規(guī)律直接運算的方式,具有低功耗、低延遲、高能效、高并行的天然優(yōu)勢,只要能夠不斷降低計算誤差,不斷提升計算精度,將為傳統(tǒng)GPU的算力解放帶來突破。
近日,北京大學人工智能研究院孫仲研究員團隊與集成電路學院研究團隊合作,成功研發(fā)了一種基于阻變存儲器的高精度、可擴展模擬矩陣計算芯片
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