我国成功研制新型芯片 模拟计算实现突破。近日,北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队与集成电路学院研究团队合作,成功研发了一种基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。这种芯片首次实现了在精度上可以与数字计算相媲美的模拟计算系统。
该芯片在解决大规模MIMO信号检测等关键科学问题时,其计算吞吐量和能效比当前顶级数字处理器(如GPU)提升了百倍至千倍。相关研究成果于10月13日在《自然·电子学》期刊上发表。
对于大多数习惯使用数字计算机(即基于0和1的二进制系统)的公众来说,“模拟计算”是一个既古老又新奇的概念。孙仲用生动的比喻解释了这一概念:“现在的所有芯片都是数字计算,数据都需要先转换成0和1的符号串。比如数字‘十’,需要转译成‘1’和‘0’,计为‘1010’。”而模拟计算则不需要这层“转译”,它直接利用连续的物理量(如电压、电流)来类比数学上的数值。例如,数学上的“十”可以直接用十伏或十毫伏的电压表示。
模拟计算机曾在上世纪30到60年代被广泛应用,但随着计算任务变得越来越复杂,其精度瓶颈逐渐显现,最终被数字计算取代。此次研究的核心正是要解决模拟计算中“算不准”的问题。
目前市面上主流的CPU和GPU都是数字芯片,采用冯诺依曼结构,将计算和存储功能分开,通过01数字流的编译、计算和解码实现信息处理和传输。基于阻变存储器的模拟计算取消了“将数据转化为二进制数字流”的过程,也不必进行“过程性数据存储”,从而将数据计算和存储合为一体,大大解放了算力。
与其他“存算一体”方案相比,孙仲团队专注于更具挑战性的矩阵方程求解(AI二阶训练的核心)。矩阵求逆操作要求极高的计算精度,时间复杂度达到了立方级。模拟计算凭借物理规律直接运算的方式,具有低功耗、低延迟、高能效和高并行的优势。只要能够不断降低计算误差,提升计算精度,模拟计算将为传统GPU带来显著的算力突破。
近日,北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队与集成电路学院研究团队合作,成功研发了一种基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片
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