近日，北京大學(xué)人工智能研究院孫仲研究員團(tuán)隊(duì)聯(lián)合集成電路學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)，成功研制出基于阻變存儲器的高精度、可擴(kuò)展模擬矩陣計(jì)算芯片，首次實(shí)現(xiàn)了在精度上可與數(shù)字計(jì)算媲美的模擬計(jì)算系統(tǒng)。相關(guān)論文于10月13日刊發(fā)于《自然·電子學(xué)》期刊。

研究團(tuán)隊(duì)成功研制出基于阻變存儲器的高精度、可擴(kuò)展模擬矩陣計(jì)算芯片，首次實(shí)現(xiàn)了在精度上可與數(shù)字計(jì)算媲美的模擬計(jì)算系統(tǒng)，將傳統(tǒng)模擬計(jì)算的精度提升了驚人的5個(gè)數(shù)量級。相關(guān)性能評估表明，該芯片在求解大規(guī)模MIMO信號檢測等關(guān)鍵科學(xué)問題時(shí)，計(jì)算吞吐量與能效較當(dāng)前頂級數(shù)字處理器（GPU）提升百倍至千倍。

據(jù)北京大學(xué)消息，這一成果標(biāo)志著我國突破模擬計(jì)算世紀(jì)難題，在后摩爾時(shí)代計(jì)算范式變革中取得重大突破，為應(yīng)對人工智能與6G通信等領(lǐng)域的算力挑戰(zhàn)開辟了全新路徑。

孫仲表示，現(xiàn)在的所有芯片都是數(shù)字計(jì)算，數(shù)據(jù)都需要先轉(zhuǎn)換成0和1的符號串。而模擬計(jì)算則無需這層“轉(zhuǎn)譯”，它是一種類比計(jì)算，可以直接用連續(xù)的物理量（如電壓、電流）來類比數(shù)學(xué)上的數(shù)字。

模擬計(jì)算機(jī)在計(jì)算機(jī)發(fā)展早期（上世紀(jì)30-60年代）曾被廣泛應(yīng)用，但隨著計(jì)算任務(wù)日益復(fù)雜，其精度瓶頸凸顯，逐漸被數(shù)字計(jì)算取代。孫仲指出，此次研究的核心正是要解決模擬計(jì)算“算不準(zhǔn)”這一痛點(diǎn)。

當(dāng)前的市面上的主流CPU和GPU都是數(shù)字芯片，并都采用馮諾依曼結(jié)構(gòu)，將計(jì)算和存儲功能分開，通過01數(shù)字流的編譯+計(jì)算+解碼實(shí)現(xiàn)信息計(jì)算和傳輸。

基于阻變存儲器的模擬計(jì)算的優(yōu)勢之一在于取消了“將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)字流”這一過程，同時(shí)不必進(jìn)行“過程性數(shù)據(jù)存儲”，進(jìn)而將數(shù)據(jù)計(jì)算過程與數(shù)據(jù)存儲合而為一，實(shí)現(xiàn)算力解放。

孫仲指出，與其他“存算一體”方案對比，國內(nèi)外許多團(tuán)隊(duì)集中于研究矩陣乘法（AI推理的核心），而他的團(tuán)隊(duì)特色在于專注于更具挑戰(zhàn)性的矩陣方程求解（AI二階訓(xùn)練的核心）。矩陣求逆操作要求的計(jì)算精度極高，時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到了立方級。而模擬計(jì)算憑借物理規(guī)律直接運(yùn)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(jì)算誤差，不斷提升計(jì)算精度，將為傳統(tǒng)GPU的算力解放帶來爆炸性突破。

在計(jì)算精度方面，團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)上成功實(shí)現(xiàn)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。

在計(jì)算性能方面，該技術(shù)表現(xiàn)出卓越的加速能力與能效。測試結(jié)果表明，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)算吞吐量更達(dá)到頂級數(shù)字處理器的1000倍以上，傳統(tǒng)GPU干一天的活，這款芯片一分鐘就能搞定。同時(shí)，該方案在能效方面亦表現(xiàn)突出，在相同精度下能效比傳統(tǒng)數(shù)字處理器提升超100倍，為高能效計(jì)算中心提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

據(jù)人民日報(bào)報(bào)道，關(guān)于應(yīng)用前景，孫仲認(rèn)為，模擬計(jì)算在未來AI領(lǐng)域的定位是強(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：“CPU作為通用‘總指揮’因其成熟與經(jīng)濟(jì)性而難以被淘汰。GPU則專注于加速矩陣乘法計(jì)算。我們的模擬計(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)有算力體系的有力補(bǔ)充?！?/span>