北大團隊研發高精度模擬矩陣晶片 運算效能超越GPU千倍

北京大學人工智慧研究院孫仲研究員領導的團隊，與集成電路學院合作成功研發出一款基於「阻變記憶體(ReRAM)」的高精度模擬矩陣運算晶片。這款晶片首次實現了可與數位計算相媲美的精度水準，相關研究成果已於10月13日發表在《自然·電子學》期刊上。據報導，這款晶片在處理大規模MIMO信號檢測等科學問題時，計算吞吐量與能效比當前頂級GPU提升了百倍至千倍。孫仲研究員解釋，傳統數位晶片需將資料轉換為「0與1」的二進制符號，而模擬計算可直接以電壓或電流等連續物理量表示數值，無需轉譯，大幅提高效率。他形象地比喻：「在數位計算中，數字『10』要被轉譯為『1010』，而模擬計算可以直接用十伏的電壓來表示，省去轉換過程。」模擬計算技術在19世紀30至60年代曾被廣泛應用，但因精度不足而被數位計算取代。孫仲團隊此次研究的關鍵突破正是解決了「算不準」的瓶頸。這款晶片整合了運算與儲存功能，省去數據轉換與傳輸環節，實現了真正的「存算合一」，大幅降低能耗與延遲。在技術測試中，該晶片在32×32矩陣運算時，算力已超越高端GPU單核心；當擴展至128×128矩陣時，吞吐量比傳統處理器高出千倍。孫仲表示，傳統GPU需要一天才能完成的計算任務，該晶片僅需一分鐘就能完成。對於未來應用前景，孫仲認為模擬計算將成為AI運算的重要補充，特別適合機器人、人工智慧訓練等高能耗場景。他指出：「CPU作為通用總指揮，因其成熟與經濟性而難以被淘汰，GPU則專注於加速矩陣乘法計算，我們的模擬計算晶片旨在更高效地處理AI等領域最耗能的矩陣逆運算，是對現有算力體系的有力補充。」