北京大學(xué)研究團隊在《自然?電子學(xué)》發(fā)表了一項硬核成果,把模擬計算的精度做到了24位定點水平,這是首次實現(xiàn)和數(shù)字計算相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度。
困擾科學(xué)界幾十年的模擬計算“精度瓶頸”,就這么被咱們國內(nèi)團隊給解決了。
我以前一直覺得模擬計算就是被淘汰的老技術(shù),沒想到現(xiàn)在能逆襲,這背后的邏輯真的挺讓人好奇。
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數(shù)字計算處理數(shù)據(jù)得先轉(zhuǎn)成二進制,比如把“十”變成“1010”,而模擬計算直接用十伏電壓這種連續(xù)物理量代表“十”。
孫仲研究員的這個比喻特別好懂,也點出了模擬計算的核心特質(zhì)——用物理定律直接做數(shù)學(xué)運算。
早年間,模擬計算還在科學(xué)計算、工程設(shè)計里占主導(dǎo),但隨著任務(wù)越來越復(fù)雜,精度不夠的問題暴露出來,最后被數(shù)字計算搶了風(fēng)頭。
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這半個多世紀(jì)里,數(shù)字計算幾乎壟斷了整個行業(yè),沒人想到模擬計算還能卷土重來。
不過現(xiàn)在不一樣了,數(shù)字計算的馮?諾伊曼架構(gòu)有個硬傷,計算和存儲分開,數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r候能耗特別大,這也成了它性能提升的天花板。
模擬計算:從“過時技術(shù)”到“算力黑馬”
北大團隊的突破不是單點發(fā)力,而是器件、電路、算法三層配合的結(jié)果。
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本來想簡單說下技術(shù)原理,但后來發(fā)現(xiàn)得講明白這三層的關(guān)系才好理解。
核心器件用的是可編程阻變存儲器,電壓能調(diào)節(jié)它的電阻值,既能存數(shù)據(jù)又能做計算,真正實現(xiàn)了“存算一體”。
這種設(shè)計剛好避開了數(shù)字計算數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎膯栴},算是從根上解決了痛點。
電路設(shè)計方面,孫仲團隊2019年就做出了基于阻變存儲器陣列的矩陣方程求解電路,只是當(dāng)時精度只有1%左右。
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經(jīng)過好幾年的優(yōu)化,他們把這款原創(chuàng)電路和其他技術(shù)整合起來,性能一下就上去了。
算法上的巧思更關(guān)鍵,他們用位切片技術(shù)把24位精度拆成8個3位模塊,再用迭代優(yōu)化的方法,先拿低精度電路出個粗解,再用高精度乘法器修正,幾次下來就能得到精確結(jié)果。
如此看來,這個技術(shù)的性能確實能打。
在矩陣運算里,它的相對誤差能降到很低,完全滿足科學(xué)計算和工程應(yīng)用的要求。
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更讓人驚喜的是算力和能效,處理大規(guī)模矩陣的時候,吞吐量是頂級數(shù)字處理器的上千倍,能效也提升了上百倍。
現(xiàn)在全球數(shù)據(jù)中心能耗越來越高,這種低能耗的算力方案,不管是降低運營成本還是實現(xiàn)碳中和,都有重要意義。
它的落地場景也很實在,比如6G通信里的大規(guī)模MIMO信號檢測,天線數(shù)量多了之后計算復(fù)雜度會指數(shù)級增長,模擬計算芯片剛好能應(yīng)對這個問題。
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經(jīng)測試,僅三次迭代,便能恢復(fù)出清晰結(jié)果。其誤碼率與運用32位數(shù)字計算時幾近相同,充分展現(xiàn)出高效精準(zhǔn)之特性。
而且它還適合AI二階優(yōu)化算法、機器人運動規(guī)劃這些高耗能場景,低功耗的特點也能讓復(fù)雜AI算法在智能穿戴、工業(yè)傳感器這些終端設(shè)備上運行,減少對云端的依賴。
和國內(nèi)外其他“存算一體”方案比,北大團隊選的路線更難。
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別人大多聚焦矩陣乘法,他們直接攻克了更復(fù)雜的矩陣方程求解,這種立方級時間復(fù)雜度的任務(wù),剛好能發(fā)揮模擬計算的優(yōu)勢。
三層創(chuàng)新+產(chǎn)業(yè)協(xié)同:國產(chǎn)算力的破局之道
北大的這個突破不是孤立事件,國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)整體都在發(fā)力。
復(fù)旦大學(xué)的“長纓”架構(gòu)解決了二維信息器件工程化的難題,沐曦集成電路推出了全國產(chǎn)通用GPU“曦云C600”,這些成果湊到一起,才構(gòu)成了國產(chǎn)芯片自主創(chuàng)新的完整圖景。
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產(chǎn)業(yè)鏈的支撐也越來越完善,新凱來的半導(dǎo)體設(shè)備、萬里眼的90GHz示波器,還有宏泰半導(dǎo)體在測試設(shè)備領(lǐng)域的突破,都為高端芯片研發(fā)提供了保障。
在資本領(lǐng)域,深圳設(shè)立了規(guī)模達50億元的半導(dǎo)體與集成電路基金。該基金著重投向算力、新型存儲等核心領(lǐng)域,有了資金的有力支撐,技術(shù)轉(zhuǎn)化的進程也將更為迅疾。
孫仲的觀點我很認(rèn)同,未來不同計算范式會互補共存,而不是互相替代。
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在運算體系中,CPU依舊擔(dān)當(dāng)通用“總指揮”之責(zé);GPU著力于矩陣乘法加速;而模擬計算芯片則專攻AI領(lǐng)域里能耗極高的矩陣逆運算,各司其職。
這種異構(gòu)計算架構(gòu)能讓每種計算方式都發(fā)揮優(yōu)勢,給前沿應(yīng)用提供更全面的算力支持。
本來想只講北大這一個成果,但后來發(fā)現(xiàn),沒有整個產(chǎn)業(yè)的協(xié)同,單個技術(shù)突破也很難走得遠(yuǎn)。
北京大學(xué)研發(fā)的模擬計算芯片,宛如一塊精準(zhǔn)的拼圖,恰到好處地填補了國產(chǎn)算力領(lǐng)域的一處短板,為我國算力發(fā)展的完整版圖添上了關(guān)鍵一筆。
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其價值不僅彰顯于技術(shù)維度,更在于實證模擬計算能夠攻克現(xiàn)代科學(xué)工程的核心計算難關(guān),為算力提升開辟了一條全新的路徑,可謂意義重大、影響深遠(yuǎn)。
毫無疑問,隨著產(chǎn)業(yè)化推進,模擬計算會在更多場景落地。
從6G基站到邊緣智能設(shè)備,這種高效能、低功耗的算力方案,會讓計算生態(tài)變得更多元。
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而國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新,也會讓我們在全球算力競爭中更有底氣。
由北大團隊引領(lǐng)的模擬計算復(fù)興浪潮正澎湃而來,其如同一把鑰匙,正緩緩開啟一個綠色高效、充滿無限可能的算力新時代,為未來發(fā)展注入新的活力。
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