新型模擬芯片突破"百年難題"，運算速度超英偉達高端GPU千倍

北京大學研究人員表示，其電阻隨機存取存儲芯片的運算速度可能比英偉達H100和AMD Vega 20圖形處理器快1000倍。

中國科學家研發出一款創新芯片，其特殊之處在于采用模擬計算模式 —— 通過自身物理電路直接進行運算，而非依賴傳統數字處理器的二進制編碼。

更引人注目的是，研發團隊宣稱這款芯片的性能最高可達英偉達和AMD頂級圖形處理器的1000倍。

在發表于《自然·電子學》的研究論文中，北京大學研究團隊指出該芯片攻克了兩大技術瓶頸：數字芯片在人工智能和6G等新興領域面臨的能耗與數據限制，以及困擾模擬計算長達百年的精度不足與實用性欠缺難題。

在處理復雜通信問題（包括大規模多輸入多輸出系統涉及的矩陣求逆問題）時，該芯片在保持與標準數字處理器相同精度的前提下，能耗降低約100倍。

研究人員表示，經過參數調整后，該芯片性能大幅超越英偉達H100和AMD Vega 20等高端GPU，提升幅度達千倍。這兩款GPU在人工智能模型訓練領域占據重要地位 —— 例如英偉達H100正是OpenAI訓練ChatGPT所用A100顯卡的升級版本。

這款創新芯片采用電阻隨機存取存儲器單元陣列，通過調控電流通過每個單元的難易程度來實現數據存儲與處理。

與采用二進制計算的數字處理器不同，這種模擬設計通過RRAM單元網絡中的連續電流處理信息。由于直接在硬件內部完成數據處理，該芯片避免了在處理器與外部存儲源之間傳輸信息的高能耗操作。

研究人員在論文中指出："隨著海量數據應用場景的興起，數字計算機面臨嚴峻挑戰，特別是在傳統設備縮放日益困難的情況下。基準測試表明，在相同精度要求下，我們的模擬計算方法比最先進的數字處理器吞吐量高出1000倍，能效提升100倍。"

古老技術的新生

模擬計算并非新鮮概念 —— 恰恰相反。1901年在希臘海岸發現的安提基特拉機械裝置，經考證距今已有2000多年歷史，該裝置通過相互嚙合的齒輪系統進行計算。

然而在現代計算發展史上，模擬技術長期被視為不切實際的替代方案。這是因為模擬系統依賴連續物理信號（如電壓或電流）處理信息，相較于數字計算機采用的穩定二元狀態（1和0），其精確控制難度顯著增加。

模擬系統的優勢在于速度與效率。由于無需將計算任務分解為冗長的二進制代碼，而是通過芯片電路上的物理操作直接呈現，模擬芯片能夠以更低能耗同時處理海量信息。

這一特性在數據密集型和能耗敏感型應用場景中極具價值：無論是面臨串行處理能力瓶頸的人工智能領域，還是需要實時處理海量重疊無線信號的未來6G通信網絡。

研究人員指出，存儲器硬件的最新進展使模擬計算重新煥發活力。該團隊將芯片的RRAM單元配置為雙電路結構：第一電路實現快速近似計算，第二電路通過迭代運算對結果進行持續優化，最終獲得精確數值。

這種創新架構使研究團隊成功融合了模擬計算的高速度與數字處理的高精度。更重要的是，該芯片采用商用生產工藝制造，意味著具備大規模量產潛力。

研究人員表示，未來對芯片電路的進一步優化將帶來更大性能提升。他們的下一個目標是開發更大規模的全集成芯片，以應對更復雜的實時計算任務。

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