北京大學人工智慧研究院孫仲研究員領銜、聯合集成電路（積體電路，下同）學院合作開發的研究團隊，成功研製出一款基於「阻變記憶體（ReRAM）」的高精度、可擴展模擬矩陣運算晶片，首次在計算精度上達到可與數位計算相媲美的水準。該晶片在大規模訊號偵測等運算中，效能比現有GPU提升百倍至千倍，相關成果於10月13日刊登於《自然·電子學》。
《光明網》報導， 該芯片（晶片，下同）在求解大規模MIMO信號檢測等關鍵科學問題時，計算吞吐量與能效較當前頂級數字處理器（GPU）提升百倍至千倍。
孫仲指出，傳統數位晶片需將資料轉換為「0與1」的符號串，而模擬計算則可直接以電壓或電流等連續物理量來表示數值，無需轉譯，效率更高。他以生動比喻稱，「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。」
模擬計算在十九世紀三十至六十年代曾被廣泛應用，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目標，正是要突破「算不準」的瓶頸。他解釋，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，大幅降低能耗與延遲，實現真正的「存算合一」。
在技術層面，該團隊在32×32矩陣測試中，其算力超越高端GPU單核心，當擴展至128×128時，吞吐量更比傳統處理器高出千倍。孫仲表示，傳統GPU要計算一天的任務，該晶片一分鐘就能完成。
對於未來投入實際應用，孫仲認為，模擬計算將成為AI運算的重要補充，尤其適合機器人、人工智慧訓練等高能耗場景，「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，我們的模擬計算芯片，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。」
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