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(chǔ)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) 。

　　該芯片在求解大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)等關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題時(shí)，計(jì)算吞吐量與能效較當(dāng)前頂級(jí)數(shù)字處理器（GPU）提升百倍至千倍
。相關(guān)論文于10月13日刊發(fā)于《自然·電子學(xué)》期刊。

　　對(duì)于大多數(shù)習(xí)慣了數(shù)字計(jì)算機(jī)（0和1）的公眾而言 ，“模擬計(jì)算”是一個(gè)既古老又新奇的概念
，什么是模擬計(jì)算呢？

　　孫仲首先用生動(dòng)的比喻對(duì)其進(jìn)行解釋：“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(hào)串 。比如數(shù)字‘十’ ，需要轉(zhuǎn)譯成‘1’和‘0’
，計(jì)為‘1010’
。 ”如果用二進(jìn)制來(lái)表示“1+1=2
”，則應(yīng)該記作“1+1=10”。

　　孫仲說(shuō) ，“而模擬計(jì)算則無(wú)需這層‘轉(zhuǎn)譯’，它是一種‘類比計(jì)算’（analogue computing）
，可以直接用連續(xù)的物理量（如電壓 、電流）來(lái)類比數(shù)學(xué)上的數(shù)字 。比如，數(shù)學(xué)上的‘十’ ，可以直接用十伏或十毫伏的電壓來(lái)表示
。 ”

　　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(chǔ)功能分開(kāi)
，通過(guò)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(chǔ)器的模擬計(jì)算的優(yōu)勢(shì)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(guò)程，同時(shí)不必進(jìn)行“過(guò)程性數(shù)據(jù)存儲(chǔ) ” ，進(jìn)而將數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(duì)比 ，國(guó)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(jí) 。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(shì) ，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(lái)爆炸性突破
。

　　高精度全模擬矩陣計(jì)算求解矩陣方程

　　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(guò)10次迭代后，相對(duì)誤差可低至10量級(jí)。在計(jì)算性能方面 ，在求解32×32矩陣求逆問(wèn)題時(shí)
，其算力已超越高端GPU的單核性能；當(dāng)問(wèn)題規(guī)模擴(kuò)大至128×128時(shí)，計(jì)算吞吐量更達(dá)到頂級(jí)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 。

　　關(guān)于應(yīng)用前景，孫仲認(rèn)為 ，模擬計(jì)算在未來(lái)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(chǎng)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?gòu)?qiáng)調(diào)未來(lái)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(duì)現(xiàn)有算力體系的有力補(bǔ)充
。”

　　來(lái)源：北京大學(xué)
、科技日?qǐng)?bào)

（文章來(lái)源：人民日?qǐng)?bào)）