每經(jīng)編輯|程鵬    

　　近日，突破北京大學(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)，瓶頸片成功研制出基于阻變存儲(chǔ)器的國成功研高精度、可擴(kuò)展模擬矩陣計(jì)算芯片，制新首次實(shí)現(xiàn)了在精度上可與數(shù)字計(jì)算媲美的型芯模擬計(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)問題時(shí)，突破計(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。瓶頸片相關(guān)論文于10月13日刊發(fā)于《自然·電子學(xué)》期刊。國成功研

　　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”是型芯一個(gè)既古老又新奇的概念，什么是突破模擬計(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的瓶頸片符號(hào)串。比如數(shù)字‘十’，國成功研需要轉(zhuǎn)譯成‘1’和‘0’，制新計(jì)為‘1010’。型芯”如果用二進(jìn)制來表示“1+1=2”，則應(yīng)該記作“1+1=10”。

　　孫仲說，“而模擬計(jì)算則無需這層‘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，通過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”這一過程，同時(shí)不必進(jìn)行“過程性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)”，進(jìn)而將數(shù)據(jù)計(jì)算過程與數(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矩陣求逆問題時(shí)，其算力已超越高端GPU的單核性能；當(dāng)問題規(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，孫仲強(qiáng)調(diào)未來將是互補(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?！?/p>

　　封面圖片來源：視覺中國（資料圖 圖文無關(guān)）

　　 每日經(jīng)濟(jì)新聞綜合自北京大學(xué)、科技日?qǐng)?bào)（記者：張蓋倫）

責(zé)任編輯：劉光博

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