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我国成功研制新型芯片：以更贴近人类直觉的计算方式，显著提升了计算效率并大幅降低能耗

news 2025/10/24 12:17:41

我国成功研制新型芯片：以更贴近人类直觉的计算方式，显著提升了计算效率并大幅降低能耗

摘要：
近日，北京大学科研团队取得了重要技术突破，成功研制出一种新型模拟计算芯片。这项创新的芯片通过更加贴近人类直觉的计算方式，显著提升了计算效率并大幅降低了能耗，推动了人工智能等应用领域的进一步发展。本文将深入探讨这一新型芯片的原理、优势及其未来应用前景，揭示其如何通过模拟计算革命性地提升算力，并有望突破传统计算架构的瓶颈。

新型模拟计算芯片的突破

近日，北京大学人工智能研究院的孙仲教授团队成功研制出一种基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。这一芯片首次将模拟计算的精度提升至24位定点精度，为“模拟计算”这一被长期忽视的计算方式注入了新的活力，为解决人工智能、量子计算等领域的算力与能耗挑战提供了前所未有的解决方案。

文章目录

我国成功研制新型芯片：以更贴近人类直觉的计算方式，显著提升了计算效率并大幅降低能耗
- **新型模拟计算芯片的突破**
- - **什么是模拟计算？**
  - **突破传统数字计算的局限性**
  - **模拟计算的核心：矩阵方程求解**
  - **实现“又快又准”的三重突破**
- **模拟计算芯片的应用前景**
- - **从实验室到产业化的挑战**
- **结语**

什么是模拟计算？

模拟计算，顾名思义，是一种“类比计算”的方式，与传统数字计算的“0和1”二进制表示不同，模拟计算直接使用连续的物理量（如电压或电流）来表示数学中的数字。对于大多数人来说，数字计算方式已经成为常态，但模拟计算则从物理规律出发，可以让计算更加直观、自然。

以“1+1=2”作为例子，传统数字计算将其转化为“1+1=10”（二进制），而模拟计算则直接通过电流或电压等物理量来进行运算。孙仲教授举例说：“模拟计算与我们从小学习的数学方式更为接近，就像父母教我们一根筷子加一根筷子就是两根筷子。”这种类比思维方式正是模拟计算的精髓所在。
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突破传统数字计算的局限性

当前，市面上的主流处理器（如CPU、GPU）都基于冯诺依曼架构，采用数字计算模式，将数据转化为二进制数字流进行处理。相比之下，基于阻变存储器的模拟计算芯片在计算过程中，省去了“转化为二进制数字流”和“过程性数据存储”的步骤，计算与存储高度融合，实现了“存算一体”的新型计算架构。

这一创新不仅大幅提高了计算效率，同时也降低了功耗和延迟，使得模拟计算在大规模并行计算任务中具备了更强的竞争力。

模拟计算的核心：矩阵方程求解

与其他团队专注于矩阵乘法（AI推理的核心）不同，孙仲团队着力于解决更加复杂的矩阵方程求解，这是AI二阶训练中的关键操作。矩阵求逆的精度要求极高，且时间复杂度非常大。然而，模拟计算芯片能够直接利用物理规律进行运算，从而降低计算误差、提高效率，在求解此类高精度计算任务时表现出极大的优势。

实现“又快又准”的三重突破

此次模拟计算芯片的突破主要体现在器件、电路和算法三个方面。

核心器件：可编程的阻变存储器
传统存储器的电阻值是固定的，而阻变存储器的电阻值可以通过电压调节，从而实现“存算一体”。这种可编程存储器不仅是存储单元，更是计算单元，能够直接进行计算。
原创电路：一步求解矩阵方程
孙仲教授团队设计了一种创新的电路，能够一步求解复杂的矩阵方程。通过将这一电路与其他技术结合，团队实现了比以往更高的精度。
算法优化：微切片与迭代优化
为了将计算精度提升至24位，团队引入了“微切片技术”和“迭代优化方法”。这两种技术有效提升了计算精度，并大幅优化了计算过程。