新芯片的计算能力可比领先的GPU高出千倍

中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 科技日报北京10月14日电（记者张加伦）近日，北京大学人工智能研究院、集成电路学院研究团队孙忠研究员团队成功研制出基于Resier Switching Switching Memory的高合理性、可测量的模拟矩阵计算芯片。首先，将模拟计算系统与数字计算的准确性进行比较。在解决大规模MIMO信号发现等重大科学问题时，计算芯片的运算量和能效比目前最顶尖的数字处理器（GPU）高出数十万倍。相关论文于10月13日发表在《自然电子》杂志上。通信站的站的站的统计我们熟悉的信号处理和人工智能的大型优化模型对于求解复杂的矩阵方程非常重要。使用数字技术来实现高精度矩阵的旋转是极其昂贵的计算、每小时和密集的能源。结果，曾经被认为是一项古老技术的模拟计算重新进入了研究领域。它直接利用物理定律实现计算并行，低延迟、低功耗。在算力瓶颈的背景下，它有着天然的优势。然而，如何使模拟计算兼具高精度和可扩展性，让现代计算活动发挥其天然优势，一直是全球科学界面临的一个漫长的世纪难题。孙忠团队选择了一条共同变革的道路。通过新型信息器件、原创电路和经典算法的协作，他们建立了高精度cy和测得的基于电阻存储器传输的全模拟矩阵方程求解器，首次提高了24位定点模拟计算的精度。孙忠介绍，基于迭代算法，研究团队将模拟低精度矩阵求逆和模拟高精度矩阵向量乘法运算相结合，生成基于完全模拟mat运算的高精度矩阵方程解Rix。它快速计算出矩阵方程的“估计解”，然后采用“位切片”方法实现迭代求精。在计算精度方面，团队成功实现了24位特定点精度的16×16矩阵的实验旋转。矩阵方程迭代10次后，相对误差可能小于10-7。计算性能方面，在求解32×32矩阵求逆问题时，其计算强度超过单核性能GPU高端的ce；当规模扩大到128×128时，计算吞吐量达到领先数字处理器的1000倍以上。该芯片可以在一分钟内完成传统GPU一天的工作。同时，该方案的能效在相同精度下比传统数字处理器高出100倍以上，为高能计算中心提供基础技术支撑。该团队将其应用于“海量mimo（多重输出的多重插补）信号检测”。仅经过3次迭代，恢复图像与原始图像高度一致，且BIT错误率与32位数字计算相当，在实时信号处理方面发挥了巨大的潜力。 “我们已经证明，模拟计算可以以非常高的效率和准确性解决现代科学和工程的重大计算问题。”孙忠表示，这一突破具有广泛的应用前景。, May empo涵盖许多计算场景，预计将为计算能力格局注入新的活力。 Ang pa团队的研究探索了一条有希望的提高计算能力的路径，有望打破数字计算的长期垄断，开启无处不在、绿色好算力的新时代。