据《科技日报》最新报道，我国在芯片研发领域取得重大突破。近日，北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队联合集成电路学院研究团队，成功研制出基于阻变存储器（RRAM）的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。这一创新成果首次实现了模拟计算系统在精度上与数字计算相媲美，并在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器（GPU）提升百倍至千倍，相关论文已于10月13日发表于国际顶级期刊《自然·电子学》。
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长期以来，如何让模拟计算兼具高精度与可扩展性，从而在现代计算任务中充分发挥其先天优势，一直是困扰全球科学界的世纪难题。传统模拟计算虽具备低功耗、高并行性等优势，但精度不足和扩展性差的问题严重限制了其应用场景。孙仲团队通过融合创新，选择了一条突破性的技术路径：通过新型信息器件、原创电路设计和经典算法的协同优化，构建了基于阻变存储器阵列的高精度、可拓展全模拟矩阵方程求解器。
实验数据显示，该芯片首次将模拟计算的精度提升至24位定点精度。在计算精度方面，团队成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆，矩阵方程求解经过10次迭代后，相对误差可低至10⁻⁷量级。在计算性能方面，当求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能；当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量更达到顶级数字处理器的1000倍以上。这意味着，传统GPU需要运行一整天的计算任务，这款新型芯片仅需一分钟即可完成。同时，该方案在相同精度下的能效比传统数字处理器提升超100倍，为未来高能效计算中心的建设提供了关键技术支撑。
每日经济新闻综合科技日报报道
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