中国研究人员研发出一种全新类型的模拟芯片，该芯片具备处理真实世界数据任务的能力，有望显著降低人工智能系统对高耗能数字处理器的依赖。北京大学的研究团队表示，这款芯片在速度和能效上都实现了突破，目前已可支持个性化推荐和图像处理等应用。
根据《自然通讯》杂志上发表的论文，该芯片在速度上比先进的数字处理器快12倍，同时能效提高了200多倍。研究结果基于对Netflix和雅虎规模的数据集进行推荐系统训练所得。
研究人员进行的图像压缩测试表明，该系统重建的图像质量与全精度数字计算几乎相同，同时将存储需求减少了一半。主要作者孙仲在社交媒体上表示，这项研究“将模拟计算的边界向前推进了一步”，这种新型芯片能够在保持模拟计算的速度和能源优势的同时，处理更复杂的任务。
一位审稿人指出，实验结果显示，与传统数字芯片相比，速度和能源效率的“数量级改进”表明该技术在工业应用中具有潜力。该芯片利用物理信号进行计算，而非数字代码。孙仲团队去年发表的论文表明，模拟芯片能够显著加速基本数学运算，速度比Nvidia H100图形处理单元等顶级数字处理器快1000倍，同时消耗更少的能量。
在最新研究中，研究人员采用了一种称为非负矩阵分解（NMF）的技术，用于从用户行为或图像像素等复杂信息中提取底层结构。该团队构建了一种基于阻变存储器的模拟计算芯片，并重新设计了核心电路，以一步完成算法中最苛刻的部分。研究人员表示，能够以更少的计算单元获得相同的结果，从而显著减少了芯片的尺寸和能耗。孙仲表示，这项研究为实时解决复杂数据问题开辟了一条新途径，并突显了模拟计算在实际应用中的巨大潜力。
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Source: South China Morning Post | Original Article
