北京大学成功研发高精度模拟矩阵计算芯片，算力超越顶级GPU千倍
北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队与集成电路学院联合攻关，成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。该芯片在求解大规模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，标志着我国在突破模拟计算世纪难题方面取得重大突破。相关研究成果已于国际权威期刊《自然·电子学》正式发表。
在现代计算体系中，通信基站信号处理、AI大模型训练等核心任务本质上都需要求解复杂的矩阵方程。传统数字计算方法虽能保证精度，但存在计算开销大、能耗高等瓶颈。模拟计算因其通过物理定律直接实现并行运算，具有低延时、低功耗的先天优势，然而其精度与可扩展性一直是困扰全球科学界的核心难题。
孙仲团队通过新型信息器件、原创电路与经典算法的协同设计，构建了基于阻变存储器阵列的高精度全模拟矩阵方程求解器。研究团队创新性地结合迭代算法与“位切片”方法，将模拟计算的精度提升至24位定点精度。实验结果显示，该芯片在16×16矩阵求逆运算中，经过10次迭代后相对误差可低至10⁻⁷量级，精度达到工业应用标准。
在计算性能方面，该芯片在求解32×32矩阵求逆问题时，算力已超越高端GPU单核性能；当问题规模扩展至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，能效比提升超100倍。研究团队将芯片应用于大规模MIMO信号检测场景，仅通过3次迭代即可实现与32位数字计算相当的误码率，展现出在实时信号处理领域的巨大潜力。
孙仲研究员表示，这项突破为算力提升探索出极具潜力的技术路径，有望打破数字计算的长期垄断，重塑现有算力格局。该芯片未来可广泛应用于通信优化、人工智能、科学计算等领域，为构建绿色高效的新型计算基础设施提供核心支撑。
此项研究成果不仅证明了模拟计算在现代科学计算中的可行性与优越性，也为全球算力发展提供了新的方向，标志着我国在下一代计算技术竞争中占据重要先机。
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