北京大学研究人员表示，其电阻随机存取存储芯片的运算速度可能比英伟达H100和AMD Vega 20图形处理器快1000倍。

中国科学家研发出一款创新芯片，其特殊之处在于采用模拟计算模式 —— 通过自身物理电路直接进行运算，而非依赖传统数字处理器的二进制编码。

更引人注目的是，研发团队宣称这款芯片的性能最高可达英伟达和AMD顶级图形处理器的1000倍。

在发表于《自然·电子学》的研究论文中，北京大学研究团队指出该芯片攻克了两大技术瓶颈：数字芯片在人工智能和6G等新兴领域面临的能耗与数据限制，以及困扰模拟计算长达百年的精度不足与实用性欠缺难题。

在处理复杂通信问题（包括大规模多输入多输出系统涉及的矩阵求逆问题）时，该芯片在保持与标准数字处理器相同精度的前提下，能耗降低约100倍。

研究人员表示，经过参数调整后，该芯片性能大幅超越英伟达H100和AMD Vega 20等高端GPU，提升幅度达千倍。这两款GPU在人工智能模型训练领域占据重要地位 —— 例如英伟达H100正是OpenAI训练ChatGPT所用A100显卡的升级版本。

这款创新芯片采用电阻随机存取存储器单元阵列，通过调控电流通过每个单元的难易程度来实现数据存储与处理。

与采用二进制计算的数字处理器不同，这种模拟设计通过RRAM单元网络中的连续电流处理信息。由于直接在硬件内部完成数据处理，该芯片避免了在处理器与外部存储源之间传输信息的高能耗操作。

研究人员在论文中指出："随着海量数据应用场景的兴起，数字计算机面临严峻挑战，特别是在传统设备缩放日益困难的情况下。基准测试表明，在相同精度要求下，我们的模拟计算方法比最先进的数字处理器吞吐量高出1000倍，能效提升100倍。"

古老技术的新生

模拟计算并非新鲜概念 —— 恰恰相反。1901年在希腊海岸发现的安提基特拉机械装置，经考证距今已有2000多年历史，该装置通过相互啮合的齿轮系统进行计算。

然而在现代计算发展史上，模拟技术长期被视为不切实际的替代方案。这是因为模拟系统依赖连续物理信号（如电压或电流）处理信息，相较于数字计算机采用的稳定二元状态（1和0），其精确控制难度显著增加。

模拟系统的优势在于速度与效率。由于无需将计算任务分解为冗长的二进制代码，而是通过芯片电路上的物理操作直接呈现，模拟芯片能够以更低能耗同时处理海量信息。

这一特性在数据密集型和能耗敏感型应用场景中极具价值：无论是面临串行处理能力瓶颈的人工智能领域，还是需要实时处理海量重叠无线信号的未来6G通信网络。

研究人员指出，存储器硬件的最新进展使模拟计算重新焕发活力。该团队将芯片的RRAM单元配置为双电路结构：第一电路实现快速近似计算，第二电路通过迭代运算对结果进行持续优化，最终获得精确数值。

这种创新架构使研究团队成功融合了模拟计算的高速度与数字处理的高精度。更重要的是，该芯片采用商用生产工艺制造，意味着具备大规模量产潜力。

研究人员表示，未来对芯片电路的进一步优化将带来更大性能提升。他们的下一个目标是开发更大规模的全集成芯片，以应对更复杂的实时计算任务。

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