国产芯片上新!能效比提升超228倍→
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2026-01-22 22:13:57
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◎ 科技日报记者 张盖伦

非负矩阵分解是挖掘高维数据潜在结构的核心技术,广泛应用于推荐系统、生物信息学、图像处理等多个领域。北京大学人工智能学院孙仲研究员团队瞄准这一技术,设计了一种模拟计算芯片,为大规模数据处理提供了全新高效方案。和当前先进数字芯片相比,计算速度可提升约12倍,能效比提升超过228倍,相关成果已于近日发表于《自然·通讯》。

团队此次研制出了基于阻变存储器(RRAM)的非负矩阵分解模拟计算求解器,并创新性设计了一种可重构紧凑型广义逆电路,通过电导补偿原理,用最少的计算单元实现相同运算功能,对非负矩阵分解过程中最核心的计算步骤进行了优化,实现一步求解,极大优化了芯片的面积与能耗表现。

为验证芯片性能,研究团队搭建了测试平台,在典型场景中进行验证。在图像压缩任务中,和在全精度数字计算机上运行的结果相比,图片精度损失相差无几,还节省了一半的存储空间;在推荐系统应用中,其预测误差率和数字芯片计算结果高度相近。在网飞(Netflix)规模数据集的推荐系统训练任务中,其计算速度较先进数字芯片提升约12倍,而能效比提升超过228倍。

孙仲表示,该研究可为实时推荐系统、高清图像处理、基因数据分析等场景带来技术革新,助力人工智能应用向更高效、更低功耗方向发展。

来源:科技日报

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