中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：近日，北京大學(xué)人工智能研究院孫仲研究員團(tuán)隊(duì)聯(lián)合集成電路學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)，成功研制出基于阻變存儲(chǔ)器的高精度、可擴(kuò)展模擬矩陣計(jì)算芯片，首次實(shí)現(xiàn)了在精度上可與數(shù)字計(jì)算媲美的模擬計(jì)算系統(tǒng)，相關(guān)成果10月13日刊發(fā)于《自然·電子學(xué)》期刊。據(jù)報(bào)道，該款芯片在求解大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)等關(guān)鍵科學(xué)問題時(shí)，計(jì)算吞吐量與能效較當(dāng)前頂級(jí)數(shù)字處理器（GPU）提升百倍至千倍。
這樣一則技術(shù)性極強(qiáng)的新聞“刷屏”各大媒體平臺(tái)，其“破圈”背后不僅僅是芯片技術(shù)的重大突破，更因?yàn)樗鼡糁辛水?dāng)前數(shù)字算力增長(zhǎng)放緩、能耗激增的全球性痛點(diǎn)，為AI、自動(dòng)駕駛等關(guān)鍵領(lǐng)域的算力困境提供了一個(gè)全新的解決思路。
從算不準(zhǔn)到精準(zhǔn)計(jì)算的復(fù)興
據(jù)了解，數(shù)字計(jì)算的統(tǒng)治地位并非與生俱來。在計(jì)算機(jī)的早期歲月里，模擬計(jì)算曾是絕對(duì)主流，它通過連續(xù)的物理量直接表達(dá)和處理信息。然而，隨著計(jì)算任務(wù)日益復(fù)雜，模擬計(jì)算在精度和擴(kuò)展性上的局限日益凸顯，最終讓位于能夠提供絕對(duì)精確結(jié)果的數(shù)字計(jì)算。孫仲談到：“如何讓模擬計(jì)算兼具高精度與可擴(kuò)展性，從而在現(xiàn)代計(jì)算任務(wù)中發(fā)揮先天優(yōu)勢(shì)，一直是困擾全球科學(xué)界的‘世紀(jì)難題’?！?
對(duì)于大多數(shù)習(xí)慣數(shù)字計(jì)算機(jī)（二進(jìn)制）的公眾而言，模擬計(jì)算是一個(gè)既古老又新奇的概念。孫仲用生動(dòng)的比喻對(duì)其進(jìn)行解釋：“現(xiàn)在的所有芯片都是數(shù)字計(jì)算，數(shù)據(jù)需先轉(zhuǎn)換成0和1的符號(hào)串。比如，數(shù)字‘十’，需要轉(zhuǎn)譯成‘1’和‘0’，計(jì)為‘1010’?！蓖瑯拥兀绻枚M(jìn)制來表示“1＋1=2”，則應(yīng)記作“1＋1=10”。
模擬計(jì)算則無需這層“轉(zhuǎn)譯”，它是一種“類比計(jì)算”。一位模擬芯片企業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)記者解釋說，傳統(tǒng)模擬芯片的“模擬”，是將自然界的物理常量信號(hào)（例如聲、光、熱等），模擬成同樣是常量的電信號(hào)（電壓、電流）。也就是說，數(shù)字“十”，可以直接用10伏或10毫伏的電壓來表示。模擬芯片通常處理的都是這種電信號(hào)，然后通過模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器（ADC）將之轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，傳輸至CPU/MCU進(jìn)行計(jì)算處理。
模擬計(jì)算機(jī)在計(jì)算機(jī)發(fā)展早期（上世紀(jì)30～60年代）曾被廣泛應(yīng)用，但隨著計(jì)算任務(wù)日益復(fù)雜，其精度瓶頸凸顯，逐漸被數(shù)字計(jì)算取代。孫仲指出，此次研究的核心正是要解決模擬計(jì)算“算不準(zhǔn)”這一痛點(diǎn)。
據(jù)悉，研究團(tuán)隊(duì)在試驗(yàn)中成功實(shí)現(xiàn)了16×16矩陣的24比特定點(diǎn)數(shù)精度求逆，矩陣方程求解經(jīng)過10次迭代后，相對(duì)誤差可低至10<sup>﹣7</sup>量級(jí)。這種精度水平足以滿足絕大多數(shù)科學(xué)計(jì)算和人工智能訓(xùn)練的需求。更令人驚嘆的是研究成果的性能表現(xiàn)：在求解32×32矩陣求逆問題時(shí)，其算力已超越高端GPU的單核性能；當(dāng)問題規(guī)模擴(kuò)大至128×128矩陣時(shí)，計(jì)算吞吐量達(dá)到頂級(jí)數(shù)字處理器的1000倍以上。這意味著傳統(tǒng)GPU需要處理1天的任務(wù)，這款模擬計(jì)算芯片僅需1分鐘即可完成。
這種性能飛躍源于模擬計(jì)算的本質(zhì)優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前的CPU和GPU均采用馮·諾依曼架構(gòu)，將計(jì)算和存儲(chǔ)單元分離，形成了著名的“內(nèi)存墻”問題——數(shù)據(jù)需要在存儲(chǔ)器和處理器間頻繁搬運(yùn)，消耗了大量時(shí)間和能量。而基于阻變存儲(chǔ)器的模擬計(jì)算芯片，實(shí)現(xiàn)了真正的“存算一體”，取消了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)字流的過程，直接利用物理規(guī)律進(jìn)行運(yùn)算，從根本上消除了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的能耗。一位芯片工程師向記者介紹說：“阻變存儲(chǔ)最大的特點(diǎn)就是既能存儲(chǔ)又能計(jì)算?，F(xiàn)在，計(jì)算的很大瓶頸在于帶寬，而用阻變存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)計(jì)算就不用搬運(yùn)數(shù)據(jù)，也就不受帶寬限制了。”
汽車產(chǎn)業(yè)計(jì)算革命新引擎
作為早期計(jì)算機(jī)的核心技術(shù)，模擬計(jì)算通過物理定律直接運(yùn)算，具有高并行、低延時(shí)、低功耗的先天優(yōu)勢(shì)。然而，由于傳統(tǒng)模擬計(jì)算精度低、難擴(kuò)展，逐漸被高精度、可編程的數(shù)字計(jì)算取代，成為存于教科書中的“老舊技術(shù)”。尤其隨著人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)拓展至更多應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)、算力、算法的需求成倍增長(zhǎng)，高性能芯片成為重要的硬件載體。
以往，數(shù)字芯片負(fù)責(zé)思考和計(jì)算，模擬芯片負(fù)責(zé)感知和執(zhí)行。如今，隨著科學(xué)研究的進(jìn)展，這一格局或發(fā)生改變。關(guān)于應(yīng)用前景，孫仲認(rèn)為，模擬計(jì)算在未來AI領(lǐng)域的定位是強(qiáng)大的補(bǔ)充，最有可能快速落地的場(chǎng)景是計(jì)算智能領(lǐng)域，如機(jī)器人和人工智能模型的訓(xùn)練。
在汽車產(chǎn)業(yè)加速邁向電動(dòng)化、智能化的今天，模擬計(jì)算技術(shù)的突破也具有特別意義。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)提升和智能座艙功能豐富，汽車對(duì)算力的需求正呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的數(shù)字芯片雖然能夠提供可靠的算力基礎(chǔ)，但功耗和散熱問題逐漸成為制約因素。
樂觀派人士認(rèn)為，模擬計(jì)算芯片的低功耗、高能效特性，恰好契合了電動(dòng)汽車的能效管理需求。當(dāng)解決128×128矩陣求逆問題時(shí)，模擬計(jì)算芯片的計(jì)算吞吐量達(dá)到頂級(jí)數(shù)字處理器的1000倍以上，而能耗僅為傳統(tǒng)方案的千分之一。這種能效優(yōu)勢(shì)直接轉(zhuǎn)化為電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程提升，也為配裝更復(fù)雜的感知與決策系統(tǒng)提供了可能。
孫仲特別指出，與其他“存算一體”方案相比，他們團(tuán)隊(duì)的特色在于專注于更具挑戰(zhàn)性的矩陣方程求解——這正是AI二階訓(xùn)練的核心。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，這意味著車輛能夠更快地處理多傳感器融合數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)完成復(fù)雜的環(huán)境感知和決策計(jì)算。傳統(tǒng)GPU需要數(shù)小時(shí)完成的訓(xùn)練任務(wù)，在新款模擬計(jì)算芯片上可能僅需幾分鐘，有望大幅縮短自動(dòng)駕駛算法的迭代周期。
然而，產(chǎn)業(yè)界的看法更為審慎。一位就職于智能芯片企業(yè)的工程師劉峰（化名）告訴記者：“我研究生階段的課題，就是圍繞阻變存儲(chǔ)器展開的。而該項(xiàng)技術(shù)在我涉足之前的10多年便已啟動(dòng)研究，至今仍未能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地。因此，我對(duì)這一模擬計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用持觀望態(tài)度?！痹谒磥?，除非阻變存儲(chǔ)器能夠在容量上突破TB級(jí)別，否則難以支撐芯片的大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用。
另一位汽車芯片企業(yè)負(fù)責(zé)人則從概念層面進(jìn)行了辨析：“研究成果應(yīng)被歸類為模擬計(jì)算芯片，而非廣義上的模擬芯片。我認(rèn)為，就本質(zhì)而言，它更接近數(shù)字芯片的范疇，因其對(duì)標(biāo)的是CPU與GPU這類數(shù)字處理器?！边@位汽車芯片企業(yè)負(fù)責(zé)人表示，這一研究在學(xué)術(shù)界可能受關(guān)注程度不低，但在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域還是一個(gè)新事物。
實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)化長(zhǎng)路漫漫
盡管應(yīng)用前景值得期待，但模擬計(jì)算芯片從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化，特別是應(yīng)用于要求嚴(yán)格的汽車領(lǐng)域仍面臨多重挑戰(zhàn)。可靠性是首要關(guān)卡，汽車電子需要承受-40℃～125℃的溫度變化、高強(qiáng)度振動(dòng)和電磁干擾，而阻變存儲(chǔ)器件的耐久性和穩(wěn)定性在復(fù)雜車載環(huán)境下尚待驗(yàn)證。劉峰直言：“現(xiàn)在數(shù)字芯片夠用了，而且汽車工況更復(fù)雜，模擬芯片對(duì)電磁的干擾問題并沒解決，其落地的實(shí)用性可能不大?！?
成本與供應(yīng)鏈?zhǔn)橇硪淮筇魬?zhàn)。數(shù)字芯片經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，已形成成熟的規(guī)模化制造和供應(yīng)鏈體系。相比之下，模擬計(jì)算芯片特別是基于新型阻變存儲(chǔ)器的芯片，仍處于實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)化過渡的早期階段。劉峰強(qiáng)調(diào)：“產(chǎn)品要談規(guī)模，數(shù)字芯片經(jīng)過多年發(fā)展，以規(guī)模平攤了成本，但新型模擬數(shù)字芯片量產(chǎn)還早，恐怕短期內(nèi)成本無法降下來。”這種成本劣勢(shì)在價(jià)格敏感的汽車行業(yè)無疑是一大短板。
技術(shù)成熟度同樣不容樂觀。據(jù)悉，阻變存儲(chǔ)的基礎(chǔ)材料體系仍未完全確定，器件的一致性和可靠性距離車規(guī)級(jí)要求的“零失效”標(biāo)準(zhǔn)還有相當(dāng)距離。正如劉峰透露的：“阻變存儲(chǔ)的材料都還沒確定到底用啥，目前還是在實(shí)驗(yàn)室階段?！边@意味著從材料選擇到制造工藝，整個(gè)技術(shù)鏈條都需要重新建立和完善。
面對(duì)這些挑戰(zhàn)，孫仲保持了理性的期待。他強(qiáng)調(diào)，模擬計(jì)算在未來AI領(lǐng)域的定位是強(qiáng)大的補(bǔ)充，而非替代?！耙虺墒於扰c經(jīng)濟(jì)性，CPU作為通用‘總指揮’難以被淘汰。GPU則專注于加速矩陣乘法計(jì)算。我們的模擬計(jì)算芯片，旨在更高效地處理AI等領(lǐng)域最耗能的矩陣逆運(yùn)算，是對(duì)現(xiàn)有算力體系的有力補(bǔ)充?！边@種互補(bǔ)共存的思路，或許是最為現(xiàn)實(shí)的發(fā)展路徑。
