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中国用比高端 Nvidia GPU 快 1,000 倍的新型模拟芯片解决了“百年难题”
北京大学的研究人员表示，他们的电阻式随机存取存储器芯片的速度可能比 Nvidia H100 和 AMD Vega 20 GPU 快 1,000 倍。
来源:LiveScience中国科学家开发了一种新芯片，其特点是：它是模拟芯片，这意味着它在自己的物理电路上执行计算，而不是通过标准数字处理器的二进制 1 和 0。
中国此外，其创建者表示，这款新芯片的性能比 Nvidia 和 AMD 的高端图形处理单元 (GPU) 高出 1,000 倍。
在《自然电子》杂志 10 月 13 日发表的一项新研究中，北京大学的研究人员表示，他们的设备解决了两个关键瓶颈：数字芯片在人工智能 (AI) 和 6G 等新兴领域面临的能源和数据限制，以及限制模拟计算的精度差和不实用的“百年难题”。
自然电子 人工智能 模拟计算当用于解决复杂的通信问题时，包括大规模多输入多输出 (MIMO) 系统（无线技术系统）中使用的矩阵求逆问题，该芯片的精度可与标准数字处理器相媲美，同时消耗的能量却减少约 100 倍。
研究人员表示，通过进行调整，该设备的性能比 Nvidia H100 和 AMD Vega 20 等高端 GPU 的性能提高了 1,000 倍。这两款芯片都是人工智能模型训练的主要参与者；例如，Nvidia 的 H100 是 A100 显卡的更新版本，OpenAI 用它来训练 ChatGPT。
新设备由电阻式随机存取存储器 (RRAM) 单元阵列构建，通过调整电流流经每个单元的容易程度来存储和处理数据。
电阻式随机存取存储器与以二进制 1 和 0 进行计算的数字处理器不同，模拟设计将信息作为通过 RRAM 单元网络的连续电流进行处理。通过直接在其自己的硬件内处理数据，该芯片避免了在其自身和外部存储源之间传输信息的能源密集型任务。