能效比提升超228倍 我国科学家研制出新芯片

1月22日，孙仲告诉科技日报记者，非负矩阵分解是一种强大的"数据降维"技术。它能从巨量且庞杂的 用户行为、图像像素等信息中，提炼出潜在的模式与特征，在图像分析、信息聚类、个性化推荐等领域 具有广泛应用。但面对如今动辄百万级规模的数据集，传统数字硬件受计算复杂度和内存瓶颈限制，难 以满足实时处理需求。 孙仲团队一直研究模拟计算。模拟计算直接利用物理定律实现并行运算，延时低、功耗低，在算力瓶颈 背景下，具有先天优势。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MovieLens 100k数据集推荐系统训练任务中，与主 流可编程数字硬件相比，该模拟计算器实现了212倍的速 ...