来源：光明日报 本报北京1月21日电（记者晋浩天）当你点开社交平台，瞬间看到心仪的电影推荐；当购物网站精准呈 现你可能喜欢的商品——这些智能服务背后，是计算系统在海量数据中进行的急速运算与抉择。然而， 支撑这一切的传统计算芯片正在面临速度与能耗的双重压力，科学家们将目光投向超越传统数字计算的 新架构。北京大学孙仲研究员团队在这一前沿领域取得关键突破，成功研发出高能效的新型专用计算芯 片，首次为繁复的计算任务提供了专用硬件加速方案。实验表明，相较于先进数字芯片，该系统计算速 度提升约12倍，能效比提升超过228倍。相关成果发表于国际期刊《自然·通讯》。 "这项研究瞄准了机器学习中的一项核心任务——非负矩阵分解。该技术如同一位高效的'数据解读 者'，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。然而，它的计算过程要求同步求解两个矩阵，极为繁复，依赖 传统数字芯片的串行计算模式，往往力不从心，成为制约实时智能的瓶颈。"孙仲告诉记者。 为验证系统性能，研究团队在实验室中成功搭建原型系统，并完成多组实验测试。该系统既完成了对彩 色图像的高质量分 ...