IT之家1月23日报道，中国科学家在高性能计算机芯片研发方面取得新进展。北京大学人工智能学院研究员孙忠领导的团队设计开发了一款专用于“非负矩阵分解”计算的模拟计算机芯片。测试结果表明，在典型应用中，与目前先进的数字芯片相比，该芯片的计算速度可提升约12倍，能效指标可提升228倍以上。相关研究成果于1月19日发表在《Nature Communications》上。非负矩阵分解是一种特征提取和数据降维技术，广泛应用于推荐系统、图像分析等以及生物信息学等领域。随着数据规模不断扩大，传统数字硬件面临计算成本高等挑战实时处理大量数据时的复杂性和内存访问瓶颈。研究团队长期专注于模拟计算技术路线。模拟计算利用物理定律直接进行并行处理，具有低延迟和低功耗的潜在好处。此次，团队开发了基于电阻开关存储器（RRAM）的专用非负矩阵分解仿真计算求解器。他们创新性地设计了紧凑的可重构电路，并通过优化核心计算步骤实现了“一步解决”，从而显着优化了芯片面积和器件性能及能耗。为了验证芯片的实际性能，研究团队搭建了测试平台。对于图像压缩任务，该芯片节省了大约一半的存储容量，而精度损失很小。对于电影评级数据集和大型商业数据集上的推荐系统训练任务，该芯片表现出比传统数字硬件明显更好的计算速度和能源效率。孙忠表示，这项研究为实时解决非负矩阵分解等约束优化问题提供了新途径，拓展了模拟计算处理复杂现实数据的潜力。他说他是在展示他的性取向。未来，该技术有望在实时推荐、高清图像处理、遗传数据分析等应用中推动更高效率、更低能耗。 IT之家代理地址：https://doi.org/10.1038/s41467-026-68609-8
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