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2025-10-28 0
西方卡脖子失效，中国北大算力技术实现反超，普通人生活迎来改变
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2025年10月28日 18:35 0
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当数据中心的能耗以每年两位数增长，当人工智能训练、6G通信等前沿领域对算力的需求突破现有天花板，依赖二进制编码的数字计算早已力不从心。
半个多世纪以来，数字计算凭借高精度优势垄断算力市场，但摩尔定律逼近极限的现实，让算力提升陷入功耗与速度的两难困境。
那么有没有一种技术既能保持顶尖精度，又能实现能效的跨越式提升呢，北京大学团队的一项突破性成果给出了答案。
计算世界里，一直存在两条并行的技术路径，数字计算通过将所有信息转化为0和1的二进制代码处理，就像用无数个开关的通断组合完成复杂运算，虽精度可控但过程繁琐。
而模拟计算则另辟蹊径，直接利用电压、电流等连续物理量映射数学数值，凭借物理定律天然完成加减乘除，运算过程更直接高效。
早在上世纪中期，模拟计算曾是科学计算和工程设计的主力，但受限于精度不足的硬伤，在计算任务日益复杂的浪潮中逐渐被数字计算取代，沦为被遗忘的技术路线。
数十年来，精度瓶颈如同魔咒，让模拟计算始终难以重返主流舞台，直到北京大学研究团队在自然电子学期刊发表的成果问世，这一僵局才被彻底打破。
24位定点精度的实现，让模拟计算首次拥有了与数字计算比肩的准确度，沉睡半个多世纪的技术终于迎来重生，这种精度突破的意义不言而喻。
在科学计算和工程应用中精度直接决定结果的可靠性，24位定点精度搭配迭代优化后达到的10的负7次方量级相对误差，意味着模拟计算不仅能参与核心运算，更能在关键场景中替代数字计算。
而这背后，是对传统计算逻辑的重新审视：当数字计算在二进制的框架内难以突破能效极限，模拟计算的物理原生优势，正成为算力革命的关键变量。
北大团队的突破并非单点技术的偶然爆发，而是器件电路算法三大层面的系统性协同创新，这种三位一体的设计思路，从根本上解决了模拟计算长期存在的精度短板，构建起全新的计算架构。
器件层面的革新是基础，团队选用可编程阻变存储器作为核心单元，其电阻值可通过电压灵活调节，让单个器件同时具备存储数据和执行计算的双重功能，真正实现存算一体。
这一设计彻底打破了冯・诺伊曼架构中计算与存储分离的传统模式，避免了数据在存储单元和计算单元之间频繁传输造成的巨大能耗损失，为能效提升奠定了硬件基础。
与传统固定电阻器件相比，这种可编程特性让模拟计算的灵活性大幅提升，不再受限于单一运算场景，另外电路设计的持续优化是关键支撑。
早在2019年，团队就已原创性地设计出基于阻变存储器阵列的矩阵方程求解电路，但当时1%左右的精度远远无法满足实际需求。
经过数年打磨，团队将原创电路与多种技术要素深度集成，通过优化电路结构、降低噪声干扰，实现了精度的跨越式提升，这种从实验室原型到实用化电路的迭代，展现了科研团队将理论转化为现实的硬核实力。
算法创新则成为精度突破的点睛之笔，团队引入位切片技术，将24高精度需求拆解为8个3位模块，通过多个阵列并行计算后再拼接整合，既降低了单个模块的设计难度，又保证了整体精度。
同时采用的迭代优化方法，先利用低精度电路快速获取粗略解，再通过高精度乘法器定位优化方向，经过数次迭代即可收敛到精确结果。
这种思路如同在复杂地形中寻找最优路径，无需遍历所有可能就能高效抵达目标，比数字计算常用的梯度下降法更具效率优势，实验数据直观展现了这项技术的颠覆性。
在16×16矩阵求逆运算中，该芯片实现24位定点精度，10次迭代后的相对误差降至10的负7次方量级，完全满足科学计算和工程应用的严苛要求。
当矩阵规模扩展到128×128时，其计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，32×32矩阵求逆性能已超越高端GPU单核水平，这意味着原本需要一整天才能完成的计算任务，现在仅需一分钟即可完成，算力提升幅度堪称革命性。
能效比的提升同样令人瞩目，在保持同等精度的前提下，该模拟计算芯片的能效比传统数字处理器高出100倍以上。
在全球数据中心年耗电量已超过部分中等国家总能耗的背景下，这种量级的能效提升不仅能大幅降低数据中心的运营成本，更能为实现碳中和目标提供关键技术支撑。
对于算力密集型行业而言，低功耗意味着更低的散热压力和更长的设备使用寿命，将推动数据中心向绿色高效转型，更重要的是，这项技术已在实际应用场景中得到验证。
团队将其用于大规模MIMO信号检测，仅需3次迭代就能恢复出与原始图像高度一致的结果，误码率与32位数字计算相当。
这一成果对6G通信发展意义重大，因为大规模MIMO技术的信号检测算法复杂度随天线数量呈指数级增长，传统数字计算难以应对实时处理需求，而模拟计算的并行运算优势恰好能完美适配这一场景。
与国内外其他存算一体方案相比，北大团队选择了更具挑战性的技术路线，多数团队聚焦于相对简单的矩阵乘法计算，而该团队直击更复杂的矩阵方程求解问题。
矩阵求逆作为AI训练、信号处理等领域的核心运算，不仅对精度要求极高，时间复杂度更是达到立方级，模拟计算凭借物理规律直接运算的天然优势，在此类场景中展现出无可替代的竞争力。
北大团队的突破并非孤立存在，而是中国芯片产业自主创新能力全面提升的缩影，这条自主可控的产业道路上，一批关键技术和产品相继落地，构建起从基础研究到产业应用的完整创新链条。
复旦大学开发的长缨架构，将二维超快闪存器件与硅基CMOS工艺深度融合，攻克了新型二维信息器件工程化的核心难题，沐曦集成电路推出的全国产通用GPU曦云C600，实现了国产高性能GPU的历史性突破。
产业生态的完善离不开资本与硬件的支撑，深圳半导体与集成电路基金的成立，带来50亿元资本注入，重点投向通用及专用算力、新型架构存储等核心领域。
新凯来的半导体设备、万里眼的90GHz示波器，为3-5nm制程芯片测试提供了关键工具，其中90GHz示波器将国产设备性能提升500%。
宏泰半导体在测试设备领域实现国产化破冰，芯德半导体拿下美国BroadPak杰出奖项，标志着中国在2.5D先进封测领域达到全球领先水平。
这些成果相互支撑，共同构筑起中国芯片产业的核心竞争力，未来的计算格局，注定是多元范式协同共存的时代。
CPU作为通用计算的核心仍将发挥总指挥作用，GPU专注于矩阵乘法加速，而模拟计算芯片则将聚焦AI二阶优化算法、机器人运动规划、6G基站信号处理等耗能密集型场景，形成优势互补的异构计算架构。
这种分工合作的模式，能让每种计算技术都在最擅长的领域发挥最大价值，为各行各业提供更高效、更经济的算力解决方案。
对于普通用户而言，模拟计算的普及将带来更直观的体验：终端设备能本地运行更复杂的AI算法，无需依赖云端传输，响应速度更快、隐私保护更到位。
边缘计算设备的低功耗特性，将推动物联网设备向更广泛的场景渗透，从智能家居到工业物联网，都将因高效算力而焕发新的活力。
北大团队的突破，不仅让模拟计算重新回归算力主流，更撕开了数字计算长期垄断的口子，在这场算力革命中，中国团队凭借底层创新占据了先发优势，而完善的产业生态则为技术产业化提供了坚实保障。
随着模拟计算技术的持续迭代和应用落地，一个更高效、更绿色、更多元的算力时代正在到来，它将不仅改变芯片行业的竞争格局，更将为人工智能、6G通信等前沿领域的发展注入源源不断的动力，推动人类社会向更高阶的智能化时代迈进。
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