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當前的市面上的主流CPU和GPU都是數(shù)字芯片，并都采用馮諾依曼結構，將計算和存儲功能分開，通過01數(shù)字流的編譯+計算+解碼實現(xiàn)信息計算和傳輸。

基于阻變存儲器的模擬計算的優(yōu)勢之一在于取消了“將數(shù)據(jù)轉化為二進制數(shù)字流”這一過程，同時不必進行“過程性數(shù)據(jù)存儲”，進而將數(shù)據(jù)計算過程與數(shù)據(jù)存儲合而為一，實現(xiàn)算力解放。

孫仲指出，與其他“存算一體”方案對比，國內(nèi)外許多團隊集中于研究矩陣乘法（AI推理的核心），而他的團隊特色在于專注于更具挑戰(zhàn)性的矩陣方程求解（AI二階訓練的核心）。矩陣求逆操作要求的計算精度極高，時間復雜度達到了立方級。而模擬計算憑借物理規(guī)律直接運算的方式，具有低功耗、低延遲、高能效、高并行的天然優(yōu)勢，只要能夠不斷降低計算誤差，不斷提升計算精度，將為傳統(tǒng)GPU的算力解放帶來爆炸性突破。

高精度全模擬矩陣計算求解矩陣方程

在計算精度方面，團隊在實驗上成功實現(xiàn)16×16矩陣的24比特定點數(shù)精度求逆，矩陣方程求解經(jīng)過10次迭代后，相對誤差可低至10??量級。在計算性能方面，在求解32×32矩陣求逆問題時，其算力已超越高端GPU的單核性能；當問題規(guī)模擴大至128×128時，計算吞吐量更達到頂級數(shù)字處理器的1000倍以上，傳統(tǒng)GPU干一天的活，這款芯片一分鐘就能搞定。

孫仲