二、破壁:拆掉“数据收费站”,让算力回归物理本能
传统计算机的瓶颈,早在七十年前就已注定。冯·诺依曼架构将存储与计算分离,数据如同疲于奔命的信使,在内存和处理器之间反复搬运。每完成一次计算,99%的能耗消耗在数据调度而非实际运算上。制程微缩虽能提升晶体管密度,却无法解决这一根本性缺陷。
东大团队的突破,在于用模拟计算彻底告别“数据搬运”。
基于阻变存储器的新型芯片,将计算与存储融为一体——电压输入即计算,电流输出即结果。这好比拆除了一座城市的环线收费站,让车辆(数据)无需绕行即可直达目的地。笔者曾与团队核心成员交流,对方坦言:“我们不是在优化算法,而是在重新定义计算的物理形式。”(本文由AI辅助生成)
三、精准狙杀:攻破AI训练的“算力黑洞”
更值得深思的是战术选择。
东大团队没有泛泛追求通用计算,而是精准锁定AI算力金字塔顶端的核心难题——矩阵求逆运算。这一操作被誉为“二阶训练的算力黑洞”,计算复杂度呈立方级增长,是当前GPU最耗能、最低效的环节。
模拟芯片的巧妙在于:利用物理规律直接演绎矩阵变换。
就像用流水本身解水利方程,实现了“所算即所得”的终极效率。实验数据显示,在128×128矩阵求逆任务中,该芯片的吞吐量达到GPU的千倍级,且功耗仅为传统方案的百分之一。这相当于在别人拼命优化汽车发动机时,东大直接修了一条磁悬浮轨道。
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