在这个数字化的时代，海量数据的实时处理成了科技发展的一道大坎。非负矩阵分解这种能挖出高维数据隐藏结构的技术，在推荐系统、生物信息学还有图像分析这些地方都特别好用。不过数据量涨到百万甚至千万级以后，传统的数字硬件根本顶不住，算力和能耗都变成了大问题。 为了破局，北京大学的一支队伍把目光放在了模拟计算上。这种技术靠物理定律来干活，速度快又省电，是个很有潜力的路子。他们想了不少办法，搞出了一个基于阻变存储器的非负矩阵分解模拟器，还弄出了一种紧凑型电路。这种电路能节省计算单元，只用一步就能搞定关键步骤，让芯片更小巧、更省电。 为了验证效果，他们搭了个测试台，专门测图像压缩和推荐系统的场景。结果发现，在压缩图像的时候，这颗芯片基本不丢画质就能省掉50%的存储空间。给推荐系统用的时候，误差率跟数字芯片差不多。特别是在MovieLens 100k数据集和网飞的Netflix数据集上跑任务的时候，速度快了212倍、能效提高了4.6万倍。在另一个测试里，速度和能效分别翻了12倍和228倍。 能拿到这么好的成绩，离不开科研人员的自主创新和咬定前沿不放松的劲头。现在全球都在拼算力，模拟计算算是个颠覆性的技术了。我们中国能在这儿有所突破，不光能帮数据中心省电点电费，还能给人工智能、大数据这些产业垫个底。以后这技术肯定能用到更复杂的场景里去，跟数字系统一起搞互补。 团队表示接下来还要继续优化架构，赶紧把它用在工业里。这芯片的出现不光说明咱们国内科研人员在前沿很敏锐也很扎实，还给全世界做算力发展提了个新的思路。面对越来越多的计算需求，只有把基础研究做好、让不同领域的人互相配合，才能在科技自立自强的路上走得稳当、走得远。