刷新紀錄！南大團隊研發出最高計算精度模擬存算一體芯片

2026-04-07 芯片半導體 it芯片

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
該芯片創下了模擬存內計算領域的最高精度紀錄。

模擬計算由于在能效和速度方面具備顯著優勢，近年來在AI硬件領域受到廣泛關注。南京大學獲類腦智能科技研究中心研究團隊提出了一種高精度模擬存內計算方案，并以此為基礎，研發出一款基于互補金屬氧化物半導體工藝的模擬存算一體芯片。測試數據表明，該芯片創下了模擬存內計算領域的最高精度紀錄。相關成果近日刊發于國際學術期刊《科學·進展》。
“盡管模擬計算硬件具有高能效和高并行的優勢，但當前仍普遍面臨計算精度低、計算穩定性不足的挑戰。 ”論文共同通訊作者、南京大學類腦智能科技研究中心主任繆峰教授介紹。
此次研究中，科研團隊提出了一種高精度模擬存內計算實現方案。 “我們將模擬計算權重的實現方式，從易受環境干擾的物理狀態參數，轉換到高度穩定的器件幾何尺寸比，從而突破了限制模擬計算精度提升的瓶頸。 ”論文共同第一作者、南大博士王聰說。基于這一思想，團隊研發出了高精度模擬存算一體電路架構，并進行了流片驗證。
根據相關報道，高精度模擬計算方案創新性地將模擬計算權重的實現方式從不穩定、易受環境干擾的物理參數（例如器件電阻）轉向高度穩定的器件幾何尺寸比，從根本上突破了限制模擬計算精度的瓶頸。基于這一思想，團隊設計并驗證了一款基于標準CMOS工藝的模擬存內計算芯片。結合權值重映射技術，該芯片在并行向量矩陣乘法運算中實現了僅0.101%的均方根誤差，創下了模擬向量-矩陣乘法運算精度的最高紀錄。
值得強調的是，該芯片在-78.5°C和180°C的極端環境下依然能穩定運行，矩陣計算的均方根誤差分別維持在0.155%和0.130%的水平，展現出在極端環境下保持計算精度的優秀能力。不僅如此，該方案還可應用于各種二值存儲介質，因而具備廣泛的應用潛力。

本研究的核心思想是將模擬計算權重的實現方式從器件參數轉向器件的幾何比例，利用器件幾何比例在制備完成后具備極高穩定性的特點，實現高精度計算。基于這一思想，研究團隊通過電路拓撲設計，結合存儲單元和開關器件，構建了可編程的計算單元。該單元通過兩級依賴尺寸比例的電流拷貝電路實現輸入電流與8比特權重的乘法運算：第一級的幾何比例由8位存儲器控制；第二級為固定比例，為不同列上的第一級輸出電流賦予對應的二進制權重。兩級共同作用，決定計算單元的整體等效比例，從而實現權重可編程的模擬乘法運算。通過陣列化排布這些計算單元，研究團隊設計出了一款高精度電流域向量-矩陣乘法芯片。
研究團隊基于180 nm CMOS工藝對該方案進行了流片驗證。研究團隊通過執行多輪隨機向量-矩陣乘法充分測試了該芯片的計算精度。測試使用的矩陣規模為64×32 ，總共由4塊芯片組成。同時，研究團隊提出了一種權值重映射方法，可以最大程度利用器件尺寸比例的穩定性，從而進一步提高芯片的計算精度。在1500次隨機向量-矩陣乘法實驗中，測量到的芯片輸出結果與理想值幾乎完全一致，體現出極高的計算精度。進一步的統計結果顯示，芯片計算相對誤差的均方根僅為0.101% ，刷新了模擬計算領域的最高精度紀錄。與其他模擬計算方案相比，本芯片的計算精度顯著提高。
該芯片具有的超高模擬向量-矩陣乘法精度，使得其在實際應用中表現優異。研究團隊首先測試了芯片在神經網絡推理任務中的應用效果：利用團隊研發的高精度模擬存算芯片執行圖3A所示神經網絡中的全部卷積層和全連接層運算時，在MNIST測試集上識別準確率達到97.97% ，這與64位浮點精度下的軟件識別率相近（-0.49%），顯著優于傳統模擬計算硬件（+3.82%）。
研究團隊利用高精度模擬存算芯片求解納維–斯托克斯方程，以模擬流體流動行為。經實驗測試，芯片計算出的流體運動結果與64位浮點精度的結果高度一致，而傳統低精度模擬計算硬件在執行相同任務時則無法得到正確的結果
研究團隊不僅測試了該模擬存算芯片的超高計算精度，還驗證了這一芯片在極端環境中有效保持計算精度的魯棒性。即使在外界環境變化條件下，器件的幾何比例依然能保持恒定，這使得本芯片在極端環境中仍然能保持較高的計算精度。
“這些結果證實了高精度模擬計算方案在極端環境下的可靠性。 ”繆峰認為，這項突破是模擬存內計算技術邁向實際應用的關鍵一步，有望推動低功耗、高精度AI硬件技術的落地。
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