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　　非负矩阵分解是挖掘高维数据潜在结构的核心技术，广泛应用于推荐系统、生物信息学、图像处理等多个领域。北京大学人工智能学院孙仲研究员团队瞄准这一技术，设计了一种模拟计算芯片，为大规模数据处理提供了全新高效方案。和当前先进数字芯片相比，计算速度可提升约12倍，能效比提升超过228倍，相关成果已于近日发表于《自然·通讯》。

　　孙仲1月22日告诉科技日报记者，非负矩阵分解是一种强大的“数据降维”技术。它能从巨量且庞杂的用户行为、图像像素等信息中，提炼出潜在的模式与特征，在图像分析、信息聚类、个性化推荐等领域具有广泛应用。但面对如今动辄百万级规模的数据集，传统数字硬件受计算复杂度和内存瓶颈限制，难以满足实时处理需求。

　　孙仲团队一直研究模拟计算。模拟计算直接利用物理定律实现并行运算，延时低、功耗低，在算力瓶颈背景下，具有先天优势。团队此次研制出了基于阻变存储器(RRAM)的非负矩阵分解模拟计算求解器，并创新性设计了一种可重构紧凑型广义逆电路，通过电导补偿原理，用最少的计算单元实现相同运算功能，对非负矩阵分解过程中最核心的计算步骤进行了优化，实现一步求解，极大优化了芯片的面积与能耗表现。

　　为验证芯片性能，研究团队搭建了测试平台，在典型场景中进行验证。在图像压缩任务中，和在全精度数字计算机上运行的结果相比，图片精度损失相差无几，还节省了一半的存储空间；在推荐系统应用中，其预测误差率和数字芯片计算结果高度相近。在MovieLens 100k数据集推荐系统训练任务中，与主流可编程数字硬件相比，该模拟计算器实现了212倍的速度提升和4.6万倍的能效提升；在网飞(Netflix)规模数据集的推荐系统训练任务中，其计算速度较先进数字芯片提升约12倍，而能效比提升超过228倍。

　　“这项工作为非负矩阵分解这类约束优化问题的实时求解开辟了新路径，展现了模拟计算处理现实复杂数据的巨大潜力。”孙仲表示，该研究可为实时推荐系统、高清图像处理、基因数据分析等场景带来技术革新，助力人工智能应用向更高效、更低功耗方向发展。(记者张盖伦) 【编辑:付子豪】

　　编者按：为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想特别是习近平经济思想，充分发挥机关党建的政治引领和政治保障作用，推动习近平总书记重要指示和党中央经济工作决策部署落地见效，中央和国家机关于2022年3月起开展“学习研讨、查摆问题、改进提高”专项工作（简称“学查改”专项工作），引导广大党员、干部自觉从政治角度看待经济社会发展问题，完整、准确、全面贯彻新发展理念，更好按经济规律办事，走好践行“两个维护”第一方阵和贯彻落实党中央决策部署“最先一公里”，以实际行动迎接党的二十大胜利召开。《樱花风车动漫》广发信息技术ETF基金经理霍华明表示，AIGC与早期的变革一样，是属于信息技术板块增长的核心动力。