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摘要矩陣乘法是人工智能與科學計算的核心基礎,廣泛應用于神經網絡訓練、復雜系統(tǒng)模擬等關鍵任務。這些領域對計算能力的要求極高,需要在處理浮點數(shù)運算和量化整數(shù)運算時具備出色的性能和精度

  【儀表網 研發(fā)快訊】近日,中國科學院上海高等研究院(以下簡稱“上海高研院”)祝永新研究員和黃尊愷副研究員團隊與上??萍即髮W王春東研究員合作,在通用矩陣乘法加速器領域取得重要進展,提出了一種名為Bit-Cigma的創(chuàng)新硬件架構。該架構通過優(yōu)化比特稀疏性和重構浮點運算流程,成功突破了現(xiàn)有矩陣乘法加速器設計中的技術瓶頸。相關成果已于2025年2月發(fā)表于計算機體系結構領域的頂級期刊IEEE Transactions on Computers。
 
  矩陣乘法是人工智能與科學計算的核心基礎,廣泛應用于神經網絡訓練、復雜系統(tǒng)模擬等關鍵任務。這些領域對計算能力的要求極高,需要在處理浮點數(shù)運算和量化整數(shù)運算時具備出色的性能和精度。然而,現(xiàn)有矩陣乘法加速器設計長期面臨兩大挑戰(zhàn):其一,二進制數(shù)據表示中的比特級冗余導致計算資源浪費,成為計算效率的瓶頸;其二,浮點數(shù)對階依賴高延遲、重資源的方法,成為吞吐量與計算精度的瓶頸。
 
  針對上述挑戰(zhàn),Bit-Cigma架構通過一系列創(chuàng)新技術實現(xiàn)了重大突破。該架構是一種可擴展的比特稀疏感知架構,能夠靈活支持多種數(shù)據類型,為各類矩陣乘法任務提供卓越的性能、精度和效率。研究團隊提出了一種緊湊型規(guī)范有符號數(shù)(CCSD)編碼技術,以減半于傳統(tǒng)方法的硬件成本實現(xiàn)高效片上稀疏化,通過最大化比特稀疏性顯著削減冗余計算。針對大規(guī)模矩陣運算,團隊設計了分段式處理方法,將矩陣分解為大小合適的數(shù)據塊并動態(tài)執(zhí)行浮點數(shù)對階,從而在避免增加硬件資源的同時確保計算零誤差,大幅提升處理速度與吞吐量。
 
  大量實驗表明,基于CCSD的Bit-Cigma架構相比當前最先進的浮點數(shù)和量化整數(shù)加速器,性能提升3-4倍,能效提高超過10倍,且實現(xiàn)了其他加速器無法達到的零計算誤差。Bit-Cigma架構和CCSD技術為通用矩陣乘法提供了更高效、高性能的解決方案,有望支持各種應用,并為未來的以硬件為中心的高性能系統(tǒng)奠定基礎。
 
  該研究工作由上海高研院團隊牽頭完成,得到了國家重點研發(fā)計劃、國家科技部SKA專項、國家工信部高質量專項和上海市人才發(fā)展基金等項目的資助支持。
 
圖1:論文中提出的Bit-Cigma 矩陣乘法加速架構

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