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近日，我國團隊在智能計算硬件方面取得突破，在國際上首創(chuàng)基于存算一體技術(shù)的高效排序硬件架構(gòu)。該成果由北京大學集成電路學院教授楊玉超、北京大學人工智能研究院研究員陶耀宇組成的團隊完成，已發(fā)表于《自然?電子》。

排序是人工智能系統(tǒng)中最常用、最耗時的基礎操作之一，廣泛運用于自然語言處理、信息檢索、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、智能決策等環(huán)節(jié)。例如，在智能駕駛場景中，車輛在高速公路等簡單環(huán)境只需對周邊幾臺車的行進路線進行排序，整個耗時可控制在毫秒級別。但在復雜的城市環(huán)境，周邊有數(shù)百個乃至更多各類交通參與者，排序的復雜程度和硬件延遲則大幅提高。又如，在抖音等平臺大規(guī)模檢索與推薦系統(tǒng)中，用戶點擊、評分、相似度在計算后，常需要對海量的候選內(nèi)容進行快速排序，找出最相關(guān)項，排序性能直接影響系統(tǒng)的響應時間和可擴展性。

在傳統(tǒng)計算架構(gòu)下，大規(guī)模的非線性排序難以在端側(cè)或邊緣設備高效完成，這一過程消耗大量時間與功耗，極大制約了具身智能、智能駕駛等新興技術(shù)的發(fā)展與普及。

近年來，“存算一體”被認為是突破傳統(tǒng)硬件架構(gòu)計算瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)在矩陣計算等規(guī)則性強的數(shù)值計算中取得顯著成果。然而由于排序存在邏輯復雜、操作非線性、數(shù)據(jù)訪問不規(guī)則，缺乏通用、高效的硬件排序原語等諸多障礙，目前國際主流的存算一體架構(gòu)均無法解決大數(shù)據(jù)排序問題。這一難題，是下一代人工智能計算硬件發(fā)展的前沿焦點與核心卡點。

科研團隊圍繞“讓數(shù)據(jù)就地排序”的第一性原理目標，在存算一體架構(gòu)上攻克了多個核心技術(shù)難題。比如，開創(chuàng)性地引入了“憶阻器陣列”，實現(xiàn)了低延遲、多通路的硬件級并行排序電路設計。又如，在算子層面，優(yōu)化了面向人工智能任務的算法—架構(gòu)協(xié)同路徑，同時兼容現(xiàn)有矩陣計算。

“排序的核心是比較運算，需要精準地實現(xiàn)‘條件判斷+數(shù)據(jù)搬移’，在復雜的應用場景中，還要對不同因素的優(yōu)先級進行比較，因此排序的邏輯非常復雜。一般排序過程需要構(gòu)建支持多級‘比較—選擇’的比較器單元，而傳統(tǒng)存算一體架構(gòu)主要面向‘乘加’‘累加’等操作，難以支持這樣的復雜運算，我們成功解決這一難題，設計了一種‘無比較器’的存算一體排序架構(gòu)?！闭撐牡谝蛔髡摺⒈本┐髮W集成電路學院博士生余連風介紹。

實測結(jié)果顯示，該硬件方案在典型排序任務中提升速度超15倍，面積效率提升超過32倍，具備并行處理百萬級數(shù)據(jù)元素排序任務的潛力，功耗僅為傳統(tǒng)CPU或GPU（并行計算）處理器的1/10。

論文通訊作者陶耀宇說，“排序計算在人工智能中是高頻、通用、基礎且極難處理的一類操作，這一難題的突破意味著存算一體從‘適合特定應用’走向‘可支持更廣泛的通用計算’，為人工智能相關(guān)任務構(gòu)建了全鏈路的底層硬件架構(gòu)支持?！?/p>

在測試中，該技術(shù)展現(xiàn)出高速度與低功耗的顯著優(yōu)勢，具有廣泛的應用前景，可用于智慧交通圖像排序系統(tǒng)、金融智能風控評分引擎、邊緣監(jiān)控設備的目標優(yōu)先識別模塊等場景。

“根據(jù)初步測算，若該技術(shù)在智能終端、工業(yè)控制、數(shù)據(jù)中心等核心應用場景中推廣，僅在邊緣AI芯片市場就可形成百億元級年產(chǎn)值潛力，大幅提升傳統(tǒng)算力系統(tǒng)的性能。更重要的是，在社會層面，該技術(shù)有望推動新一代智慧交通、智慧醫(yī)療、智能制造、數(shù)字政府系統(tǒng)更加高效運行，釋放數(shù)據(jù)價值。”陶耀宇介紹。