他們現在想達到的研究目標，就是將儲存和計算融合在同一個物理操作中。
如果採用憶阻器或者類似的交叉陣列結構，就能基本實現這個目標。
例如，可以將這個陣列想象成一個棋盤，每一行代表一個輸入電壓訊號，每一列代表一個輸出電流訊號，那麼，每一個交叉點，就是一個憶阻器單元，其中的電導值，就代表了一個矩陣中的權重。
而要利用物理定律實現這個矩陣乘法，首先可以透過特定的電脈衝，將訓練好的神經網路權重值，精確地程式設計到每個憶阻器的電導值上，這一步就相當於把模型固化在了硬體裡。
當需要計算時，將輸入向量轉換成相應的電壓訊號，同時施加到陣列的行線上，再根據歐姆定律（I=V*G），每個憶阻器就會產生一個與其輸入電壓和自身電導成正比的電流。
然後，根據基爾霍夫電流定律，每一列線上的總電流是所有行線在該列上產生的電流之和，則每一列的總輸出電流，I=∑（V*G），恰好就是輸入向量與權重矩陣一列的向量點乘結果。
也就是說，整個陣列在一個時鐘週期內，在一次物理操作中，就完成了整個矩陣乘法的計算。
當林東昇將自己的想法分享出來時，所有的人全都驚呆了。
這確實是一個天才的想法，而且，切實可行！
黃院士聽了，也是眼睛一亮，非常認可他的這個解決方案。
如此看來，她當初向姚教授求助，讓林東昇這樣的數學和計算機雙料天才參與進來，絕對是一個非常正確且英明的決定。
不過，她認真思索一番後，很快又皺眉說道：“這個解決思路是正確的，不過，傳統的模擬計算因噪聲、器件非理想特性等原因，精度很難超過8位，接下來咱們需要突破的，就是最難的精度問題。”
“也就是說，咱們還需要開發出相應的高精度電導調變技術，能夠將權重值精確、穩定地寫入憶阻器單元，並實現多個離散的電導狀態。”
在黃院士的指導下，科研團隊又埋頭苦幹了兩個月，終於研究出了創新的電路設計。
即使用一對憶阻器來表示一個權重，一個正項，一個負項，再透過差分訊號來抵消共同噪聲，提高信噪比和動態範圍。
同時，將一個大陣列分解為多個小核，這樣可以減少長導線帶來的電阻和電容效應，這些效應，往往也是導致訊號衰減和失真的主要原因。
最後，他們又在陣列的輸出端集成了高精度、低功耗的模數轉換器，將模擬電流訊號及時轉換為數字訊號進行後續的處理。
之後，他們透過反覆驗證，終於成功設計出了基於55奈米工藝的模擬矩陣計算晶片，並在純模擬計算模式下，實現了96.6%的驚人準確率，這也充分證明了它進行高精度、複雜AI推理的能力。
經過測算和實驗，他們發現該晶片在執行矩陣乘法任務時，其單位能效比同等工藝下的傳統數字晶片（如CPU和GPU），提升了數十倍甚至上百倍，功耗卻直接降低了一到兩個數量級。
可以說，因為“存算一體”架構消除了大量的資料搬運，讓計算可以在儲存器內並行發生，極大地提升了計算並行度和吞吐量，也讓單位面積的計算密度，遠高於數字邏輯單元。
當一切塵埃落定，整個科研團隊都在為實驗和驗證的成功歡喜時，林東昇默默地走出了實驗室。
他看了一眼漆黑如墨的夜空，那裡依舊是那麼幽深，彷彿永遠都看不到盡頭，同時，他的身體深處，再次湧現出一股無力感。
什麼時候，人類才可以將這星辰大海，徹底研究明白？
他頓時想起了一句電影裡的臺詞：“成人的世界裡，總是這麼艱難嗎？——是的，一直都是！”
不知何時，黃院士也走了出來，站在了他的身旁，笑著問道：“和大家一起研究了這麼久，折騰出了這麼厲害的東西，你似乎一點都不興奮？”
“在想出解決思路的那一瞬間，我就提前興奮過了，後面的這些，不過是為了驗證前面的猜想而已。”林東昇淡淡地說道。
“但是，你作為數學方面的天才，應該也明白，解題答案雖然很重要，但推導過程也同等重要！”黃院士語重心長地說道。
林東昇點了點頭，所以，他能理解大家的激動和興奮。
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