国产AX100模拟芯片单次矩阵求解低于100纳秒

安纳智芯自主研发的AX100芯片已于10月完成流片，被称为全球首颗全集成、一步求解矩阵方程的模拟计算芯片。

测试显示，AX100单次矩阵方程求解时间低于100纳秒，单次计算功耗约为80毫瓦，结果与理论仿真及设计预期一致。

AI大模型训练中的参数优化、机器人的动作控制与空间规划，以及通信基站的信号处理，本质上都涉及复杂矩阵方程。传统数字芯片通常将求解转化为大量乘加迭代，计算量会随矩阵规模呈立方级增长。以512阶矩阵方程为例，约需执行5亿次乘加，耗时可能达到数十至上百微秒。模拟计算则借助物理规律进行并行运算，矩阵被直接映射为电路，电路完成自平衡后即可一次读出结果，无需反复迭代，因此具备低延时、低功耗特点。

如何同时实现模拟计算的高可靠性与可扩展性，长期以来一直是全球研究难题。2025年10月，北京大学人工智能研究院研究员孙仲团队在《自然・电子学》发表研究，将模拟计算精度由此前的百分之一量级提升至千万分之一量级。有学者认为，这项工作让长期受到忽视的模拟计算重新受到关注。

在论文发表约一年后，依托国内成熟的芯片制造与封装产业链，安纳智芯已将相关技术从实验室推进到产线。团队目前已围绕大模型训练、具身智能和无线通信三类应用完成测试。

在大模型验证中，团队分别使用293万参数的Autoencoder模型和272万参数的Transformer模型进行实验，采用二阶优化方案后，两类模型的训练更新消耗分别减少92%和56%。在具身智能场景，运动控制与规划端到端算法提速150%至500%，三维重建和SLAM（实时定位建图）核心算法环节提速200%至500%。无线通信测试显示，面对128×128规模的信道格拉姆矩阵，相较现有数字ASIC芯片与GPU，模拟芯片等效吞吐提升20至207倍，等效能效提升27.6至61.3倍。

AX100的制造不依赖先进制程，使用当前成熟工艺即可实现全链路自主可控。安纳智芯CEO向锐表示，该芯片与GPU类数字芯片在架构和底层逻辑上完全不同，具备现代模拟计算能力，有望推动新的计算范式，并为广泛的矩阵方程求解需求提供更高效的底层硬件。