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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的基于RRAM的非负矩阵分解模拟计算求解器.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的基于RRAM的非负矩阵分解模拟计算求解器
摘要
非负矩阵分解（NMF）是一种重要的数据降维和特征提取算法，广泛应用于推荐系统、图像处理和基因数据分析等领域。然而，NMF的求解过程计算量大，在传统数字芯片上执行效率低、能耗高。本文基于北京大学孙仲研究员团队的研究成果，设计了一种基于阻变存储器（RRAM）的NMF模拟计算求解器芯片，通过电路设计创新优化了芯片面积与能耗，利用RRAM阵列的模拟计算特性实现了NMF迭代求解的硬件加速。与先进数字芯片相比，计算速度提升约12倍，能效比提升超过228倍。
一、非负矩阵分解的计算特征
1.1 NMF算法原理
NMF将非负矩阵V分解为两个非负矩阵W和H的乘积，即 
。NMF的求解通常采用迭代更新算法，每次迭代包含矩阵乘法和元素更新操作，计算量随矩阵规模呈三次方增长。对于大规模矩阵，NMF的求解时间可达数小时甚至数天。
1.2 RRAM阵列的适配性
RRAM交叉阵列通过模拟计算实现矩阵乘法，其计算时间与矩阵规模无关（单次计算仅需数纳秒），特别适合NMF这种需要大量重复矩阵乘法的算法。将W和H矩阵的元素编码为RRAM的电导值，输入矩阵V通过DAC转换为电压信号，在RRAM阵列中直接完成矩阵乘法 的模拟计算。
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