Peneliti di China dilaporkan mengembangkan chip analog yang diklaim dapat bekerja hingga 1.000 kali lebih cepat dibanding GPU kelas atas saat ini, termasuk produk dari Nvidia dan AMD. Temuan terkait teknologi tersebut dipublikasikan dalam jurnal Nature Electronics.
Berbeda dari chip digital modern yang mengandalkan pemrosesan biner, chip analog melakukan komputasi langsung melalui rangkaian fisiknya. Dalam publikasi risetnya, tim peneliti menyebut teknologi baru ini dirancang untuk mengatasi sejumlah persoalan yang selama ini melekat pada komputasi analog, seperti akurasi yang rendah dan tantangan implementasi praktis.
Selain aspek kecepatan, chip AI analog ini juga diklaim lebih hemat energi. Para peneliti menyatakan perangkat tersebut dapat mencapai presisi setara prosesor digital, namun hanya menggunakan sekitar 1 persen energi dari konsumsi daya chip digital konvensional seperti Nvidia H100. Efisiensi ini disebut berasal dari kemampuan chip memproses data langsung di perangkat keras, sehingga kebutuhan transfer data dan konsumsi daya dapat ditekan.
Dalam pengembangannya, chip ini menggunakan arsitektur baru yang memanfaatkan sel memori RRAM (Resistive Random-Access Memory) sebagai bagian dari sistem komputasi. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah susunan memori RRAM berarsitektur crossbar, yang memungkinkan pemrosesan matriks besar—termasuk pembalikan matriks skala besar—langsung di ranah analog.
Tim peneliti juga mengklaim desain tersebut mampu mencapai presisi setara 24-bit fixed-point dalam komputasi analog, yang selama ini menjadi salah satu kendala utama teknologi komputasi analog. Dalam pengujian untuk tugas tertentu, seperti perhitungan matriks MIMO pada sistem nirkabel, chip ini disebut mampu memberikan performa hingga 1.000 kali lebih cepat sekaligus menggunakan sekitar 100 kali lebih sedikit energi dibanding GPU digital tercanggih saat ini.
Teknologi ini turut dikaitkan dengan upaya mengatasi von Neumann bottleneck, yakni hambatan akibat perpindahan data antara memori dan prosesor. Dengan memindahkan lebih banyak proses komputasi ke level perangkat keras, pendekatan ini dinilai menawarkan alternatif arsitektur komputasi untuk kebutuhan pemrosesan data skala besar.
Para peneliti menilai chip analog tersebut relevan untuk tantangan teknologi ke depan, terutama pada aplikasi yang memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar, seperti kecerdasan buatan dan teknologi 6G. Mereka menyebut meningkatnya penggunaan data berskala besar menjadi tantangan bagi komputer digital tradisional, terlebih ketika pengembangan skala perangkat semakin sulit dilakukan.
Selama ini, Nvidia dan AMD mendominasi pasar komputasi AI melalui GPU berperforma tinggi. Namun, meski chip analog ini diklaim memiliki potensi besar, belum ada informasi lebih lanjut mengenai jadwal produksi komersial maupun rencana implementasi industrinya.
