上海
近日，北京大學研究團隊在這一領域取得關鍵突破，他們首創的“多物理域融合計算架構”，成功讓后摩爾時代的新器件高效“跑起來”，為未來算力提升開辟了全新路徑。
這項由北京大學人工智能研究院研究員陶耀宇、集成電路學院教授楊玉超團隊完成的研究，其核心突破在于攻克了后摩爾新器件長期存在的“算子譜系擴展難題”。
團隊瞄準了科學和工程中無處不在的基礎運算——“傅里葉變換”。它如同頻率的“翻譯器”，能將聲音、圖像等復雜信號轉換為頻率語言進行分析處理，是通信、AI、信號處理等領域的底層引擎。
研究人員創造性地將“易失性氧化釩器件”與“非易失性氧化鉭/鉿器件”這兩種特性互補的新器件進行系統集成。這種多物理域融合架構的精妙之處在于，它允許不同的計算在最合適的物理域（如電流、電荷、光）中進行，從而最大化計算效率。
基于新架構的硬件系統，在保證高達99.2%計算精度的前提下，將傅里葉變換的吞吐率從當前的約每秒1300億次大幅提升至每秒約5000億次，算力提升近4倍。
更關鍵的是，其能效比提升了驚人的96.98倍，同時顯著降低了對存儲和互連資源的消耗。
這項突破標志著傅里葉變換硬件實現了從“算法驅動”到“器件物理域驅動”的重大跨越。
它不僅僅是一個實驗室成果，更為具身智能、自動駕駛、腦機接口、下一代通信系統等對實時性、低功耗要求極高的前沿領域，提供了顛覆性的底層算力支撐。
未來，我們或許能看到能實時處理海量環境信號的智能機器人，或功耗極低、可長期植入的腦機接口設備，而這背后，正是源于讓新器件“跑起來”的計算架構革命。
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