研究团队与成果 - 北京大学集成电路学院/信息工程学院杨玉超团队提出一种全新多物理域融合计算系统 [1] - 该研究成果发表于国际学术期刊《自然·电子学》 [1] - 研究团队利用具有独特物理特性的忆阻器构建新系统 将两种功能迥异的新型忆阻器集成到同一平台 [1] 技术突破与核心优势 - 新系统可利用后摩尔新器件支持傅里叶变换 使算力提升近4倍 [1] - 系统实现了惊人的并行计算效率 在脑机接口实验中实现了低延迟、高准确率的脑电波打字 单次分类准确率高达99.2% [2] - 系统处理吞吐率从当前每秒约1300亿次提升至每秒5043亿次 性能达到现有专用快速傅里叶变换硬件的96.98倍 [2] - 首次实现了从“算法驱动设计”到“物理原理驱动”的跨越 将数学运算转化为更接近自然演化的高效过程 [2] - 标志着忆阻器计算成功迈入高维、动态的频谱分析这一核心信号处理领域 [2] 行业影响与应用前景 - 为具身智能、通信系统等领域开辟新的可能 [1] - 新计算框架有望突破后摩尔新器件的算子谱系扩展难题 可同时支持多种计算方式 [2] - 为未来边缘智能感知、类脑计算及光电融合系统等前沿方向奠定了坚实基础 [2]

核心观点 - 北京大学科研团队在多物理域融合计算架构领域取得突破性进展，通过集成新型后摩尔器件，实现了高性能的“傅里叶变换”硬件系统，其算力、能效相比传统硅基芯片获得显著提升 [1][5] 技术突破与性能表现 - 团队创造性地将“易失性氧化钒器件”与“非易失性氧化钽/铪器件”在多物理域融合架构下进行系统集成，构建了可应用于多样化计算方式的硬件系统 [5] - 新技术架构实现了高达99.2%的“傅里叶变换”计算精度 [5] - 实验与仿真结果显示，其吞吐率最高可达504.3 GS/s（每秒千兆次采样），相比目前最快的硅基芯片提升近4倍 [5] - 该架构能效提升达96.98倍，同时显著降低了存储与互连资源的消耗 [5] - 具体计算速度从当前每秒约1300亿次提升至每秒约5000亿次，运算速度提升数倍 [6] 研究背景与行业意义 - 传统硅基器件的发展已接近极限，以忆阻器、光电器件为代表的后摩尔时代新型器件有望突破算力与能效困局 [4] - 然而，新器件因可支持的计算方式单一，严重制约了算力和效能的提升 [4] - 拓展可支持的算子谱系是后摩尔新器件芯片研发与实用化落地的“深水区”和必须攻克的“硬骨头” [5] - 该成果聚焦于突破后摩尔新器件的算子谱系扩展难题，有望解决众多前沿领域对低延迟、低功耗信号处理与计算的需求 [1] - 该技术让复杂计算过程发生在后摩尔新器件最适合的物理域中，有望引领后摩尔时代新型计算架构发展的新方向 [5] 应用场景与前景展望 - 在人工智能领域，“傅里叶变换”的能力被广泛应用于特征提取、降噪、压缩、计算优化等方面 [3] - 在具身智能的落地应用中，该技术有望突破端侧算力无法实时处理高并发、多模态信号的瓶颈 [6] - 在脑机接口等生理信号处理领域，该技术或可破解病患需要多次接受创伤性手术来更换硬件设备的痛点 [6] - 专家期待加速新器件在人工智能基础模型、自动驾驶、通信系统、信号处理等多个前沿领域的落地应用，赋能经济高质量发展 [6]

核心观点 - 北京大学科研团队创出一种全新计算架构 在国际上首次实现后摩尔新器件异质集成的多物理域融合傅里叶变换 使算力提升近4倍 [1] 技术突破与性能 - 新技术架构实现了高达99.2%的傅里叶变换精度 [1] - 实验与仿真结果显示 其吞吐率相比目前最快的硅基芯片提升近4倍 [1] - 能效提升达96.98倍 [1] - 同时显著降低了存储与互连资源的消耗 [1] 行业背景与需求 - 具身智能 脑机接口等新型计算场景对大吞吐 高精度 高并发 多种异构计算的要求越来越高 [1] - 传统硅基器件面临"微缩 功耗 存储"三大瓶颈 [1] - 以忆阻器 光电器件为代表的后摩尔新器件被视为突破算力与能效困局的最大希望 [1] - 后摩尔新器件由于支持算子种类单一 一直无法适配实际应用中多样化的计算方式需求 [1] 研究内容与意义 - 科研团队针对面向实际应用落地的后摩尔新器件算子谱系的拓展进行长期攻坚 [1] - 傅里叶变换是人工智能时代海量实际应用场景中使用最广泛的算子之一 [1] - 该成果落地应用有望解决当前众多前沿领域的低延迟 低功耗信号处理与计算需求 [2] - 让我国在新一代计算架构上实现超越 [2]