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近日，北京大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)在國際上首次實(shí)現(xiàn)后摩爾新器件異質(zhì)集成的多物理域融合傅里葉變換系統(tǒng)，提出了突破當(dāng)前傅里葉變換系統(tǒng)速度與功耗瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)，標(biāo)志著傅里葉變換硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)從算法驅(qū)動走向器件物理域驅(qū)動的重大跨越。該成果1月9日發(fā)表于國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然?電子》。

隨著大模型、具身智能、腦機(jī)接口等新型計(jì)算場景不斷涌現(xiàn)，對大吞吐、高精度、高并發(fā)、多種異構(gòu)計(jì)算的要求愈發(fā)提高，傳統(tǒng)硅基器件面臨“微縮、功耗、存儲”三堵難以逾越的高墻。摩爾定律已進(jìn)入瓶頸期，以憶阻器、光電器件為代表的“后摩爾新器件”憑借獨(dú)特的物理賦能計(jì)算特性，被視為突破算力與能效困局的最大希望。

盡管多種后摩爾新器件在矩陣乘加等簡單線性算子上具有顯著優(yōu)勢，但由于支持算子種類單一，無法適配實(shí)際應(yīng)用中多樣化的計(jì)算方式需求，這些前沿技術(shù)始終難以跨越“從實(shí)驗(yàn)室到市場”的鴻溝?？梢哉f，拓展可支持的算子譜系不僅是后摩爾新器件芯片研發(fā)與實(shí)用化落地的“深水區(qū)”，更是我國實(shí)現(xiàn)底層算力突破必須啃下的“硬骨頭”。在此背景下，科研團(tuán)隊(duì)長期在面向?qū)嶋H應(yīng)用落地的后摩爾新器件算子譜系拓展攻堅(jiān)，前期已突破多種復(fù)雜算子的后摩爾新器件多物理域電路與架構(gòu)設(shè)計(jì)。

論文共同第一作者兼通訊作者、北京大學(xué)人工智能研究院研究員陶耀宇介紹，傅里葉變換作為AI領(lǐng)域的“底層引擎”，其核心功能是將復(fù)雜的信號（聲音、圖像、時(shí)間序列）轉(zhuǎn)換為頻率的語言。在人工智能中，這種能力被廣泛應(yīng)用于特征提取、降噪、壓縮以及計(jì)算優(yōu)化等方面。它是人工智能、通信系統(tǒng)、科學(xué)計(jì)算、腦機(jī)接口等海量實(shí)際應(yīng)用場景中使用最為廣泛的算子之一，也是后摩爾新器件實(shí)用化破題的關(guān)鍵抓手?？蒲袌F(tuán)隊(duì)創(chuàng)新地將易失性氧化釩器件與非易失性氧化鉭/鉿器件進(jìn)行系統(tǒng)級異質(zhì)集成，充分發(fā)揮了兩類后摩爾新器件在頻率生成調(diào)控與存算一體方面的互補(bǔ)優(yōu)勢，在保證傅里葉變換精度、降低計(jì)算功耗的前提下，可將吞吐率從當(dāng)前100GS/s級別提升至500GS/s以上。

“這一新技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了高達(dá)99.2%的傅里葉變換精度，實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果顯示，其吞吐率最高可達(dá)504.3GS/s，相比目前最快的硅基芯片提升近4倍，能效提升達(dá)96.98倍，同時(shí)顯著降低了存儲與互連資源的消耗?！碧找钫f。

論文通訊作者、北京大學(xué)集成電路學(xué)院楊玉超教授介紹，該成果聚焦突破后摩爾新器件的算子譜系擴(kuò)展難題，有望解決當(dāng)前眾多前沿領(lǐng)域的低延遲、低功耗信號處理與計(jì)算需求。例如，在具身智能落地應(yīng)用中突破端側(cè)算力無法實(shí)時(shí)處理高并發(fā)、多模態(tài)信號的瓶頸；在腦機(jī)接口等生理信號處理領(lǐng)域，破解因信號處理功耗高導(dǎo)致患者需多次接受創(chuàng)傷性手術(shù)以更換硬件設(shè)備的痛點(diǎn)。

該成果落地應(yīng)用有望讓我國在新一代計(jì)算架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)超越，擺脫在傳統(tǒng)硅基器件上受制于人的被動局面。隨著后摩爾新器件多物理域計(jì)算架構(gòu)的發(fā)展與應(yīng)用，逐步實(shí)現(xiàn)全算子譜系覆蓋，我國可能率先實(shí)現(xiàn)極低功耗、超小體積與超高算力的平衡，有望加速人工智能基礎(chǔ)模型、具身智能、自動駕駛、腦機(jī)接口、生理檢測、通信系統(tǒng)、信號處理等多個(gè)前沿領(lǐng)域技術(shù)的落地應(yīng)用。

（受訪者供圖）