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新华社北京1月10日电（记者魏梦佳）“傅里叶变换”是频率的“翻译器”，可将声响、图画等杂乱信号转化为频率言语，是科学和工程范畴一种根底且使用广泛的核算方法。北京大学研讨团队创出一种全新的多物理域交融核算架构，可利用后摩尔新器材支撑傅里叶变换，使算力提高近4倍，为具身智能、边际感知、类脑核算、通讯体系等范畴拓荒新的或许。该效果9日发表于《天然-电子学》。
近年来，新式核算场景不断涌现，对运算速度、精度等要求渐渐的升高，而传统硅基器材通过近几十年开展已迫临极限。以忆阻器、光电器材为代表的后摩尔年代的新式器材凭仗共同的核算功能，被视为打破算力与能效困局的期望。但是，这些新器材往往因为可支撑的核算方法单一，无法适配实践使用中多样化核算方法的需求“跑不起来”，严峻限制着算力和效能提高。
北京大学AI研讨院研讨员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超组成的科研团队，瞄准傅里叶变换这一通用核算方法，创造性地将“易失性氧化钒器材”与“非易失性氧化钽/铪器材”这两种合适做频率转化载体的新器材，在多物理域交融架构下进行体系集成，做出了可使用于傅里叶变换等多样化核算方法的硬件体系。
“这种核算架构可让多种核算方法在其合适的物理域如电流、电荷、光等进行核算，使核算功率更加高。”陶耀宇介绍，两种器材在体系集成后充沛的发挥了在频率生成调控与存算一体方面的互补优势，在确保核算精度、下降核算功耗的前提下，将傅里叶变换核算速度从当时每秒约1300亿次提高至每秒约5000亿次，运算速度提高数倍。
陶耀宇表明，新的核算结构有望打破后摩尔新器材的算子谱系扩展难题，即可一起支撑多种核算方法，使新器材能真实“跑起来”，加快新器材在人工智能根底模型、具身智能、无人驾驶、脑机接口、通讯体系等前沿范畴的落地使用。
