近日，北京大学研究团队在这一领域取得关键突破，他们首创的“多物理域融合计算架构”，成功让后摩尔时代的新器件高效“跑起来”，为未来算力提升开辟了全新路径。
这项由北京大学人工智能研究院研究员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超团队完成的研究，其核心突破在于攻克了后摩尔新器件长期存在的“算子谱系扩展难题”。
团队瞄准了科学和工程中无处不在的基础运算——“傅里叶变换”。它如同频率的“翻译器”，能将声音、图像等复杂信号转换为频率语言进行分析处理，是通信、AI、信号处理等领域的底层引擎。
研究人员创造性地将“易失性氧化钒器件”与“非易失性氧化钽/铪器件”这两种特性互补的新器件进行系统集成。这种多物理域融合架构的精妙之处在于，它允许不同的计算在最合适的物理域（如电流、电荷、光）中进行，从而最大化计算效率。
基于新架构的硬件系统，在保证高达99.2%计算精度的前提下，将傅里叶变换的吞吐率从当前的约每秒1300亿次大幅提升至每秒约5000亿次，算力提升近4倍。
更关键的是，其能效比提升了惊人的96.98倍，同时显著降低了对存储和互连资源的消耗。
这项突破标志着傅里叶变换硬件实现了从“算法驱动”到“器件物理域驱动”的重大跨越。
它不仅仅是一个实验室成果，更为具身智能、自动驾驶、脑机接口、下一代通信系统等对实时性、低功耗要求极高的前沿领域，提供了颠覆性的底层算力支撑。
未来，我们或许能看到能实时处理海量环境信号的智能机器人，或功耗极低、可长期植入的脑机接口设备，而这背后，正是源于让新器件“跑起来”的计算架构革命。
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