1月14日在北京，国际顶尖学术期刊《自然·电子学》发表了北京大学集成电路学院/信息工程学院杨玉超团队的研究成果。杨玉超、蔡磊等科学家研发了一种全新的多物理域融合计算系统，这项成果不仅为了提升算力，更是实现了“算法驱动设计”向“物理原理驱动”的跨越。 傅里叶变换作为现代信号处理的基础，是将声音、图像甚至脑电波转化为频率语言的关键。传统硬件在面对复杂的计算需求时，正逐渐显露疲态。这个多物理域融合系统则不同，它利用了后摩尔新器件，使傅里叶变换的计算速度提升近四倍。研究团队提出把两种功能迥异的新型忆阻器集成到一个平台上，构建出了一个崭新的计算系统。这个系统不仅实现了高并行计算效率，还在脑机接口实验中展现出了低延迟和高准确率。 蔡磊介绍说，该系统解决了传统硅基芯片上固定流程与资源开销高的问题，能灵活高效地处理非均匀采样、多窗口并行等复杂场景。他们通过把忆阻器巧妙地运用到数学运算中，把数学运算转化为接近自然演化的高效过程。这个突破性创新意味着忆阻器计算已经从基础矩阵运算迈进了高维动态频谱分析领域。 杨玉超团队用这个系统进行了一次令人惊叹的实验。在脑机接口中，该系统实现了99.2%的单次分类准确率。更为重要的是，这个系统把算力从每秒约1300亿次提升到了每秒5043亿次。晋浩天表示这标志着新器件真正“跑起来”的时代已经来临。他认为新的计算框架有望解决后摩尔新器件算子谱系扩展难题，支持多种计算方式。 傅里叶变换快速算法虽经过多年优化，但在传统硅基芯片上运行仍有局限性。这个全新多物理域融合系统的出现给具身智能和通信系统等领域带来了新的可能性。研究人员希望未来边缘智能感知、类脑计算以及光电融合系统能在这个基础上取得更大突破。