咱们国家的科研团队这回可算是在多物理域融合计算架构这块儿搞出了名堂，这对以后摩尔时代的算力提升来说，绝对是一条新路。如今数字化、智能化的风刮得正猛，谁的计算能力强，谁就有了话语权。像是人工智能大模型、自动驾驶、高端通信这些高科技，都对实时、高并发、低功耗的计算有着迫切的需求。以前那种硅基芯片虽然厉害，但性能提升越来越费劲，大家都在琢磨新路子。 这就把北京大学人工智能研究院的陶耀宇研究员和集成电路学院的杨玉超教授给请到了前面。他们领着团队搞出了个很牛的突破。杨教授说，现在的忆阻器、光电器件这些后摩尔新器件，虽然能效高，但能做的计算操作比较单一，就像“专才”一样，干不了复杂活儿。“咱们得把它们能支持的算子类型拓展一下，”陶耀宇解释，“这是实现底层算力创新必须啃下的硬骨头。” 这次他们没走老路子改算法或者换单个器件，而是从底层开始革新。团队把两种特性互补的新型半导体器件——易失性氧化钒器件和非易失性氧化钽/铪器件——给系统集成了起来。陶耀宇说，这就像是组建了一支优势互补的“特种部队”，让计算在最适合的物理域里发生。 蔡磊博士举了个例子：氧化钒器件擅长快速生成频率信号，而氧化钽/铪器件又能存储和计算一体。这样一配合，“1+1>2”的效果就出来了。蔡磊是这个成果的第一作者，他还说：“这就相当于给复杂任务找了个帮手。” 实验结果也没让人失望。这套新系统执行傅里叶变换的精度达到了99.2%，速度更是快得惊人——最高吞吐率每秒能搞5043亿次运算。跟现在最快的硅基专用芯片比起来，速度翻了近4倍，能效比更是提升了96倍以上。 傅里叶变换有多重要？它是信号世界的“翻译器”，能把声音、图像这些复杂信号从时间空间域转到频率域来分析。以前用传统架构跑这个东西，速度、精度和功耗很难顾全。但这次陶耀宇他们设计的架构太好用了：用更少的能量就能把活儿干得又快又准。 这项研究不光证明了多物理域融合能大幅提升算力能效，更是让咱们国家在计算架构基础研究上站到了国际前列。以后的具身智能、脑机接口、下一代通信系统这些领域都需要这样的硬件支撑。杨玉超教授说：“加速把这类自主创新成果用到人工智能、自动驾驶等关键领域里去，肯定能帮咱们数字经济高质量发展加把劲儿。” 未来的路还长着呢！