近日，北京大學的一研究人員創造了一種全新計算架構，在保證高達 99.2% 精度的前提下，將傅里葉變換的計算速度提升近 4 倍。
更令人興奮的是，這項突破讓被稱為后摩爾時代希望的新型計算器件，終于能夠真正“跑起來”，為人工智能、自動駕駛和腦機接口等前沿領域開辟了新的可能性。
相關研究成果已于 2026 年 1 月 9 日發表在《自然-電子學》上，已經引起了國際學術界的廣泛關注。
楊玉超教授指出，該成果落地應用有望讓我國在新一代計算架構上實現超越。
困境與破局
在人工智能、自動駕駛、腦機接口等新興技術快速發展的今天，傳統硬件正在面臨嚴峻考驗。這些新興領域對大吞吐、高精度、高并發以及多種異構計算的要求越來越高。
硅基芯片面臨的微縮、功耗、存儲三大瓶頸，使得傳統技術路線難以持續滿足指數級增長的算力需求。
業內將目光投向了憶阻器、光電器件等后摩爾時代的新型器件，它們憑借獨特的物理特性被視為打破算力瓶頸的潛在突破口。然而，這些器件可支持的算子種類過于單一。
這使得這些新器件強大的理論潛力難以充分發揮，始終“跑不起來”。
陶耀宇和楊玉超教授領導的團隊找到了一個精妙的解決方案——多物理域融合計算架構。他們創造性地將兩種特性互補的后摩爾新器件進行了系統集成。
這兩種器件分別是易失性氧化釩器件與非易失性氧化鉭/鉿器件。氧化釩是一種隨溫度變化能發生金屬-絕緣體相變的材料，在 68 ℃附近電阻率變化可達數個數量級，適合用于頻率的生成與動態調控。
而氧化鉭/鉿則屬于阻變存儲器材料，具有結構簡單、讀寫速度快、與 CMOS 工藝兼容等優勢，特別適合實現存算一體功能。
這種集成并非簡單的物理堆疊，而是實現了兩種器件功能的深度融合。研究團隊允許多種計算方式在其最適合的物理域進行計算，包括電流、電荷、光等。
陶耀宇解釋說，這種計算架構讓不同計算任務在最適合的物理域中運行，從而實現更高的計算效率。
氧化釩器件擅長快速頻率轉換，氧化鉭/鉿器件則提供存儲和協同處理能力，兩者形成完美的互補。
實現性能飛躍
這一創新架構帶來的性能提升令人矚目。在關鍵的傅里葉變換任務中，計算速度從每秒約 1300 億次提升至每秒約 5000 億次，算力提升了近 4 倍。
傅里葉變換作為信號處理的“翻譯器”，是科學與工程領域應用最廣泛的基礎運算之一。它能夠將復雜信號轉換為頻率語言，廣泛應用于特征提取、降噪、壓縮和計算優化等方面。
精度方面，新技術架構實現了高達 99.2% 的傅里葉變換精度。實驗與仿真結果顯示，兩種器件吞吐率相比目前最快的硅基芯片提升近 4 倍，能效提升達 96.98 倍。
更重要的是，這一架構顯著降低了存儲與互連資源的消耗。這意味著在實際應用中，這種新計算架構不僅速度更快，能耗更低，還能節約寶貴的硬件資源。
這一系列數據表明，北大團隊的研究不僅僅是理論上的突破，而是具備了實際應用價值的系統性創新。他們的工作解決了后摩爾新器件算子譜系狹窄的問題。
隨著全新計算架構的誕生，陶耀宇表示，新的計算框架有望突破后摩爾新器件的算子譜系擴展難題。這意味著新器件能夠同時支持多種計算方式，真正“跑起來”。
這一突破性進展對未來科技發展的意義深遠。研究團隊已經展望了新架構在人工智能基礎模型、具身智能、自動駕駛、腦機接口、通信系統等前沿領域的落地應用。
參考資料：
https://cn.chinadaily.com.cn/a/202601/10/WS69624ac1a310942cc499ad07.html
https://www.cas.cn/kj/202601/t20260112_5095851.shtml
http://www.zhuzaojishu.net/articles/html/%e9%93%b8%e9%80%a0%e6%8a%80%e6%9c%af202301/%e9%93%b8%e9%80%a0%e6%8a%80%e6%9c%af202301004.html
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