傅里葉變換是頻率的翻譯器,可將聲音、圖像等復雜信號轉換為頻率語言,在科學和工程領域應用廣泛。北京大學研究團隊開發(fā)了一種全新的多物理域融合計算架構,利用后摩爾新器件支持傅里葉變換,使算力提升近四倍,為具身智能、邊緣感知、類腦計算、通信系統(tǒng)等領域開辟了新的可能。該成果發(fā)表于《自然-電子學》。
近年來,新型計算場景不斷涌現(xiàn),對運算速度和精度的要求越來越高,而傳統(tǒng)硅基器件已逼近極限。以憶阻器、光電器件為代表的后摩爾時代新型器件憑借獨特的計算性能,被視為突破算力與能效困局的希望。然而,這些新器件由于支持的計算方式單一,無法適配實際應用中多樣化計算需求,嚴重制約著算力和效能提升。
北京大學人工智能研究院研究員陶耀宇和集成電路學院教授楊玉超組成的科研團隊,瞄準傅里葉變換這一通用計算方式,創(chuàng)造性地將易失性氧化釩器件與非易失性氧化鉭/鉿器件這兩種適合做頻率轉換載體的新器件,在多物理域融合架構下進行系統(tǒng)集成,構建了可應用于傅里葉變換等多樣化計算方式的硬件系統(tǒng)。
這種計算架構讓多種計算方式在其適合的物理域如電流、電荷、光等進行計算,提高了計算效率。兩種器件在系統(tǒng)集成后充分發(fā)揮了在頻率生成調控與存算一體方面的互補優(yōu)勢,在保證計算精度、降低計算功耗的前提下,將傅里葉變換計算速度從當前每秒約1300億次提升至每秒約5000億次,運算速度顯著提升。
新的計算框架有望解決后摩爾新器件的算子譜系擴展難題,即同時支持多種計算方式,加速新器件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(tǒng)等前沿領域的應用。
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