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北大團(tuán)隊(duì)最新研究:AI芯片算力提升數(shù)倍,能效提升超90倍

Felix分析 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2026-01-15 09:31 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報(bào)道 2026年1月,國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然·電子》刊發(fā)的一項(xiàng)研究成果,讓全球半導(dǎo)體與算力領(lǐng)域?yàn)橹毮俊本┐髮W(xué)人工智能研究院陶耀宇研究員、集成電路學(xué)院楊玉超教授團(tuán)隊(duì),在國際上首次實(shí)現(xiàn)后摩爾新器件異質(zhì)集成的多物理域融合傅里葉變換系統(tǒng)。

這一全新計(jì)算架構(gòu)將傅里葉變換計(jì)算速度從當(dāng)前每秒約1300億次提升至每秒約5000億次,算力提升近4倍,能效提升超90倍,為新一代計(jì)算體系的發(fā)展開辟了全新路徑。

后摩爾時(shí)代的算力“天花板”與新器件的“尷尬”

經(jīng)過近半個(gè)世紀(jì)的迭代,以晶體管微縮為核心的摩爾定律已進(jìn)入瓶頸期,傳統(tǒng)硅基芯片面臨“微縮、功耗、存儲”三堵難以逾越的高墻,算力增長陷入“以功耗換性能”的困局。在此背景下,以憶阻器、光電器件為代表的后摩爾新器件,憑借獨(dú)特的物理賦能計(jì)算特性,被視為突破算力與能效困局的最大希望。然而,一個(gè)現(xiàn)實(shí)的難題橫亙在行業(yè)面前:這些新器件雖在簡單線性算子上表現(xiàn)優(yōu)異,但支持的計(jì)算方式單一,無法適配實(shí)際應(yīng)用中多樣化的算子需求,始終難以跨越“從實(shí)驗(yàn)室到市場”的鴻溝。

針對這一行業(yè)難題,北京大學(xué)人工智能研究院陶耀宇研究員與集成電路學(xué)院楊玉超教授組成的科研團(tuán)隊(duì),展開了長期技術(shù)攻關(guān)。團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)在科學(xué)和工程領(lǐng)域應(yīng)用極為廣泛的“傅里葉變換”這一通用計(jì)算方式,創(chuàng)造性地提出了一種多物理域融合計(jì)算架構(gòu)。

該架構(gòu)的核心創(chuàng)新在于“異質(zhì)集成”與“物理域融合”。團(tuán)隊(duì)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(zhuǎn)換載體的新器件進(jìn)行了系統(tǒng)集成。其中,易失性氧化釩器件擅長頻率生成調(diào)控,可完成實(shí)時(shí)旋轉(zhuǎn)因子生成;非易失性氧化鉭/鉿器件則在存算一體方面表現(xiàn)突出,能實(shí)現(xiàn)原位存算,避免數(shù)據(jù)頻繁搬移帶來的效率損耗與功耗增加。在這種架構(gòu)下,不同的計(jì)算任務(wù)可以在其最適合的物理域(如電流、電荷、光等)中進(jìn)行,從而最大化硬件的物理性能。

“這就像為不同計(jì)算任務(wù)匹配了最適配的‘工作車間’。”論文第一作者、北京大學(xué)集成電路學(xué)院蔡磊博士形象地解釋,該架構(gòu)首次實(shí)現(xiàn)一套硬件支持電流域、電壓域、頻率域、時(shí)間域等多物理域融合計(jì)算,讓復(fù)雜計(jì)算過程在新器件最適合的物理域中完成。

從實(shí)驗(yàn)室到應(yīng)用場景,破解前沿領(lǐng)域算力痛點(diǎn)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,這一全新的計(jì)算架構(gòu)在性能上實(shí)現(xiàn)了顯著飛躍。在保證計(jì)算精度的前提下,該架構(gòu)將傅里葉變換的計(jì)算速度從當(dāng)前每秒約1300億次大幅提升至每秒約5000億次,運(yùn)算速度提升近4倍。同時(shí),得益于多物理域的優(yōu)化匹配,新架構(gòu)在降低計(jì)算功耗、減少存儲與互連資源消耗方面也表現(xiàn)出色。

此外,該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了高達(dá)99.2%的傅里葉變換精度,能效提升達(dá)96.98倍。這意味著,在處理聲音、圖像等復(fù)雜信號轉(zhuǎn)換任務(wù)時(shí),新架構(gòu)不僅能“算得快”,還能“算得準(zhǔn)”且“耗得少”。

這一技術(shù)突破的意義遠(yuǎn)不止于性能參數(shù)的提升。陶耀宇表示,新的計(jì)算框架成功解決了后摩爾新器件的“算子譜系擴(kuò)展”難題,使其能夠同時(shí)支持多種計(jì)算方式,真正讓新器件在實(shí)際應(yīng)用中“跑起來”。

該成果的落地應(yīng)用,有望為人工智能基礎(chǔ)模型、具身智能、自動(dòng)駕駛、腦機(jī)接口、通信系統(tǒng)等前沿領(lǐng)域提供低延遲、低功耗的信號處理與計(jì)算支持。這不僅將加速新型器件在各大產(chǎn)業(yè)場景的落地應(yīng)用,更標(biāo)志著我國在新一代計(jì)算架構(gòu)的研究上實(shí)現(xiàn)了突破,為在全球算力競爭中構(gòu)建自主可控的技術(shù)體系奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
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