炒股配资服务网 推动算力提升近四倍 我科学家研发出多物理域全新计算系统

作为现代信号处理的基石，“傅里叶变换”能将声音、图像乃至脑电波“翻译”成频率的语言。然而，面对日益复杂的计算需求，传统硬件正逐渐显露疲态。国际学术期刊《自然·电子学》日前发表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，他们提出一种全新多物理域融合计算系统炒股配资服务网，可利用后摩尔新器件支持傅里叶变换，使算力提升近4倍，为具身智能、通信系统等领域开辟新的可能。

“傅里叶变换的快速算法虽经多年优化，但在传统硅基芯片上运行，仍受限于固定的计算流程与较高的资源开销，难以灵活高效地应对非均匀采样、多窗口并行等复杂现实场景。”论文第一作者蔡磊介绍，研究团队独辟蹊径，将目光投向具有独特物理特性的忆阻器。他们巧妙地将两种功能迥异的新型忆阻器集成到同一平台上，构建出一个全新的融合计算系统。

杨玉超指出，在这个全新系统中，两类器件各司其职又协同工作，实现了惊人的并行计算效率。该系统的卓越性能在真实应用中得到了有力验证。在脑机接口实验中，该系统实现了低延迟、高准确率的脑电波打字，单次分类准确率高达99.2%。更重要的是，其处理吞吐率，即算力从当前每秒约1300亿次提升至每秒5043亿次，性能达到现有专用快速傅里叶变换硬件的96.98倍。

“这项成果的意义远超单纯的性能指标提升。”杨玉超说，它首次实现了从“算法驱动设计”到“物理原理驱动”的跨越，通过忆阻器的特性，将数学运算转化为一种更接近自然演化的高效过程。这标志着忆阻器计算从相对基础的矩阵运算，成功迈入了高维、动态的频谱分析这一核心信号处理领域。

蔡磊表示，新的计算框架有望突破后摩尔新器件的算子谱系扩展难题炒股配资服务网，即可同时支持多种计算方式，使新器件能真正“跑起来”，为未来边缘智能感知、类脑计算及光电融合系统等前沿方向奠定了坚实基础。

众诚速配提示：文章来自网络，不代表本站观点。