北大团队创新光电融合架构，将傅里叶变换算力提升近3倍

近年来，随着新型计算场景的层出不穷，对运算速度和精度等方面的要求也日益提高。然而，经过近几十年的发展，传统的硅基器件已经接近其性能极限。在这一背景下，以忆阻器和光电器件为代表的后摩尔时代新型器件因其卓越的计算性能，被寄予厚望，被视为有望突破算力与能效瓶颈的关键。尽管如此，这些新型器件往往存在计算方式单一的问题，难以满足实际应用中多样化的计算需求，导致其性能无法充分发挥，从而严重制约了算力和效能的提升。

北京大学人工智能研究院研究员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超组成的科研团队，瞄准傅里叶变换这一通用计算方式，创造性地做出了可应用于傅里叶变换等多样化计算方式的硬件系统。“这种计算架构可让多种计算方式在其适合的物理域如电流、电荷、光等进行计算，使计算效率更高。”陶耀宇介绍，两种器件在系统集成后充分发挥了在频率生成调控与存算一体方面的互补优势，在保证计算精度、降低计算功耗的前提下，将傅里叶变换计算速度从当前每秒约1300亿次提升至每秒约5000亿次，运算速度提升数倍。

陶耀宇透露，这款创新的计算框架有望有效解决后摩尔时代新器件在算子谱系扩展方面所面临的挑战。该框架能够兼容并支持多种计算模式，使得新器件得以真正发挥效能，加速其在人工智能基础模型、具身智能、自动驾驶、脑机接口、通信系统等众多前沿领域的广泛应用与落地。