傅里叶变换作为科学与工程领域的基础计算方式，广泛应用于声音、图像等复杂信号的频率转换；然而，传统计算架构在处理此类运算时存在效率瓶颈，难以满足人工智能、物联网等新兴领域对算力的迫切需求。 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，针对此问题进行了深入探索。他们认识到，后摩尔时代新型器件具有独特的物理特性，若能运用其优势，有望突破传统硅基芯片的算力限制。 研究团队创造性地将两类新型器件进行融合集成。其中，易失性氧化钒器件具有优异的频率生成与调控能力，而非易失性氧化钽/铪器件则擅长存储与计算一体化处理。通过在多物理域融合架构下的系统设计，两种器件的互补优势得到充分发挥。 这一创新架构的核心在于突破了单一物理域的限制。陶耀宇介绍，新架构允许多种计算方式在各自最适合的物理域内进行运算，包括电流、电荷、光等多个维度。这种"因地制宜"的设计理念，使得计算效率大幅提升。 具体成效体现在傅里叶变换的性能指标上。在保证计算精度和降低功耗的前提下，该架构将傅里叶变换的计算速度从传统方案的每秒约1300亿次提升至每秒约5000亿次，运算速度提升数倍，接近4倍的性能跃升。 这一突破具有广泛的应用前景。在具身智能领域，更高的算力将使机器人能够更快速地处理感知信息；在边缘感知应用中，新架构可支持更复杂的实时信号处理；在类脑计算方向，多物理域融合的思路为神经形态芯片设计提供了新的参考；在通信系统中，傅里叶变换速度的提升将直接增强信号处理能力。 该成果的发表标志着我国在后摩尔时代芯片设计领域取得重要进展。它不仅说明了基础研究向实际应用的转化能力，更反映了我国科研团队在芯片创新上的战略眼光。随着新型器件性能的不断优化和多物理域融合架构的深入完善，这一技术有望在更多领域得到推广应用。
在全球科技竞争加剧的背景下，我国科学家在计算架构领域的这个突破表明了基础研究的深厚积累。随着新型计算技术的成熟和产业化推进，有望推动多个领域的发展，助力我国在全球科技前沿占据更重要的位置。