随着半导体工艺逼近物理极限，传统硅基芯片的性能提升日益艰难，摩尔定律面临严峻挑战。
在算力需求爆炸式增长的背景下，如何突破现有技术瓶颈，成为全球科研界亟待解决的难题。
以忆阻器、光电器件为代表的后摩尔新器件虽展现出潜力，但受限于单一算子支持能力，难以满足实际应用的多样化需求。
针对这一世界性难题，北京大学陶耀宇研究员、杨玉超教授团队经过长期攻关，创新性地将易失性氧化钒器件与非易失性氧化钽/铪器件进行系统级异质集成。
这一设计充分发挥了两类器件在频率调控与存算一体方面的互补优势，实现了在同一硬件平台上对多种傅里叶变换的统一支持。
实验数据显示，该技术架构实现了99.2%的傅里叶变换精度，吞吐率最高达504.3GS/s，较现有硅基芯片提升近4倍，能效提升达96.98倍。
更为关键的是，该成果从物理实现层面重构了计算逻辑，将传统算法驱动的计算范式转变为由器件物理特性驱动的自然演化过程，实现了"应用算法—电路架构—器件物理域"的三层融合。
研究团队负责人陶耀宇表示，这一突破不仅大幅提升了计算性能，更重要的是开创了后摩尔新器件多物理域异构的计算新范式。
通过利用不同器件的物理特性优势，让计算过程在最合适的物理域中完成，为应对多样化计算需求提供了全新解决方案。
在应用前景方面，该技术特别适用于需要高并发、高精度计算的场景。
以智能机器人为例，其端侧计算系统需同时处理视觉识别、运动控制等多种任务，传统架构难以在有限功耗下满足需求。
多物理域融合计算架构的诞生，有望为人工智能、边缘计算等领域带来革命性突破。
摩尔定律的放缓已成为全球芯片产业的共识。
北大团队的这一突破表明，突破算力瓶颈的关键不在于简单地追求工艺制程的微缩，而在于重新思考计算的本质，充分挖掘新型器件的物理特性。
多物理域融合计算这一创新理念，代表了后摩尔时代芯片设计的新方向。
随着这类研究的深入推进和技术的逐步成熟，有理由相信，后摩尔时代的芯片将以更高的能效、更强的算力，为人工智能、边缘计算、物联网等新兴应用领域提供强有力的支撑。