我因为居中,衣服很自然都是哥姐穿不下的古董,懂事的我还为能替父母节省开支而欣慰。
本报北京1月14日电(记者晋浩天)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,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,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。(光明日报) 【编辑:梁异】
不久前,明强小学教师黄庆庆在班上开展了“爸爸的健身房”活动,鼓励家长与孩子一起创编亲子游戏、锻炼身体。。
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