提升算力 北大團隊在多物理域融合計算架構(gòu)領(lǐng)域取得突破
中新網(wǎng)北京1月13日電 題：提升算力 北大團隊在多物理域融合計算架構(gòu)領(lǐng)域取得突破
記者 張素
現(xiàn)代科學(xué)和工程領(lǐng)域廣泛應(yīng)用“傅里葉變換”。提升團隊突破作為頻率的算力“翻譯器”“壓縮器”，這種計算方式可將聲音、多物圖像等復(fù)雜信號轉(zhuǎn)換為頻率語言。理域領(lǐng)域
北京大學(xué)人工智能研究院研究員陶耀宇、融合集成電路學(xué)院教授楊玉超組成的計算架構(gòu)科研團隊取得突破，實現(xiàn)后摩爾新器件異質(zhì)集成的提升團隊突破多物理域融合“傅里葉變換”，使算力提升近4倍。算力該成果論文近日發(fā)表于國際學(xué)術(shù)期刊《自然·電子》。多物
“該成果聚焦突破后摩爾新器件的理域領(lǐng)域算子譜系擴展難題，有望解決當前眾多前沿領(lǐng)域的融合低延遲、低功耗信號處理與計算需求。計算架構(gòu)”楊玉超說。提升團隊突破
北京大學(xué)團隊在多物理域融合計算架構(gòu)領(lǐng)域取得重大突破，算力圖為論文成果示意圖。多物受訪者供圖。“翻譯器”“壓縮器”
“傅里葉變換”用于將復(fù)雜信號(比如聲音、圖像、時間序列等)轉(zhuǎn)換為頻率語言。在人工智能中，這種能力也被廣泛應(yīng)用于特征提取、降噪、壓縮、計算優(yōu)化等方面。
陶耀宇舉例說，直接處理原始音頻波形非常困難，因為人聲由數(shù)千個頻率混合而成?！案道锶~變換”將時間軸上的波形轉(zhuǎn)換為頻率軸上的“光譜”，類似于將一段音樂拆解為一個個獨立的音符，再通過濾除高頻噪聲或低頻噪聲，提升語音清晰度，繼而實現(xiàn)說話人識別或樂器分類。
近年來，新型計算場景不斷涌現(xiàn)，對運算速度、精度等要求越來越高，而傳統(tǒng)硅基器件經(jīng)過長時間發(fā)展已接近極限。以憶阻器、光電器件為代表的后摩爾時代的新型器件憑借獨特的計算性能，有望突破算力與能效困局。
不過，這些新器件往往由于可支持的計算方式單一，無法適配實際應(yīng)用中多樣化計算方式的需求，嚴重制約著算力和效能提升。
必須啃下“硬骨頭”
“拓展可支持的算子譜系，不僅是后摩爾新器件芯片研發(fā)與實用化落地的‘深水區(qū)’，更是我們實現(xiàn)底層算力突破必須啃下的‘硬骨頭’?！碧找钫f。
據(jù)介紹，北大科研團隊長期在面向?qū)嶋H應(yīng)用落地的后摩爾新器件算子譜系拓展這一“深水區(qū)”攻堅克難，前期已突破多種復(fù)雜算子的后摩爾新器件多物理域電路與架構(gòu)設(shè)計，并已攻克基于后摩爾新器件的排序等典型瓶頸算子。
此次，科研團隊瞄準“傅里葉變換”這一通用計算方式，創(chuàng)造性地將“易失性氧化釩器件”與“非易失性氧化鉭/鉿器件”這兩種適合做頻率轉(zhuǎn)換載體的新器件，在多物理域融合架構(gòu)下進行系統(tǒng)集成，做出了可應(yīng)用于“傅里葉變換”等多樣化計算方式的硬件系統(tǒng)。
“讓復(fù)雜計算過程發(fā)生在后摩爾新器件最適合的物理域中”，該成果第一作者、北京大學(xué)集成電路學(xué)院的蔡磊博士表示，這有望引領(lǐng)后摩爾時代新型計算架構(gòu)發(fā)展的新方向。
陶耀宇介紹說，新技術(shù)架構(gòu)實現(xiàn)了高達99.2%的“傅里葉變換”精度，實驗與仿真結(jié)果顯示，其吞吐率最高可達504.3GS/s，相比目前最快的硅基芯片提升近4倍，能效提升達96.98倍，同時顯著降低了存儲與互連資源的消耗。
讓新器件“跑起來”
新的計算框架有望突破后摩爾新器件的算子譜系擴展難題，即可同時支持多種計算方式，讓新器件真正“跑起來”。
陶耀宇說，兩種器件在系統(tǒng)集成后充分發(fā)揮了在頻率生成調(diào)控與存算一體方面的互補優(yōu)勢，在保證計算精度、降低計算功耗的前提下，將“傅里葉變換”計算速度從當前每秒約1300億次提升至每秒約5000億次，運算速度提升數(shù)倍。
具身智能落地應(yīng)用中，有望突破端側(cè)算力無法實時和處理高并發(fā)、多模態(tài)信號的瓶頸；在腦機接口等生理信號處理領(lǐng)域，或可破解病患需要多次接受創(chuàng)傷性手術(shù)來更換硬件設(shè)備的痛點……楊玉超在展望未來時舉例說。
受訪專家更表示，期待加速新器件在人工智能基礎(chǔ)模型、自動駕駛、通信系統(tǒng)、信號處理等多個前沿領(lǐng)域技術(shù)的落地應(yīng)用，賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，筑牢“智算根基”。(完)
