在新兴计算场景层出不穷的今天，对运算速度和精度的追求日益提升。然而，传统的硅基器件经过近几十年的发展，其性能已逼近物理极限。以忆阻器、光电器件等为代表的后摩尔时代新型器件，凭借其独特的计算性能，被视为突破现有算力与能效瓶颈的关键希望。不过，这些新器件往往由于支持的计算方式单一，难以适应实际应用中多样化计算任务的复杂需求，严重制约了算力和能效的进一步提升。

为解决这一难题，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带领的科研团队，瞄准了傅里叶变换这一通用性极强的计算方式。他们创造性地将适合进行频率转换的“易失性氧化铪器件”与“非易失性氧化铪/钽器件”两种新型元器件，在“多物理域融合计算架构”下进行了系统集成，构建出一套能够支持傅里叶变换等多种计算方式的硬件系统。

“这种计算架构能让多种计算方式在其最适合的物理域——如电流、电荷、光等维度上进行，从而显著提升计算效率。”陶耀宇解释道。两种器件在系统集成后，充分发挥了它们在频率生成调控与存算一体化方面的互补优势。在确保计算精度、降低功耗的前提下，成功将傅里叶变换的计算速度从当前的约每秒1300亿次提升至每秒约5000亿次，实现了近4倍的运算速度飞跃。

陶耀宇表示，这一全新的计算框架有望突破后摩尔时代新器件在“算子系统谱系”扩展上的固有难题，即能够同时支持多种计算范式，让新型计算器件真正“跑起来”，加速其在人工智能基础模型、具身智能、自动驾驶、脑机接口、通信系统等前沿领域的实际应用落地。