500 миллиардов операций в секунду. Прорыв в Пекине может изменить всё, что мы знаем о чипах

Исследователи из Пекинского университета разработали новую вычислительную архитектуру, которая увеличивает производительность обработки данных почти в четыре раза. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Electronics.

В основе прорыва лежит оптимизация преобразования Фурье — фундаментального математического метода, который превращает сложные сигналы вроде звука или изображений в их частотные представления. Этот метод широко используется в науке и инженерии, от обработки аудио до медицинской визуализации.

Команда объединила два новых устройства в единую мультифизическую архитектуру, где разные вычислительные парадигмы работают в оптимальных для них физических доменах — электрическом токе, заряде или свете. «Такой подход позволяет повысить вычислительную эффективность», — пояснил Тао Яоюй, исследователь из Института искусственного интеллекта Пекинского университета.

По словам учёного, интегрированная система сочетает преимущества двух устройств в генерации частот, модуляции и вычислениях в памяти. При этом удалось сохранить точность, снизить энергопотребление и увеличить скорость преобразования Фурье со 130 миллиардов операций в секунду примерно до 500 миллиардов.

Разработка является частью глобального тренда на поиск альтернатив традиционным цифровым вычислениям, которые всё хуже справляются с растущими требованиями задач искусственного интеллекта. В последние годы учёные активно исследуют нейроморфные, фотонные и аналоговые архитектуры, способные ускорять ключевые операции при меньшем потреблении энергии. Эксперименты показывают, что аппаратура, оптимизированная под конкретные математические функции, может значительно превосходить универсальные процессоры.

Новая архитектура открывает возможности для применения в таких областях, как базовые модели ИИ, воплощённый интеллект, автономное вождение, интерфейсы мозг-компьютер и системы связи. Позволяя выполнять разные вычисления в наиболее эффективных физических доменах, она указывает путь за пределы традиционного проектирования чипов и может помочь преодолеть энергетические ограничения современных систем.