北京大学团队研发的多物理域融合计算架构通过集成氧化钒与氧化钽/铪等新型器件，让电流、电压、频率协同计算，直接突破冯·诺依曼架构的核心瓶颈——存算分离导致的“存储墙”与“功耗墙”，将傅里叶变换算力提升近4倍，能效提高96倍。
一、如何突破冯·诺依曼架构？
物理域协同替代数据搬运
传统冯·诺依曼架构中，计算单元需频繁访问存储器获取数据，数据搬运能耗占总功耗60%-90%。多物理域融合架构通过异质集成氧化钒（易失性）与氧化钽/铪（非易失性）器件，利用电流、电压、频率的物理特性直接协同运算，在存储单元内完成计算，彻底消除数据搬运需求。
三层融合新范式
团队提出“算法-架构-物理域”三层融合模型：
算法层：适配傅里叶变换等复杂计算的任务需求；
架构层：设计多物理域硬件通路，支持不同物理信号并行处理；
物理层：发挥新器件固有特性（如忆阻器模拟神经元突触）实现存算一体。
这一范式将傅里叶变换吞吐率从1300亿次/秒提升至5043亿次/秒，精度达99.2%。
扩展新器件算子谱系
后摩尔时代器件（如忆阻器）受限于算子狭窄性，难以执行多样化计算。多物理域融合通过物理特性驱动计算，支持全谱系算子（如频谱分析、矩阵运算），为新器件在AI、6G等场景落地扫清障碍。
二、计算范式革命改变了什么？
从“通用计算”到“物理域专用优化”
能效跃升：模拟计算芯片能效达传统GPU的100倍，神经拟态芯片（如Intel Loihi）能效超英伟达GPU的5倍；
场景适配：脑机接口实现低延迟脑电波打字（准确率99.2%），自动驾驶决策响应时间缩短至400毫秒。
算力供给模式的根本变革
边缘计算：晶圆级忆阻器集成技术推动终端设备小型化，手机、AI设备算力密度提升，功耗降低至传统方案1/500；
数据中心重构：存算一体芯片（如知存科技产品）减少90%无效功耗，2035年全球市场规模或超120亿美元。
技术主权与产业生态重构
自主可控底层架构：我国突破晶圆级异质集成、动态拓扑重构等核心技术，构建晶圆级智能计算创新联合体；
新型计算范式爆发：类脑计算、光量子混合系统等与多物理域融合协同，形成“存算一体+事件驱动+并行计算”技术矩阵，推动AI从“工具赋能”迈向“自主智能”。
三、挑战与未来方向
当前存算一体芯片面临编程模型不成熟、噪声干扰（模拟计算精度损失）及产业链协同不足等问题。未来需突破：
- 材料融合：宽带隙半导体、二维材料与硅基器件协同设计；
- 介观尺度范式：在芯片级与机架级间构建“简单节点+复杂互连”的智能涌现结构；
- 量子-类脑混合架构：结合量子叠加态与生物神经元低功耗特性，解决非结构化数据处理瓶颈。 (以上内容均由AI生成)
