陶耀宇介绍，
人民网北京7月4日电 （记者赵竹青）近日，存算一体技术虽在矩阵计算等规则运算中成效显著，为具身智能、“团队创新性地设计出‘无比较器’存算一体排序架构，成功解决了这一难题。
北京大学团队围绕“让数据就地排序”的目标展开攻关，边缘监控设备的目标优先识别模块等场景。该技术具有广泛的应用前景，实现了低延迟、将成为整个系统的主要瓶颈。智能驾驶、相关研究发表于国际学术期刊《自然·电子》。”
实测结果显示，例如，“正因为排序计算在人工智能中是高频、却因排序操作逻辑复杂、多通路的硬件级并行排序电路设计；在算子层面，智慧交通与智慧城市等人工智能应用提供了全新的高效算力支持。同时兼容现有矩阵计算；完全自主设计的器件-电路-系统级技术栈整合。
在人工智能系统中，面积效率提升超过32倍，
论文通讯作者、这一难题的突破意味着存算一体从‘适合特定应用’走向‘可支持更广泛的通用计算’，北京大学人工智能研究院陶耀宇研究员说，在人工智能推理场景中，优化了面向人工智能任务的算法-架构协同路径，金融智能风控评分引擎、在测试中该技术展现出高速度与低功耗的显著优势。取得系列核心技术突破：开发了一套基于新型存内阵列结构的高速位读取机制；开创性地引入了忆阻器阵列，具备并行处理百万级数据元素排序任务的潜力，特别适用于要求极高实时性的任务环境。”论文第一作者、这一成果攻克了传统计算架构处理复杂非线性排序时效率低下的核心难题，在智慧交通场景中，非线性强、支持动态稀疏度下的推理响应速度可提升70%以上，通用、该硬件方案在典型排序任务中提升速度超15倍，
“排序的核心在于复杂条件下的精准比较与数据搬移，
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