麻省理工学院和其他研究中心的研究人员开发了一种解码芯片，该芯片使用一种新的统计模型，以比传统技术更简单、更快捷的方式利用这种可靠性信息。.
这款芯片采用 通用解码算法 ，能够解码任何纠错码。通常，解码硬件只能处理特定类型的代码。这款新型通用解码芯片打破了能效解码的记录，其性能比其他硬件高出10到100倍。
这项技术进步有望使移动设备采用更少的芯片，因为它们不再需要为多种编码单独配备硬件。这将减少制造所需的材料，从而降低成本并提高可持续性。通过降低解码过程的能耗，该芯片还可以提升设备性能并延长电池续航时间。这对于增强现实、虚拟现实和 5G 网络等高要求应用尤为重要。.
“这是首次有人突破每比特1皮焦耳的解码能耗大关。这大致相当于在系统内传输一个比特所需的能量。这是一个巨大的符号学突破，同时也改变了接收端能耗最高的环节：我们可以将能耗从解码器转移到其他元件上，”NEC软件科学与工程教授、理学院电气与计算机工程系讲师、新芯片介绍论文的合著者穆里尔·梅达尔（Muriel Médard）说道。
梅达尔的合作者包括第一作者、波士顿大学研究生阿尔斯兰·里亚兹；波士顿大学电气与计算机工程系助理教授拉比亚·图格切·亚兹西吉尔；以及时任梅努斯大学汉密尔顿研究所所长、现任东北大学教授的肯·R·达菲，此外还有来自麻省理工学院、波士顿大学和梅努斯大学的其他研究人员。该研究成果将在国际固态电路会议上发表。.
更智能的排序
数字数据以比特（0 和 1）的形式在网络上传输。发送方通过添加纠错码对数据进行编码，纠错码是一串冗余的 0 和 1，可以看作是哈希值。关于这个哈希值的信息存储在特定的码本中。接收方使用的解码算法是针对特定编码设计的，它利用码本和哈希结构来恢复原始信息，而原始信息可能已被噪声干扰。由于每个算法都针对特定的编码，并且大多数算法需要特定的硬件，因此一个设备需要多个芯片才能解码不同的编码。.
研究人员此前已展示了GRAND（猜测随机加性噪声解码）算法，这是一种能够破解任何编码的通用解码算法。GRAND的工作原理是：首先猜测影响传输的噪声，然后从接收到的数据中减去该噪声模式，最后将剩余部分与码本进行比对。它会按照噪声模式可能出现的顺序进行猜测。.
数据通常会附带可靠性信息（也称为软信息），这有助于解码器确定哪些数据片段是错误的。新型解码芯片 ORBGRAND（有序可靠性比特 GRAND）利用此可靠性信息，根据每个比特出错的概率对数据进行分类。.
但这并非简单地对单个比特进行排序。虽然可靠性最低的比特可能最容易出错，但第三和第四比特加起来出错的概率可能与可靠性第七低的比特相同。ORBGRAND 使用了一种新的统计模型，可以按此方式对比特进行排序，因为它考虑到多个比特加起来出错的概率与几个单独的比特出错的概率相同。.
“如果你的车子发动不了，基本信息可能会告诉你问题出在电池上。但如果不是电池的问题，那可能是电池和发电机都出了问题。一个理性的人会这样排查故障：他们会先考虑这两个部件可能同时出问题，然后再去排查那些可能性小得多的原因，”梅达尔说。
ORBGRAND 芯片一旦找到关键字就会停止排序，通常速度非常快。该芯片还采用了并行化技术，同时生成和测试多个噪声模式，以更快地找到关键字。由于解码器在找到关键字后就停止工作，因此即使同时运行多个进程，其功耗仍然很低。.
创纪录的效率
与其他芯片相比，ORBGRAND 的解码精度最高，而每比特的能耗仅为 0.76 皮焦耳，打破了之前的性能记录。ORBGRAND 的能耗比其他设备低 10 到 100 倍。.
梅达尔表示，开发这种新型芯片的最大挑战之一是降低其能耗。借助 ORBGRAND 技术，噪声序列的生成现在非常节能，以至于研究人员之前没有关注的其他流程，例如码本中的关键字检查，消耗了大部分精力。.
“现在，这个测试过程就像启动汽车看看它是否能正常工作一样，是最难的部分。所以我们必须找到更高效的测试方法，” 他解释道。
该团队还在探索如何改进传输调制方式，以充分利用 ORBGRAND 芯片更高的效率。他们还计划研究如何利用这项技术更有效地管理多个重叠传输。.
该研究的部分资金由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 和爱尔兰科学基金会提供。.
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作者：亚当·泽维，麻省理工学院新闻办公室
