图片来源：Christine Daniloff，麻省理工学院

NEC 电气工程和计算机科学系软件科学与工程教授Muriel Mdard 表示：“这是第一次有人突破每比特1 皮焦耳的解码障碍。”能量也差不多。这是一个重要的象征性阈值，但它也改变了接收器的平衡，从能量角度来看，这可能是最紧迫的部分，——，我们可以从解码器转移到其他部分。 ”。

除了Mdard 之外，这篇论文的共同作者还包括波士顿大学研究生Arslan Riaz、波士顿大学电气与计算机工程助理教授Rabia Tugce Yazicigil 以及时任梅努斯汉密尔顿研究所所长Ken R.大学毕业，现为东北大学教授。达菲以及麻省理工学院、波士顿大学和梅努斯大学的其他学者。

下面是IT之家的简短科普。普通数据以比特（0或1）的形式传输，发送方需要对数据进行编码，并在数据末尾添加纠错码。这里所说的纠错码也是由0和1组成的冗余字符串，可以看作是哈希验证所需的信息。这串信息通常存储在特定的码本中，接收端的解码算法就是针对这个特殊密码设计的验证方案。它将通过特定的码本和哈希结构检索可能已使用的信息。混淆了原始信息。通常，每种算法都基于特定的代码，并且大多数算法需要专门的硬件，因此设备需要许多芯片来解码不同的数据。

研究人员此前演示了一种可以破解任何代码的通用解码算法，——GRAND（猜测随机加性噪声解码），其工作原理是猜测影响信息传输的噪声，然后直接从接收到的数据中去除噪声，然后检查密码。本书的其余部分。它按照可能发生的顺序猜测一系列噪声模式。

事实上，我们接收到的数据通常带有可靠性信息，也称为软信息，它可以帮助解码器找出哪些部分是错误的。

据悉，这款新型解码芯片被称为ORBGRAND（Ordered Reliability Bits GRAND），它可以利用这种软信息，根据每个比特出错的可能性对数据进行排序。但实际上，它不会像对各个位进行排序那么简单。虽然最不可靠的部分可能是最明显错误的，但第三和第四个不可靠的部分加起来可能和第七部分一样错误。在这里，ORBGRAND 使用一种新的统计模型以这种方式对位进行排序，因为多个位放在一起可能与单个位一样容易出错。

他们认为这是比传统解码器更有效的方法。据悉，传统解码器只关注代码结构，通常是针对最坏情况而设计的。 “使用传统的解码器，你必须拿出汽车的蓝图并检查每个零件，最终你会发现问题，但这会花费你很长时间，”梅达德解释道。

据介绍，ORBGRAND 一旦找到关键代码就会停止排序，通常速度非常快。此外，该芯片还使用并行逻辑来同时生成和测试多个噪声模式，以更快地找到该关键代码。

当他们将这种方法与其他芯片进行比较时，ORBGRAND 在以最高精度进行解码时每比特仅消耗0.76 皮焦耳的能量，一举打破了之前的性能/能耗记录。这也意味着ORBGRAND的能耗仅为其他设备的十分之一甚至百分之一。

梅达德说，开发芯片的最大挑战之一是降低能耗。 ORBGRAND 现在的能源效率非常高，以至于研究人员之前没有关注的其他过程（例如检查密码本中的代码字）会消耗大量能量。

“目前，这个检查过程，比如打开汽车看看它是否能正常工作，是最困难的部分。所以我们需要找到更有效的方法来做到这一点。”该团队还在探索改变传输调制的方法，以便他们能够利用ORBGRAND 芯片提高的效率。

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