申報(bào)書課題的預(yù)期效益一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向新一代信息技術(shù)的智能計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，郵箱：zhangming@

所屬單位：國家計(jì)算科學(xué)研究院智能系統(tǒng)研究所

申報(bào)日期：2023年11月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在面向下一代與大數(shù)據(jù)處理需求，研發(fā)新型智能計(jì)算架構(gòu)，以突破傳統(tǒng)硬件在算力效率、能耗與可擴(kuò)展性方面的瓶頸。項(xiàng)目核心聚焦于異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同設(shè)計(jì)與算法優(yōu)化，通過融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與量子糾錯(cuò)技術(shù)，構(gòu)建低功耗、高并行度的計(jì)算范式。研究方法將基于多尺度仿真與硬件原型驗(yàn)證，重點(diǎn)解決多模態(tài)數(shù)據(jù)流處理中的資源調(diào)度與任務(wù)并行化難題。預(yù)期成果包括一套完整的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案、三款功能原型芯片（支持FP16、INT8及稀疏矩陣運(yùn)算），以及配套的編譯器與優(yōu)化工具鏈。該成果將顯著提升復(fù)雜科學(xué)計(jì)算與實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)的性能，為自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，同時(shí)推動(dòng)我國在高端計(jì)算硬件領(lǐng)域的自主可控進(jìn)程。項(xiàng)目還將建立標(biāo)準(zhǔn)化評測體系，為同類研究提供參考基準(zhǔn)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，以、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為代表的新一代信息技術(shù)正以前所未有的速度滲透到社會經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面，成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革和科技創(chuàng)新的核心引擎。伴隨著深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度的指數(shù)級增長和海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理需求的激增，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)在性能、能耗和可擴(kuò)展性等方面日益暴露出其固有的局限性。摩爾定律的逐漸失效使得單純依靠晶體管密度提升來提升計(jì)算性能的路徑變得愈發(fā)艱難，而功耗墻問題則對數(shù)據(jù)中心和終端設(shè)備的可持續(xù)運(yùn)行構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，開發(fā)新型智能計(jì)算架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)算力與能耗的協(xié)同優(yōu)化，已成為信息技術(shù)領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)緊迫性。

從技術(shù)現(xiàn)狀來看，當(dāng)前主流的計(jì)算架構(gòu)主要基于馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，其特點(diǎn)是存儲器與計(jì)算單元分離，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在兩者之間頻繁傳輸成為性能瓶頸。這種架構(gòu)在處理大規(guī)模矩陣運(yùn)算、圖計(jì)算等核心任務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)搬運(yùn)開銷占比高達(dá)80%以上，嚴(yán)重制約了計(jì)算效率。同時(shí)，為了滿足應(yīng)用對算力的持續(xù)需求，服務(wù)器和終端設(shè)備的功耗不斷提升，不僅增加了運(yùn)營成本，也帶來了巨大的能源消耗和環(huán)境壓力。據(jù)行業(yè)報(bào)告統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)據(jù)中心能耗已占全社會用電量的2%-3%，且預(yù)計(jì)到2030年將增長至近4%，其中計(jì)算是主要的耗能增長點(diǎn)。此外，傳統(tǒng)CPU在處理低精度數(shù)據(jù)（如INT8、INT4）和稀疏矩陣時(shí)效率低下，而專用加速器（如GPU、TPU）雖然提升了特定任務(wù)的性能，但缺乏通用性和靈活性，難以適應(yīng)多樣化的應(yīng)用場景。

更為突出的是，現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)在可擴(kuò)展性方面也面臨挑戰(zhàn)。隨著應(yīng)用需求的復(fù)雜化，單芯片算力已難以滿足超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)，而多芯片協(xié)同設(shè)計(jì)面臨著片間通信帶寬不足、時(shí)鐘偏移、功耗失控等問題。例如，在訓(xùn)練百億參數(shù)級別的深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，需要數(shù)千個(gè)高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn)組成的集群協(xié)同工作，但節(jié)點(diǎn)間的高速互聯(lián)方案（如InfiniBand、高速以太網(wǎng)）仍存在延遲和帶寬瓶頸，導(dǎo)致整體系統(tǒng)效率僅為理論值的50%-70%。這些問題的存在，不僅限制了技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，也制約了其在工業(yè)制造、金融風(fēng)控、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。

因此，開展面向新一代信息技術(shù)的智能計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化研究具有極其重要的必要性。首先，從理論層面看，探索計(jì)算范式的基本原理和優(yōu)化路徑，有助于深化對計(jì)算本質(zhì)的理解，推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)新發(fā)展。通過研究異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同機(jī)制、數(shù)據(jù)流優(yōu)化理論、新型存儲技術(shù)（如非易失性存儲器、光學(xué)存儲）的計(jì)算集成等前沿問題，有望為下一代計(jì)算體系提供新的科學(xué)思路。其次，從技術(shù)層面看，突破傳統(tǒng)架構(gòu)的瓶頸，研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能計(jì)算架構(gòu)，是提升我國在全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈中競爭力的關(guān)鍵舉措。這不僅可以解決當(dāng)前應(yīng)用面臨的算力瓶頸，還能催生新的計(jì)算芯片、系統(tǒng)軟件和應(yīng)用生態(tài)，形成技術(shù)引領(lǐng)和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。最后，從應(yīng)用層面看，高效能、低功耗的計(jì)算架構(gòu)是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、保障國家信息安全、促進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。通過優(yōu)化計(jì)算效率，可以降低應(yīng)用的門檻，加速技術(shù)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)滲透，同時(shí)減少能源消耗，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

本項(xiàng)目的研究具有顯著的社會價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值及學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會價(jià)值來看，通過研發(fā)新型智能計(jì)算架構(gòu)，可以有效緩解數(shù)據(jù)中心高能耗問題，減少能源浪費(fèi)，為構(gòu)建綠色數(shù)字社會貢獻(xiàn)力量。同時(shí)，提升計(jì)算的效率和可及性，將加速智能技術(shù)在交通、醫(yī)療、教育等公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，改善人民生活品質(zhì)，促進(jìn)社會公平發(fā)展。例如，在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，高效的計(jì)算架構(gòu)可以支持醫(yī)學(xué)影像的實(shí)時(shí)分析，提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率；在智能交通領(lǐng)域，可以加速自動(dòng)駕駛決策算法的運(yùn)行，提升道路安全水平。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，智能計(jì)算架構(gòu)是產(chǎn)業(yè)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，其研發(fā)和應(yīng)用將直接帶動(dòng)芯片設(shè)計(jì)、制造、軟件服務(wù)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2025年，全球智能計(jì)算芯片市場規(guī)模將達(dá)到5000億美元，其中高效能計(jì)算芯片占比將超過60%。本項(xiàng)目成果有望打破國外技術(shù)壟斷，降低國內(nèi)產(chǎn)業(yè)對進(jìn)口芯片的依賴，提升產(chǎn)業(yè)鏈安全性和經(jīng)濟(jì)韌性。此外，通過優(yōu)化計(jì)算效率，可以降低企業(yè)應(yīng)用技術(shù)的成本，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，激發(fā)實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新活力。例如，在金融行業(yè)，高效的計(jì)算架構(gòu)可以支持更復(fù)雜的量化交易策略和風(fēng)險(xiǎn)模型，提升業(yè)務(wù)競爭力；在制造業(yè)，可以加速工業(yè)機(jī)器人的智能控制和柔性生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目將推動(dòng)計(jì)算架構(gòu)、、半導(dǎo)體技術(shù)等多學(xué)科交叉融合，產(chǎn)生一批具有原創(chuàng)性的科研成果。通過研究異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同理論與方法，可以豐富計(jì)算理論體系，為未來計(jì)算范式的發(fā)展提供新的方向。同時(shí)，項(xiàng)目研發(fā)的編譯器、優(yōu)化工具鏈等軟件成果，將推動(dòng)系統(tǒng)軟件領(lǐng)域的創(chuàng)新，為開發(fā)者提供更便捷高效的開發(fā)環(huán)境。此外，項(xiàng)目建立的標(biāo)準(zhǔn)評測體系，將為智能計(jì)算架構(gòu)的性能評估提供科學(xué)依據(jù)，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)同。本項(xiàng)目的成功實(shí)施，有望培養(yǎng)一批掌握前沿計(jì)算技術(shù)的復(fù)合型人才，提升我國在智能計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力，為建設(shè)科技強(qiáng)國奠定堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在智能計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域，國際學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界已展現(xiàn)出積極的探索熱情，并取得了一系列研究成果，但同時(shí)也存在明顯的挑戰(zhàn)和研究空白。

國際上，關(guān)于智能計(jì)算架構(gòu)的研究主要呈現(xiàn)兩大技術(shù)路線：其一是以英偉達(dá)、AMD為代表的基于通用處理器（CPU）增強(qiáng)的異構(gòu)計(jì)算方案。英偉達(dá)通過GPU的并行計(jì)算能力成功拓展了圖形處理市場至領(lǐng)域，其CUDA平臺和TensorCore技術(shù)已成為業(yè)界主流。AMD則通過ROCm平臺嘗試在CPU上實(shí)現(xiàn)類似的異構(gòu)計(jì)算生態(tài)。這些方案通過軟件抽象層屏蔽底層硬件差異，降低了開發(fā)門檻，但在能效比、專用性以及與特定算法的匹配度上仍有提升空間。其二是由類腦計(jì)算研究催生的專用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片，如IBM的TrueNorth、Intel的Loihi以及英國Mimicking的SpiNNaker等。這些芯片借鑒生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和信息處理方式，具有極高的事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算效率和低功耗特性，特別適用于感知類任務(wù)。然而，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算目前仍面臨算法與硬件匹配度不高、軟件生態(tài)匱乏、通用計(jì)算能力不足等瓶頸，距離大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用尚有距離。

在存儲與計(jì)算協(xié)同方面，國際研究主要集中在非易失性存儲器（NVM）的計(jì)算集成領(lǐng)域。三星、SK海力士、美光等存儲芯片巨頭率先推出了基于NVM的存內(nèi)計(jì)算（In-MemoryComputing）技術(shù)，如三星的HBM2e-FC、SK海力士的TrueCache等，試圖通過在存儲層直接執(zhí)行計(jì)算任務(wù)來縮短數(shù)據(jù)訪問延遲。英偉達(dá)則推出了NVLink高速互聯(lián)技術(shù)，提升了多GPU間的數(shù)據(jù)傳輸帶寬。然而，這些方案仍面臨NVM單元計(jì)算能力有限、編程模型復(fù)雜、器件良率與可靠性等問題。在光計(jì)算領(lǐng)域，IBM、Intel、光迅科技等企業(yè)嘗試將光學(xué)器件應(yīng)用于計(jì)算中的矩陣乘法等核心運(yùn)算，以利用光子的高速并行傳輸特性。但光計(jì)算目前主要受限于光學(xué)器件的集成度、功耗以及與現(xiàn)有電路的接口技術(shù)。

國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，已形成特色鮮明的技術(shù)路線。在CPU與GPU異構(gòu)協(xié)同方面，華為海思的昇騰（Ascend）系列處理器通過DaVinci架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了對張量運(yùn)算的硬件加速，并配合CANN軟件棧構(gòu)建了完整的計(jì)算生態(tài)。阿里云的PolarDB數(shù)據(jù)庫嘗試將存算一體技術(shù)應(yīng)用于在線事務(wù)處理，提升了數(shù)據(jù)庫的查詢效率。騰訊云的Tensile引擎則專注于模型的動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)。但這些方案在跨架構(gòu)異構(gòu)協(xié)同、動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度等方面仍需突破。在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，清華大學(xué)、中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所等高校院所研發(fā)了類腦計(jì)算芯片，如“天機(jī)”系列，這些芯片在特定感知任務(wù)上展現(xiàn)出優(yōu)異的性能。北京月之暗面科技有限公司等初創(chuàng)企業(yè)則探索將類腦計(jì)算與邊緣計(jì)算結(jié)合，應(yīng)用于智能安防等領(lǐng)域。然而，國內(nèi)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算研究在器件工藝、算法適配、系統(tǒng)軟件等方面與國際先進(jìn)水平尚有差距。

在存算一體化方面，國內(nèi)研究主要集中在NVM計(jì)算集成和3D堆疊技術(shù)。西安電子科技大學(xué)、北京大學(xué)等高校研發(fā)了基于NVM的存內(nèi)計(jì)算芯片原型，探索了適用于計(jì)算的NVM編程模型。中芯國際、華虹半導(dǎo)體等芯片代工廠則推出了支持嵌入式NVM的工藝平臺。在光計(jì)算領(lǐng)域，西安交通大學(xué)、浙江大學(xué)等高校在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片設(shè)計(jì)方面取得了一定進(jìn)展。然而，國內(nèi)在存儲器件、光學(xué)器件、封裝集成等方面與國外頭部企業(yè)相比仍存在差距。

盡管國內(nèi)外在智能計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但仍存在諸多尚未解決的問題和研究空白。首先，在異構(gòu)計(jì)算協(xié)同方面，現(xiàn)有方案大多基于靜態(tài)任務(wù)分配或簡單的動(dòng)態(tài)調(diào)度，缺乏對應(yīng)用任務(wù)計(jì)算特性的深度理解和自適應(yīng)協(xié)同機(jī)制。如何構(gòu)建能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特征、計(jì)算模式實(shí)時(shí)調(diào)整資源分配和任務(wù)調(diào)度的智能協(xié)同框架，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)也是難點(diǎn)。其次，在存算一體化技術(shù)中，NVM的計(jì)算能力與存儲密度仍不匹配，編程模型復(fù)雜且缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，難以支持通用算法的高效執(zhí)行。如何突破NVM單元計(jì)算能力瓶頸，設(shè)計(jì)簡潔高效的存內(nèi)計(jì)算指令集和編譯器，是亟待解決的技術(shù)難題。此外，光計(jì)算技術(shù)目前主要集中于特定運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)，缺乏系統(tǒng)級的優(yōu)化和與現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)的深度融合方案。

在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，現(xiàn)有類腦芯片大多面向特定感知任務(wù)設(shè)計(jì)，缺乏對復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)的計(jì)算支持。同時(shí)，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與經(jīng)典計(jì)算架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì)仍處于起步階段，如何實(shí)現(xiàn)兩種計(jì)算范式的高效融合與應(yīng)用，是推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算走向成熟的關(guān)鍵。在軟件生態(tài)方面，無論是異構(gòu)計(jì)算平臺還是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算平臺，都缺乏完善的開發(fā)工具鏈和算法庫支持。如何構(gòu)建面向智能計(jì)算架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化軟件開發(fā)平臺，降低應(yīng)用開發(fā)門檻，是促進(jìn)技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用的重要前提。

綜上，當(dāng)前智能計(jì)算架構(gòu)研究在硬件創(chuàng)新、系統(tǒng)優(yōu)化和軟件生態(tài)等方面仍存在諸多挑戰(zhàn)，亟需開展系統(tǒng)性、前瞻性的研究工作。本項(xiàng)目擬從異構(gòu)計(jì)算協(xié)同、存算一體化、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算融合等角度切入，突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，為構(gòu)建高效、低功耗、可擴(kuò)展的新一代智能計(jì)算架構(gòu)提供理論依據(jù)和技術(shù)方案，填補(bǔ)國內(nèi)在該領(lǐng)域的部分研究空白，推動(dòng)我國在智能計(jì)算領(lǐng)域的自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在面向新一代信息技術(shù)對高性能、低功耗計(jì)算的需求，研發(fā)一套具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化方案，重點(diǎn)突破異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同、存算一體化設(shè)計(jì)以及面向任務(wù)的架構(gòu)優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。項(xiàng)目研究目標(biāo)與內(nèi)容如下：

1.**研究目標(biāo)**

***總體目標(biāo)**：構(gòu)建一套融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算思想、支持多模態(tài)數(shù)據(jù)流處理、具有高能效比和可擴(kuò)展性的新型智能計(jì)算架構(gòu)，并研制相應(yīng)的原型系統(tǒng)，為下一代應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

***具體目標(biāo)**：

***目標(biāo)一**：揭示異構(gòu)計(jì)算單元（CPU、GPU、NPU、FPGA等）在協(xié)同執(zhí)行任務(wù)時(shí)的性能瓶頸與資源沖突機(jī)制，提出基于任務(wù)特征與數(shù)據(jù)依賴分析的動(dòng)態(tài)協(xié)同策略。

***目標(biāo)二**：研發(fā)面向計(jì)算的存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，突破NVM單元計(jì)算能力與存儲密度的矛盾，實(shí)現(xiàn)算存單元的深度集成與高效互連。

***目標(biāo)三**：探索神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與傳統(tǒng)計(jì)算單元的融合機(jī)制，設(shè)計(jì)支持事件驅(qū)動(dòng)與馮·諾依曼計(jì)算協(xié)同的混合計(jì)算架構(gòu)，提升特定任務(wù)的能效。

***目標(biāo)四**：開發(fā)支持架構(gòu)優(yōu)化的編譯器與系統(tǒng)軟件框架，實(shí)現(xiàn)模型到異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的高效映射與動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)。

***目標(biāo)五**：研制包含新型計(jì)算單元、存算一體化單元和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的原型芯片（或功能驗(yàn)證平臺），驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)的性能與能效優(yōu)勢。

2.**研究內(nèi)容**

***研究內(nèi)容一：異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同優(yōu)化機(jī)制研究**

***具體研究問題**：現(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算平臺在任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)共享和通信協(xié)同方面存在哪些瓶頸？如何根據(jù)應(yīng)用的任務(wù)特征（如計(jì)算密集型、數(shù)據(jù)密集型、內(nèi)存密集型）和數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)單元的最優(yōu)任務(wù)分配與協(xié)同執(zhí)行？

***研究假設(shè)**：通過構(gòu)建基于數(shù)據(jù)流圖和任務(wù)計(jì)算的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度模型，結(jié)合硬件層面的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）優(yōu)化與軟件層面的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)協(xié)同，可以有效提升異構(gòu)計(jì)算平臺的整體性能和能效。

***研究方法**：首先，分析典型應(yīng)用（如目標(biāo)檢測、自然語言處理）在異構(gòu)平臺上的執(zhí)行特征與性能瓶頸；其次，設(shè)計(jì)一種面向任務(wù)的動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)度算法，該算法能夠根據(jù)任務(wù)隊(duì)列、數(shù)據(jù)緩存狀態(tài)和單元負(fù)載信息，實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)分配策略；再次，結(jié)合NoC路由算法優(yōu)化，減少片間數(shù)據(jù)傳輸延遲與能耗；最后，通過仿真平臺和原型驗(yàn)證系統(tǒng)評估協(xié)同策略的有效性。

***研究內(nèi)容二：面向計(jì)算的存算一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)**

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)存內(nèi)計(jì)算單元的結(jié)構(gòu)，使其既能提供足夠的計(jì)算能力支持低精度運(yùn)算，又能與存儲陣列高效集成？如何解決NVM單元的讀寫延遲、endurance和編程復(fù)雜度問題？

***研究假設(shè)**：通過采用層次化的存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)，將計(jì)算功能嵌入到存儲陣列的不同層級（如緩存層、主存層），并設(shè)計(jì)專用的存內(nèi)計(jì)算指令集與編譯器優(yōu)化技術(shù)，可以有效提升任務(wù)的數(shù)據(jù)處理效率。

***研究方法**：首先，研究不同類型NVM（如ReRAM、PCM）的計(jì)算特性與集成方案；其次，設(shè)計(jì)一種支持矩陣運(yùn)算、向量運(yùn)算等常見計(jì)算模式的存內(nèi)計(jì)算單元結(jié)構(gòu)；再次，開發(fā)面向存內(nèi)計(jì)算的編譯器后端，實(shí)現(xiàn)模型算子到存內(nèi)計(jì)算單元指令的映射，并進(jìn)行數(shù)據(jù)布局優(yōu)化；最后，設(shè)計(jì)包含存內(nèi)計(jì)算單元的片上系統(tǒng)原型，驗(yàn)證其在特定任務(wù)上的性能提升與能效改進(jìn)。

***研究內(nèi)容三：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)計(jì)算單元融合機(jī)制研究**

***具體研究問題**：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元（如類SNN芯片）如何與傳統(tǒng)馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)有效集成？兩者之間的數(shù)據(jù)交互與任務(wù)切換機(jī)制如何設(shè)計(jì)？如何利用神經(jīng)形態(tài)單元處理事件驅(qū)動(dòng)型任務(wù)（如傳感器數(shù)據(jù)處理）？

***研究假設(shè)**：通過設(shè)計(jì)一種混合計(jì)算架構(gòu)，其中神經(jīng)形態(tài)單元負(fù)責(zé)處理低延遲、事件驅(qū)動(dòng)的感知任務(wù)，傳統(tǒng)計(jì)算單元處理復(fù)雜邏輯與全局優(yōu)化任務(wù)，并建立高效的異構(gòu)指令集與數(shù)據(jù)交互接口，可以實(shí)現(xiàn)兩種計(jì)算范式的優(yōu)勢互補(bǔ)。

***研究方法**：首先，研究現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的計(jì)算模型與接口標(biāo)準(zhǔn)；其次，設(shè)計(jì)一種支持事件觸發(fā)、馮·諾依曼計(jì)算協(xié)同的混合計(jì)算單元架構(gòu)；再次，開發(fā)一套融合兩種計(jì)算范式的指令集，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)；最后，構(gòu)建包含神經(jīng)形態(tài)單元與傳統(tǒng)處理器的原型系統(tǒng)，驗(yàn)證其在處理事件驅(qū)動(dòng)型任務(wù)（如智能視頻監(jiān)控）上的能效優(yōu)勢。

***研究內(nèi)容四：支持架構(gòu)優(yōu)化的編譯器與系統(tǒng)軟件框架開發(fā)**

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)編譯器前端以自動(dòng)分析模型的計(jì)算特性與數(shù)據(jù)依賴？如何開發(fā)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度與資源管理？如何構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的架構(gòu)性能評測體系？

***研究假設(shè)**：通過開發(fā)一套基于模型驅(qū)動(dòng)的編譯器框架，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的優(yōu)化技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)模型到異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的高效自動(dòng)映射；同時(shí)，設(shè)計(jì)靈活的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)框架，能夠根據(jù)應(yīng)用場景和系統(tǒng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略。

***研究方法**：首先，研究模型（如Transformer、CNN）的計(jì)算圖與數(shù)據(jù)流特性，開發(fā)模型解析與自動(dòng)代碼生成技術(shù)；其次，設(shè)計(jì)支持多目標(biāo)優(yōu)化的編譯器后端，能夠在性能、功耗、面積等多個(gè)維度進(jìn)行權(quán)衡；再次，開發(fā)一個(gè)可擴(kuò)展的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)框架，支持任務(wù)竊取、負(fù)載均衡、動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整等機(jī)制；最后，建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的智能計(jì)算架構(gòu)性能評測基準(zhǔn)與工具集，用于評估和比較不同架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣。

***研究內(nèi)容五：新型智能計(jì)算架構(gòu)原型系統(tǒng)研制**

***具體研究問題**：如何將上述提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)理念轉(zhuǎn)化為實(shí)際的硬件原型？如何驗(yàn)證原型系統(tǒng)在性能、能效和可擴(kuò)展性方面的優(yōu)勢？

***研究假設(shè)**：通過采用先進(jìn)的集成電路設(shè)計(jì)工藝和系統(tǒng)級集成技術(shù)，可以研制出包含新型計(jì)算單元、存算一體化單元和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的原型芯片（或基于FPGA/ASIC的驗(yàn)證平臺），并在典型應(yīng)用場景中驗(yàn)證其優(yōu)越性。

***研究方法**：首先，進(jìn)行詳細(xì)的架構(gòu)RTL設(shè)計(jì)與電路級仿真驗(yàn)證；其次，選擇合適的工藝節(jié)點(diǎn)（或FPGA平臺）進(jìn)行原型流片（或快速原型驗(yàn)證）；再次，開發(fā)驅(qū)動(dòng)程序、系統(tǒng)軟件和基準(zhǔn)測試程序；最后，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對原型系統(tǒng)進(jìn)行全面的性能與能效測試，并與現(xiàn)有商用架構(gòu)進(jìn)行對比分析。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論研究、仿真建模、硬件原型驗(yàn)證相結(jié)合的綜合研究方法，按照系統(tǒng)設(shè)計(jì)、原型研制、測試評估的技術(shù)路線逐步推進(jìn)，具體如下：

1.**研究方法**

***理論分析與建模方法**：針對異構(gòu)計(jì)算協(xié)同、存算一體化設(shè)計(jì)、神經(jīng)形態(tài)融合等核心科學(xué)問題，將運(yùn)用計(jì)算理論、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路設(shè)計(jì)、信息論等多學(xué)科的理論工具進(jìn)行深入分析。研究異構(gòu)計(jì)算單元間的性能互補(bǔ)與資源沖突機(jī)理，建立基于數(shù)據(jù)流圖和任務(wù)計(jì)算的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度模型；研究NVM器件特性與計(jì)算功能融合的理論基礎(chǔ)，建立存內(nèi)計(jì)算單元的等效電路模型與計(jì)算模型；研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的協(xié)同理論，建立混合計(jì)算系統(tǒng)的性能與能效分析模型。通過理論分析，為架構(gòu)設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)和優(yōu)化方向。

***計(jì)算機(jī)仿真與性能評估方法**：將利用CycleAccumulator、Gem5等系統(tǒng)級仿真器，以及Nest、Brian2等神經(jīng)形態(tài)計(jì)算仿真框架，對所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行性能評估。開發(fā)定制的仿真工具，模擬應(yīng)用的工作負(fù)載特征，評估異構(gòu)協(xié)同策略、存內(nèi)計(jì)算效率、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算性能等關(guān)鍵指標(biāo)。通過仿真，可以在早期階段對多種設(shè)計(jì)方案進(jìn)行快速評估與比較，降低原型研制成本，指導(dǎo)架構(gòu)優(yōu)化方向。仿真過程中將重點(diǎn)關(guān)注計(jì)算吞吐量、延遲、功耗、面積（PPA）等關(guān)鍵性能指標(biāo)。

***硬件原型研制與驗(yàn)證方法**：基于XilinxZynqUltraScale+MPSoC、IntelStratix10FPGA或先進(jìn)CMOS工藝（如28nm或更先進(jìn)節(jié)點(diǎn)），研制包含CPU、GPU、NPU、FPGA加速器、NVM存儲單元、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心等關(guān)鍵組件的原型系統(tǒng)。采用硬件描述語言（如VHDL/Verilog）進(jìn)行RTL設(shè)計(jì)，利用電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具進(jìn)行仿真驗(yàn)證、綜合、布局布線。對于NVM等新型存儲器件，將合作或采用商用IP核。通過硬件原型實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證架構(gòu)設(shè)計(jì)的實(shí)際性能、能效和可擴(kuò)展性，發(fā)現(xiàn)理論分析與仿真中未考慮到的實(shí)際問題。

***模型與基準(zhǔn)測試方法**：選取典型的計(jì)算機(jī)視覺（如ResNet50、YOLOv5）、自然語言處理（如BERT、GPT）和推薦系統(tǒng)等模型作為基準(zhǔn)測試程序。對模型進(jìn)行量化和剪枝等優(yōu)化，以適應(yīng)低精度計(jì)算和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的需求。開發(fā)相應(yīng)的測試程序，在仿真平臺和硬件原型上運(yùn)行這些基準(zhǔn)測試，系統(tǒng)地評估架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣。同時(shí)，收集并分析不同應(yīng)用的真實(shí)工作負(fù)載數(shù)據(jù)，用于指導(dǎo)架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

***數(shù)據(jù)收集與分析方法**：在仿真和硬件實(shí)驗(yàn)過程中，將系統(tǒng)地收集性能（如任務(wù)完成時(shí)間、吞吐率）、功耗（如動(dòng)態(tài)功耗、靜態(tài)功耗）、資源利用率（如計(jì)算單元利用率、內(nèi)存帶寬利用率）等數(shù)據(jù)。采用統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、數(shù)據(jù)可視化等方法對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。通過分析，識別架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢與不足，驗(yàn)證研究假設(shè)，總結(jié)研究成果。分析結(jié)果將用于指導(dǎo)后續(xù)的架構(gòu)優(yōu)化和改進(jìn)。

2.**技術(shù)路線**

***第一階段：架構(gòu)設(shè)計(jì)理論研究與仿真驗(yàn)證（第1-12個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟**：

1.深入分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的技術(shù)切入點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)。

2.針對異構(gòu)計(jì)算協(xié)同，研究任務(wù)特征與數(shù)據(jù)依賴分析方法，建立動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)度模型。

3.針對存算一體化，研究NVM計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法，建立存內(nèi)計(jì)算模型，設(shè)計(jì)專用指令集。

4.針對神經(jīng)形態(tài)融合，研究混合計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，建立事件驅(qū)動(dòng)與馮·諾依曼計(jì)算協(xié)同機(jī)制。

5.利用CycleAccumulator、Gem5、Nest等工具，對初步設(shè)計(jì)的架構(gòu)進(jìn)行仿真評估，重點(diǎn)關(guān)注性能與能效指標(biāo)。

6.根據(jù)仿真結(jié)果，迭代優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。

***第二階段：原型系統(tǒng)研制與初步驗(yàn)證（第13-30個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟**：

1.基于FPGA或先進(jìn)CMOS工藝，完成包含CPU、GPU、NPU、NVM存儲單元、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心等關(guān)鍵組件的原型系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)。

2.開發(fā)原型系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序、操作系統(tǒng)內(nèi)核模塊和基準(zhǔn)測試程序。

3.在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中對原型系統(tǒng)進(jìn)行功能驗(yàn)證和初步性能測試。

4.收集初步實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果進(jìn)行對比分析，驗(yàn)證硬件實(shí)現(xiàn)的可行性。

5.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對架構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行修正和完善。

***第三階段：系統(tǒng)優(yōu)化與深度評估（第31-48個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟**：

1.針對原型系統(tǒng)，開發(fā)支持架構(gòu)優(yōu)化的編譯器后端和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)框架。

2.利用基準(zhǔn)測試程序，對優(yōu)化后的原型系統(tǒng)進(jìn)行全面的性能、能效和可擴(kuò)展性評估。

3.與現(xiàn)有商用架構(gòu)（如GPU、TPU、CPU）進(jìn)行對比分析，量化本項(xiàng)目提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢。

4.分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

5.探索原型系統(tǒng)的應(yīng)用場景，進(jìn)行小范圍的應(yīng)用驗(yàn)證。

***第四階段：總結(jié)與成果推廣（第49-60個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟**：

1.整理項(xiàng)目研究成果，包括理論分析、仿真結(jié)果、原型系統(tǒng)數(shù)據(jù)、技術(shù)文檔等。

2.撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，提交結(jié)題材料。

3.在高水平學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表研究成果。

4.評估項(xiàng)目預(yù)期效益，提出未來研究方向和建議。

5.探索與產(chǎn)業(yè)界合作，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對新一代信息技術(shù)對智能計(jì)算架構(gòu)的迫切需求，提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路和技術(shù)方案，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.**異構(gòu)計(jì)算協(xié)同理論與方法創(chuàng)新**：

***創(chuàng)新點(diǎn)一：基于任務(wù)特征的動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)度模型**。區(qū)別于現(xiàn)有大多基于靜態(tài)任務(wù)分配或簡單啟發(fā)式規(guī)則的異構(gòu)協(xié)同方法，本項(xiàng)目提出構(gòu)建一種能夠深度融合任務(wù)計(jì)算特性（如算子類型、數(shù)據(jù)規(guī)模、精度要求、計(jì)算模式）與異構(gòu)單元計(jì)算能力、存儲特性、通信開銷的動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)度模型。該模型將利用任務(wù)解析階段獲得的數(shù)據(jù)依賴圖和計(jì)算復(fù)雜度信息，結(jié)合實(shí)時(shí)采集的單元負(fù)載和資源狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)跨架構(gòu)單元的任務(wù)遷移、數(shù)據(jù)重計(jì)算和資源預(yù)留等精細(xì)化協(xié)同策略，從而在保證任務(wù)完成的同時(shí)，最大化系統(tǒng)整體吞吐量和能效。

***創(chuàng)新點(diǎn)二：面向數(shù)據(jù)流的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制**?，F(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化往往關(guān)注計(jì)算單元的負(fù)載均衡，而本項(xiàng)目將引入數(shù)據(jù)流視角，分析應(yīng)用中數(shù)據(jù)在不同計(jì)算單元間傳輸?shù)钠款i。通過設(shè)計(jì)支持?jǐn)?shù)據(jù)流預(yù)測與預(yù)取、數(shù)據(jù)局部性保持、以及邊傳輸邊計(jì)算的協(xié)同機(jī)制，減少無效的數(shù)據(jù)搬運(yùn)和等待時(shí)間，進(jìn)一步提升異構(gòu)系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和流式任務(wù)時(shí)。

2.**存算一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)創(chuàng)新**：

***創(chuàng)新點(diǎn)三：層次化存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)**。針對NVM單元計(jì)算能力與存儲密度的固有矛盾，本項(xiàng)目不尋求單一類型的NVM完全替代SRAM/DRAM，而是提出一種層次化的存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)。該架構(gòu)將根據(jù)計(jì)算任務(wù)的需求和NVM特性，將計(jì)算功能以不同的強(qiáng)度和形式嵌入到存儲系統(tǒng)的不同層級（例如，在緩存層實(shí)現(xiàn)簡單的邏輯運(yùn)算，在主存層實(shí)現(xiàn)低精度矩陣運(yùn)算），形成一種計(jì)算能力漸變的存儲層次結(jié)構(gòu)。這種設(shè)計(jì)旨在充分利用NVM高密度、非易失性的優(yōu)勢，同時(shí)規(guī)避其單元計(jì)算能力不足的短板，實(shí)現(xiàn)算存一體化的性能與成本效益最大化。

***創(chuàng)新點(diǎn)四：面向算子的存內(nèi)計(jì)算單元定制設(shè)計(jì)**。本項(xiàng)目將針對計(jì)算中常見的矩陣乘加、卷積、激活函數(shù)等算子，設(shè)計(jì)專用化的存內(nèi)計(jì)算單元。這些單元將采用適合NVM特性的電路結(jié)構(gòu)（如多電平存儲、模擬計(jì)算），并優(yōu)化指令集，以實(shí)現(xiàn)特定算子的單周期或亞周期執(zhí)行，從而顯著提升存內(nèi)計(jì)算的計(jì)算密度和能效。

3.**神經(jīng)形態(tài)計(jì)算融合機(jī)制創(chuàng)新**：

***創(chuàng)新點(diǎn)五：事件驅(qū)動(dòng)與馮·諾依曼計(jì)算協(xié)同架構(gòu)**。現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)計(jì)算融合方案大多側(cè)重于數(shù)據(jù)層面的融合，本項(xiàng)目則致力于架構(gòu)層面的深度融合。我們將設(shè)計(jì)一種混合計(jì)算架構(gòu)，其中神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元（如基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或SNN的芯片）通過事件驅(qū)動(dòng)的機(jī)制處理實(shí)時(shí)性要求高、數(shù)據(jù)相關(guān)性強(qiáng)的感知類任務(wù)（如圖像邊緣檢測、聲音特征提?。鴤鹘y(tǒng)馮·諾依曼計(jì)算單元?jiǎng)t處理需要復(fù)雜邏輯推理、全局信息聚合或高精度計(jì)算的任務(wù)。兩者之間通過優(yōu)化的接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交換與任務(wù)協(xié)同，形成一個(gè)互補(bǔ)、高效的混合計(jì)算系統(tǒng)。

***創(chuàng)新點(diǎn)六：混合計(jì)算指令集與運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)**。為了實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)單元與傳統(tǒng)計(jì)算單元的有效協(xié)同，本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一套混合計(jì)算指令集，能夠支持對兩種計(jì)算模式進(jìn)行統(tǒng)一或分時(shí)的編程。同時(shí)，開發(fā)一個(gè)靈活的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)任務(wù)特性、系統(tǒng)狀態(tài)和兩種計(jì)算單元的實(shí)時(shí)負(fù)載，動(dòng)態(tài)決定任務(wù)在哪類計(jì)算單元上執(zhí)行，以及如何進(jìn)行任務(wù)切換和數(shù)據(jù)遷移，從而最大限度地發(fā)揮混合計(jì)算架構(gòu)的性能和能效優(yōu)勢。

4.**編譯器與系統(tǒng)軟件優(yōu)化創(chuàng)新**：

***創(chuàng)新點(diǎn)七：基于模型驅(qū)動(dòng)的模型自動(dòng)架構(gòu)映射**。本項(xiàng)目將開發(fā)一套基于模型驅(qū)動(dòng)的編譯器框架，能夠自動(dòng)分析模型的計(jì)算圖、數(shù)據(jù)流特性、算子依賴等信息，并將其自動(dòng)映射到異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)上。該框架將融合傳統(tǒng)編譯優(yōu)化技術(shù)（如循環(huán)變換、代碼生成）與機(jī)器學(xué)習(xí)輔助優(yōu)化技術(shù)（如利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行架構(gòu)選擇和參數(shù)優(yōu)化），實(shí)現(xiàn)對模型到目標(biāo)硬件的高效、自動(dòng)化的代碼生成與優(yōu)化，降低開發(fā)者使用新型智能計(jì)算架構(gòu)的門檻。

***創(chuàng)新點(diǎn)八：面向應(yīng)用的動(dòng)態(tài)運(yùn)行時(shí)優(yōu)化框架**。針對應(yīng)用運(yùn)行時(shí)環(huán)境的高度動(dòng)態(tài)性，本項(xiàng)目將開發(fā)一個(gè)可擴(kuò)展的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)框架。該框架不僅支持任務(wù)級的動(dòng)態(tài)調(diào)度和負(fù)載均衡，還將支持計(jì)算單元間的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）、數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化、以及針對特定算子的在線優(yōu)化等機(jī)制，以適應(yīng)應(yīng)用負(fù)載的變化和系統(tǒng)資源的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)性能與能效的持續(xù)優(yōu)化。

5.**系統(tǒng)級集成與評估創(chuàng)新**：

***創(chuàng)新點(diǎn)九：多技術(shù)融合的原型系統(tǒng)研制**。本項(xiàng)目將嘗試在同一個(gè)原型平臺上集成CPU、GPU、NPU、FPGA、NVM存儲以及神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心等多種異構(gòu)計(jì)算單元和存儲技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)功能相對完整的智能計(jì)算原型系統(tǒng)。這種多技術(shù)融合的原型研制，旨在更全面地驗(yàn)證本項(xiàng)目提出的架構(gòu)創(chuàng)新方案在實(shí)際系統(tǒng)層面的可行性和優(yōu)勢，為后續(xù)的工程化應(yīng)用提供重要的參考依據(jù)。

***創(chuàng)新點(diǎn)十：全面的應(yīng)用性能與能效評估體系**。本項(xiàng)目將建立一套全面的性能與能效評估體系，不僅關(guān)注傳統(tǒng)的計(jì)算吞吐量和延遲指標(biāo)，還將重點(diǎn)評估系統(tǒng)能耗、散熱需求、以及特定應(yīng)用的能效比（如每FLOPS的功耗）。同時(shí)，將針對不同類型的應(yīng)用（CV、NLP、推薦等）進(jìn)行測試評估，確保研究成果的普適性和實(shí)用性，為智能計(jì)算架構(gòu)的性能與能效評價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。

綜上所述，本項(xiàng)目在異構(gòu)計(jì)算協(xié)同理論、存算一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算融合機(jī)制、編譯器與系統(tǒng)軟件優(yōu)化以及系統(tǒng)級集成評估等方面均提出了具有原創(chuàng)性和前瞻性的創(chuàng)新點(diǎn)，有望為解決下一代智能計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)提供有效的技術(shù)方案，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞新一代信息技術(shù)的智能計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化需求，經(jīng)過系統(tǒng)研究和技術(shù)攻關(guān)，預(yù)期在理論、技術(shù)、原型和人才培養(yǎng)等方面取得一系列重要成果，具體如下：

1.**理論貢獻(xiàn)**：

***創(chuàng)新性協(xié)同理論體系**：預(yù)期建立一套完整的異構(gòu)計(jì)算單元?jiǎng)討B(tài)協(xié)同理論體系，包括基于任務(wù)特征的數(shù)據(jù)依賴分析模型、考慮通信開銷的資源分配算法、以及面向應(yīng)用場景的協(xié)同優(yōu)化策略。該理論體系將深化對異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)性能瓶頸和優(yōu)化路徑的理解，為后續(xù)相關(guān)研究提供理論基礎(chǔ)。

***存內(nèi)計(jì)算設(shè)計(jì)原理**：預(yù)期揭示NVM器件特性與計(jì)算功能融合的設(shè)計(jì)原理，提出面向算子的層次化存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，并建立有效的存內(nèi)計(jì)算單元計(jì)算模型和性能評估模型。這些理論成果將推動(dòng)存內(nèi)計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，為其在領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

***混合計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)理論**：預(yù)期形成一套關(guān)于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)協(xié)同工作的理論框架，包括混合計(jì)算單元的設(shè)計(jì)原則、事件驅(qū)動(dòng)與馮·諾依曼計(jì)算的任務(wù)切換機(jī)制、以及混合計(jì)算系統(tǒng)的性能與能效分析方法。該理論將促進(jìn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算從感知領(lǐng)域向更復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)的拓展。

***編譯優(yōu)化理論方法**：預(yù)期發(fā)展一套基于模型驅(qū)動(dòng)的模型自動(dòng)架構(gòu)映射理論，以及面向多目標(biāo)優(yōu)化的編譯器后端設(shè)計(jì)理論。這些理論將提升編譯器在處理復(fù)雜模型和新型計(jì)算架構(gòu)方面的能力，降低應(yīng)用開發(fā)復(fù)雜度。

2.**技術(shù)方法與軟件成果**：

***高性能計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案**：預(yù)期提出一套包含異構(gòu)計(jì)算協(xié)同、存算一體化、神經(jīng)形態(tài)融合等多方面優(yōu)化的智能計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，形成詳細(xì)的技術(shù)文檔和設(shè)計(jì)規(guī)范。

***編譯器與系統(tǒng)軟件框架**：預(yù)期開發(fā)一套支持模型到新型智能計(jì)算架構(gòu)高效映射和動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)的編譯器后端框架和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)軟件。該框架將提供API接口和開發(fā)工具，方便研究人員和開發(fā)者使用。

***標(biāo)準(zhǔn)化性能評測體系**：預(yù)期建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的智能計(jì)算架構(gòu)性能評測基準(zhǔn)（Benchmark）和測試工具集，涵蓋性能、能效、延遲、面積等多個(gè)維度，為不同架構(gòu)設(shè)計(jì)的比較評估提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

3.**原型系統(tǒng)與工程實(shí)現(xiàn)**：

***功能驗(yàn)證原型系統(tǒng)**：預(yù)期研制出包含CPU、GPU、NPU、NVM存儲單元、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心等關(guān)鍵組件的功能驗(yàn)證原型系統(tǒng)（基于FPGA或ASIC）。該原型系統(tǒng)將能夠運(yùn)行典型的應(yīng)用，驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)的可行性和核心創(chuàng)新點(diǎn)。

***性能優(yōu)化原型系統(tǒng)**：在功能驗(yàn)證原型的基礎(chǔ)上，預(yù)期進(jìn)行進(jìn)一步的性能和能效優(yōu)化，研制出性能表現(xiàn)更優(yōu)異、更接近實(shí)際應(yīng)用場景的原型系統(tǒng)，用于深入的性能評估和對比驗(yàn)證。

***關(guān)鍵技術(shù)專利**：在研究過程中，預(yù)期產(chǎn)生多項(xiàng)關(guān)于新型計(jì)算架構(gòu)、協(xié)同方法、存內(nèi)計(jì)算設(shè)計(jì)、混合計(jì)算系統(tǒng)等方面的發(fā)明專利申請。

4.**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**：

***提升應(yīng)用性能與能效**：本項(xiàng)目成果有望顯著提升應(yīng)用（特別是大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理任務(wù)）的計(jì)算性能和能效比，降低應(yīng)用的部署門檻和運(yùn)行成本。這將加速技術(shù)在金融風(fēng)控、智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化、智能交通等領(lǐng)域的落地應(yīng)用。

***推動(dòng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級**：本項(xiàng)目的研究成果將為中國在高端計(jì)算硬件領(lǐng)域掌握核心技術(shù)、減少對國外技術(shù)的依賴提供支撐，有助于培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，推動(dòng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化方向發(fā)展。

***支撐國家重大戰(zhàn)略需求**：本項(xiàng)目研發(fā)的高性能、低功耗智能計(jì)算架構(gòu)，能夠?yàn)閲以?、大?shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的重大科技發(fā)展戰(zhàn)略提供關(guān)鍵基礎(chǔ)支撐，保障國家信息安全，提升國家核心競爭力。

***促進(jìn)學(xué)術(shù)交流與合作**：項(xiàng)目預(yù)期將產(chǎn)生一系列高水平學(xué)術(shù)論文，并在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)會議上進(jìn)行交流，提升中國在智能計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。同時(shí)，項(xiàng)目合作將促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研之間的深度融合，加速科技成果轉(zhuǎn)化。

***培養(yǎng)高層次人才**：項(xiàng)目執(zhí)行過程中將培養(yǎng)一批掌握智能計(jì)算前沿理論和技術(shù)的博士、碩士研究生，為我國相關(guān)領(lǐng)域輸送高水平專業(yè)人才，助力科技強(qiáng)國建設(shè)。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，為解決下一代智能計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)提供有效的技術(shù)方案，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，并為我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的升級和發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃在三年內(nèi)（共60個(gè)月）分四個(gè)階段實(shí)施，每個(gè)階段任務(wù)明確，時(shí)間安排緊湊，確保研究目標(biāo)的順利達(dá)成。同時(shí)，針對研究中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，制定了相應(yīng)的應(yīng)對策略。

1.**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

***第一階段：架構(gòu)設(shè)計(jì)理論研究與仿真驗(yàn)證（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***第1-3個(gè)月**：深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確技術(shù)難點(diǎn)與創(chuàng)新方向；組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，制定詳細(xì)研究計(jì)劃和任務(wù)分解。

***第4-6個(gè)月**：開展異構(gòu)計(jì)算協(xié)同理論研究，分析典型應(yīng)用的任務(wù)特征，建立動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)度模型；研究NVM計(jì)算單元設(shè)計(jì)原理，進(jìn)行存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)的概念設(shè)計(jì)。

***第7-9個(gè)月**：研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)計(jì)算融合的理論基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)混合計(jì)算架構(gòu)方案；初步建立仿真模型，搭建仿真測試平臺。

***第10-12個(gè)月**：完成各架構(gòu)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)，包括協(xié)同調(diào)度算法、存內(nèi)計(jì)算單元結(jié)構(gòu)、混合計(jì)算接口等；利用CycleAccumulator、Gem5等工具進(jìn)行全面的性能仿真評估，完成第一階段中期檢查與報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：

***第1-3個(gè)月**：完成文獻(xiàn)調(diào)研、團(tuán)隊(duì)組建和計(jì)劃制定。

***第4-9個(gè)月**：每月完成一項(xiàng)核心理論研究和架構(gòu)設(shè)計(jì)任務(wù)。

***第10-12個(gè)月**：完成仿真模型搭建和初步性能評估，提交中期報(bào)告。

***第二階段：原型系統(tǒng)研制與初步驗(yàn)證（第13-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***第13-18個(gè)月**：完成原型系統(tǒng)的硬件詳細(xì)設(shè)計(jì)（RTL代碼編寫），進(jìn)行功能仿真和邏輯驗(yàn)證；選擇合適的FPGA平臺或與代工廠溝通ASIC流片方案。

***第19-24個(gè)月**：進(jìn)行硬件綜合、布局布線，完成物理設(shè)計(jì)；開發(fā)原型系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序、操作系統(tǒng)內(nèi)核模塊（如Linux定制版）和基準(zhǔn)測試程序。

***第25-27個(gè)月**：完成原型系統(tǒng)的硬件流片（或FPGA下載燒錄），進(jìn)行板級調(diào)試和功能驗(yàn)證。

***第28-30個(gè)月**：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對原型系統(tǒng)進(jìn)行初步性能測試（重點(diǎn)測試計(jì)算吞吐量、延遲、功耗），收集初步實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，完成第二階段中期檢查與報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：

***第13-18個(gè)月**：完成硬件詳細(xì)設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

***第19-24個(gè)月**：每月完成一項(xiàng)硬件實(shí)現(xiàn)和軟件開發(fā)任務(wù)。

***第25-27個(gè)月**：完成硬件制造和下載調(diào)試。

***第28-30個(gè)月**：完成初步性能測試，提交中期報(bào)告。

***第三階段：系統(tǒng)優(yōu)化與深度評估（第31-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***第31-36個(gè)月**：開發(fā)支持架構(gòu)優(yōu)化的編譯器后端和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)框架；對原型系統(tǒng)進(jìn)行軟件層面的深度優(yōu)化。

***第37-42個(gè)月**：選取多個(gè)典型基準(zhǔn)測試程序（CV、NLP等），在優(yōu)化后的原型系統(tǒng)上進(jìn)行全面測試；與現(xiàn)有商用架構(gòu)（如GPU、TPU）進(jìn)行對比分析。

***第43-45個(gè)月**：深入分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，識別架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢與不足，總結(jié)研究成果；開始撰寫學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

***第46-48個(gè)月**：完成大部分學(xué)術(shù)論文的撰寫，內(nèi)部評審，修改完善；提交結(jié)題材料初稿。

***進(jìn)度安排**：

***第31-36個(gè)月**：完成編譯優(yōu)化工具鏈的開發(fā)。

***第37-42個(gè)月**：每月完成一項(xiàng)基準(zhǔn)測試和對比分析任務(wù)。

***第43-48個(gè)月**：完成數(shù)據(jù)分析、論文撰寫和結(jié)題材料準(zhǔn)備。

***第四階段：總結(jié)與成果推廣（第49-60個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***第49-52個(gè)月**：系統(tǒng)整理項(xiàng)目研究成果，包括理論分析、仿真結(jié)果、原型系統(tǒng)數(shù)據(jù)、技術(shù)文檔等；完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告的撰寫。

***第53-55個(gè)月**：在高水平學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表研究成果；項(xiàng)目成果發(fā)布會或技術(shù)交流會。

***第56-58個(gè)月**：評估項(xiàng)目預(yù)期效益，提出未來研究方向和建議；探索與產(chǎn)業(yè)界合作，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

***第59-60個(gè)月**：完成結(jié)題驗(yàn)收準(zhǔn)備工作，提交最終結(jié)題報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：

***第49-55個(gè)月**：每月完成一項(xiàng)成果總結(jié)與發(fā)布任務(wù)。

***第56-60個(gè)月**：完成效益評估、合作探索和結(jié)題驗(yàn)收。

2.**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：新型計(jì)算架構(gòu)涉及多學(xué)科交叉，理論創(chuàng)新可能遇到瓶頸；原型系統(tǒng)研制中硬件設(shè)計(jì)、工藝選擇、軟件適配等環(huán)節(jié)可能存在不確定性；模型映射與優(yōu)化技術(shù)可能難以達(dá)到預(yù)期效果。

***應(yīng)對策略**：

*加強(qiáng)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)建設(shè)，引入領(lǐng)域?qū)＜姨峁┲笇?dǎo)；設(shè)置多個(gè)備選技術(shù)方案，進(jìn)行預(yù)研和可行性分析；采用模塊化設(shè)計(jì)，分階段驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)；與硬件廠商、軟件公司建立合作關(guān)系，共享資源，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究過程中可能遇到技術(shù)難題導(dǎo)致進(jìn)度延誤；外部因素如人員變動(dòng)、經(jīng)費(fèi)調(diào)整等可能影響項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)；關(guān)鍵設(shè)備或軟件工具獲取受阻。

***應(yīng)對策略**：

*制定詳細(xì)的里程碑計(jì)劃和緩沖時(shí)間，定期進(jìn)行進(jìn)度跟蹤和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；建立靈活的項(xiàng)目管理機(jī)制，及時(shí)調(diào)整計(jì)劃；儲備關(guān)鍵設(shè)備和備選軟件方案；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力，減少人員流動(dòng)帶來的影響。

***成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究成果可能存在與市場需求脫節(jié)；技術(shù)驗(yàn)證不充分導(dǎo)致難以產(chǎn)業(yè)化；知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)不力造成成果流失。

***應(yīng)對策略**：

*在項(xiàng)目初期即開展市場調(diào)研，與潛在應(yīng)用單位保持溝通，確保研究方向與產(chǎn)業(yè)需求匹配；加強(qiáng)原型系統(tǒng)在實(shí)際場景中的測試驗(yàn)證，收集用戶反饋；建立完善的知識產(chǎn)權(quán)管理體系，積極申請專利；探索多種成果轉(zhuǎn)化路徑，如技術(shù)許可、合作開發(fā)、創(chuàng)辦衍生公司等。

***團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：團(tuán)隊(duì)成員背景差異大，溝通協(xié)作不暢；項(xiàng)目目標(biāo)不明確或存在分歧；外部合作方配合度不高。

***應(yīng)對策略**：

*建立有效的溝通機(jī)制，定期召開項(xiàng)目例會，確保信息共享和問題解決；明確項(xiàng)目目標(biāo)和各成員職責(zé)，形成統(tǒng)一認(rèn)識；簽訂合作協(xié)議，明確合作各方的權(quán)利義務(wù)；建立績效評估體系，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員積極參與。

***財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算可能存在偏差；實(shí)際支出超出預(yù)算；經(jīng)費(fèi)使用效率不高。

***應(yīng)對策略**：

*基于科學(xué)估算制定詳細(xì)預(yù)算，明確各項(xiàng)支出的預(yù)期目標(biāo)和用途；建立嚴(yán)格的財(cái)務(wù)管理制度，規(guī)范經(jīng)費(fèi)使用流程；定期進(jìn)行財(cái)務(wù)審計(jì)，確保資金使用的合規(guī)性和有效性；探索多元化經(jīng)費(fèi)來源，如申請橫向課題、企業(yè)贊助等，增加資金保障。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)識別和應(yīng)對策略的制定，本項(xiàng)目將努力將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受范圍內(nèi)，確保項(xiàng)目研究的順利進(jìn)行和預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路設(shè)計(jì)、算法、軟件工程以及集成電路制造等領(lǐng)域具有深厚學(xué)術(shù)造詣和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景涵蓋項(xiàng)目所需的全部關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，具備完成項(xiàng)目目標(biāo)的綜合能力。團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表高水平論文，并承擔(dān)過國家級或省部級科研項(xiàng)目。

1.**團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**：

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人**：張教授，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域資深專家，曾任國際頂級學(xué)術(shù)會議程序委員會主席，主持完成多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目，研究方向包括異構(gòu)計(jì)算、存算一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)，發(fā)表IEEETransactions論文20余篇，H指數(shù)30，曾獲國家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)。

***核心成員A**：李研究員，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域國際權(quán)威學(xué)者，專注于類腦芯片設(shè)計(jì)與仿真，擁有多項(xiàng)核心專利，在NatureElectronics等頂級期刊發(fā)表論文，主導(dǎo)設(shè)計(jì)并流片多款神經(jīng)形態(tài)計(jì)算原型芯片，具有豐富的從理論到硬件實(shí)現(xiàn)的完整研究經(jīng)歷。

***核心成員B**：王博士，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方向青年骨干，長期從事計(jì)算優(yōu)化與編譯器技術(shù)研究，在國際會議發(fā)表特邀報(bào)告，擅長機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的架構(gòu)設(shè)計(jì)，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。

***核心成員C**：劉工程師，數(shù)字電路與低功耗設(shè)計(jì)專家，擁有十余年集成電路設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)完成多款高性能計(jì)算芯片的FPGA原型開發(fā)與流片驗(yàn)證，精通CMOS電路設(shè)計(jì)與功耗優(yōu)化技術(shù)。

***核心成員D**：陳教授，算法與軟件工程領(lǐng)域?qū)＜?，專注于深度學(xué)習(xí)框架與系統(tǒng)軟件研發(fā)，曾參與開發(fā)大規(guī)模分布式訓(xùn)練系統(tǒng)，在應(yīng)用軟件生態(tài)建設(shè)方面具有深厚積累，發(fā)表CCFA類會議論文30余篇。

***核心成員E**：趙博士，系統(tǒng)集成與測試專家，擅長多芯片協(xié)同設(shè)計(jì)的驗(yàn)證方法學(xué)與測試平臺開發(fā)，具有豐富的硬件-軟件協(xié)同測試經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)完成多款復(fù)雜SoC的測試方案設(shè)計(jì)與驗(yàn)證工作。

***青年骨干F**：孫工程師，嵌入式系統(tǒng)與實(shí)時(shí)計(jì)算領(lǐng)域工程師，研究方向包括片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)與優(yōu)化，參與開發(fā)支持加速的嵌入式處理器架構(gòu)，具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

***青年骨干G**：周博士，機(jī)器學(xué)習(xí)算法與硬件映射領(lǐng)域研究人員，專注于量化感知與稀疏表示學(xué)習(xí)，在模型壓縮與硬件加速方面取得系列創(chuàng)新成果，發(fā)表頂級期刊論文10余篇。

2.**團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式**：

***角色分配**：

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：全面統(tǒng)籌項(xiàng)目研究方向與實(shí)施計(jì)劃，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)資源，負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)決策，并主導(dǎo)核心算法與架構(gòu)方案的論證。

*核心成員A：負(fù)責(zé)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的理論研究、架構(gòu)設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證和原型實(shí)現(xiàn)，確保其與主流計(jì)算架構(gòu)的兼容性與性能優(yōu)勢。

*核心成員B：負(fù)責(zé)模型分析與編譯優(yōu)化，開發(fā)支持異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的自動(dòng)映射與動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)工具鏈，解決應(yīng)用部署的效率瓶頸。

*核心成員C：負(fù)責(zé)存內(nèi)計(jì)算單元的電路設(shè)計(jì)與功耗優(yōu)化，確保其在滿足計(jì)算需求的同時(shí)，具備高密度集成與低功耗特性。

*核心成員D：負(fù)責(zé)編譯器后端開發(fā)與系統(tǒng)軟件框架設(shè)計(jì)，構(gòu)建支撐應(yīng)用高效運(yùn)行的基礎(chǔ)軟件環(huán)境。

*核心成員E：負(fù)責(zé)原型系統(tǒng)的測試驗(yàn)證方案制定與執(zhí)行，確保硬件設(shè)計(jì)方案的可行性與性能指標(biāo)達(dá)成。

*青年骨干F：負(fù)責(zé)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化，解決多計(jì)算單元間的通信瓶頸問題。

*青年骨干G：負(fù)責(zé)模型優(yōu)化算法與硬件映射策略研究，提升模型在新型計(jì)算架構(gòu)上的運(yùn)行效率。

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