科學(xué)技術(shù)協(xié)會課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向新一代芯片的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于新一代芯片的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究，旨在突破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在能效與并行處理能力方面的瓶頸，推動技術(shù)在邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)感知等領(lǐng)域的應(yīng)用。項(xiàng)目以生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理機(jī)制為靈感，構(gòu)建一種基于跨膜離子通道和突觸可塑性的新型計(jì)算模型，通過模擬神經(jīng)元和突觸的動態(tài)電化學(xué)特性，實(shí)現(xiàn)低功耗、高密度的信息存儲與處理。研究方法將結(jié)合理論建模、電路設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證，重點(diǎn)開發(fā)基于憶阻器、碳納米管等新型器件的神經(jīng)形態(tài)芯片原型。預(yù)期成果包括一套完整的仿生計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案、一套高精度神經(jīng)形態(tài)電路仿真工具，以及一塊具備實(shí)時(shí)推理能力的原型芯片。該成果將顯著提升芯片的能效比，為自動駕駛、智能醫(yī)療等場景提供高性能、低功耗的計(jì)算平臺，同時(shí)為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域提供先進(jìn)的計(jì)算模擬工具，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）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，成為推動科技和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度不斷提升，對計(jì)算能力的需求呈指數(shù)級增長。傳統(tǒng)基于摩爾定律的馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)，其VonNeumann瓶頸（即數(shù)據(jù)存儲與計(jì)算單元分離導(dǎo)致的低能效和低并行度問題）日益凸顯，在處理大規(guī)模任務(wù)時(shí)，面臨著功耗過高、散熱困難、硬件成本高昂等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。據(jù)相關(guān)行業(yè)報(bào)告預(yù)測，到2030年，全球芯片市場將突破千億美元規(guī)模，但若沿用傳統(tǒng)架構(gòu)路徑，其能耗問題將難以滿足日益增長的環(huán)境可持續(xù)性要求和實(shí)時(shí)性應(yīng)用需求。因此，探索新型計(jì)算范式，特別是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)工作原理的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，已成為領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)和迫切需求。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算通過在芯片層面直接實(shí)現(xiàn)信息處理與存儲的緊密耦合，利用事件驅(qū)動（event-driven）機(jī)制僅對有意義的神經(jīng)信號進(jìn)行計(jì)算，能夠顯著降低功耗、提升計(jì)算密度和速度，并具備天然的并行處理能力，這與生物大腦處理信息的方式高度契合。然而，目前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算仍面臨諸多技術(shù)瓶頸，包括器件性能穩(wěn)定性不足、計(jì)算模型與生物神經(jīng)機(jī)制的保真度問題、缺乏成熟的編譯器和軟件生態(tài)、以及大規(guī)模集成與測試驗(yàn)證技術(shù)尚未成熟等。這些問題的存在，極大地制約了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在實(shí)際應(yīng)用中的推廣，特別是在需要高能效、小體積、低功耗的邊緣計(jì)算、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)智能感知等場景。因此，開展面向新一代芯片的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究，不僅是對現(xiàn)有計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的必要補(bǔ)充與革新，更是應(yīng)對未來算力需求、推動技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。

本項(xiàng)目的開展具有顯著的社會、經(jīng)濟(jì)與學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會層面看，高效能、低功耗的芯片是實(shí)現(xiàn)“數(shù)字中國”、“智慧城市”等國家戰(zhàn)略的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。通過本項(xiàng)目的研究，有望開發(fā)出能夠在邊緣端實(shí)時(shí)處理復(fù)雜任務(wù)的新型芯片，極大地提升自動駕駛汽車的決策響應(yīng)速度與安全性，改善智能醫(yī)療設(shè)備（如便攜式腦機(jī)接口、早期診斷系統(tǒng)）的續(xù)航能力和數(shù)據(jù)處理精度，增強(qiáng)可穿戴設(shè)備（如智能手表、健康監(jiān)測器）的智能化水平，并為環(huán)境監(jiān)測、智能農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域提供更高效、更經(jīng)濟(jì)的解決方案，從而顯著提升社會生產(chǎn)效率和人民生活品質(zhì)。特別是在全球應(yīng)對氣候變化、推動綠色計(jì)算的背景下，本項(xiàng)目成果將有助于降低技術(shù)的碳足跡，符合可持續(xù)發(fā)展的時(shí)代要求。

從經(jīng)濟(jì)層面看，芯片是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的核心戰(zhàn)略資源，其研發(fā)水平直接關(guān)系到國家在領(lǐng)域的國際競爭地位。本項(xiàng)目旨在突破神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的新型計(jì)算架構(gòu)和芯片原型，這將有力支撐我國芯片產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新，降低對國外先進(jìn)芯片技術(shù)的依賴，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。項(xiàng)目成果有望轉(zhuǎn)化為具有市場競爭力的產(chǎn)品，開辟智能邊緣計(jì)算、神經(jīng)智能硬件等新興市場，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈（如半導(dǎo)體制造、算法服務(wù)、應(yīng)用開發(fā)）的發(fā)展，創(chuàng)造大量高技術(shù)就業(yè)崗位，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。此外，本項(xiàng)目提出的仿生計(jì)算理論與方法，也可能對生物醫(yī)學(xué)工程、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域產(chǎn)生積極的交叉影響，產(chǎn)生間接的經(jīng)濟(jì)效益。

從學(xué)術(shù)層面看，本項(xiàng)目是對計(jì)算理論、微電子技術(shù)、神經(jīng)科學(xué)等多學(xué)科交叉融合的前沿探索，具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值。通過深入研究生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息編碼、處理與存儲機(jī)制，并將其映射到人工計(jì)算架構(gòu)中，將深化我們對智能本質(zhì)的理解，推動計(jì)算理論的發(fā)展。項(xiàng)目將涉及新型功能材料（如憶阻器、鈣鈦礦材料）、超大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)、復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真、硬件軟件協(xié)同設(shè)計(jì)等多個(gè)學(xué)術(shù)前沿方向，有望產(chǎn)生一系列高水平學(xué)術(shù)論文、專利成果，并吸引和培養(yǎng)一批跨學(xué)科的高層次研究人才。構(gòu)建的仿生計(jì)算架構(gòu)和仿真工具，將為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜模型模擬提供強(qiáng)大的計(jì)算平臺，促進(jìn)生命科學(xué)與信息科學(xué)的深度融合。同時(shí)，本項(xiàng)目的研究也將為未來更高級的通用（AGI）探索提供新的計(jì)算范式和硬件基礎(chǔ)，具有深遠(yuǎn)的科學(xué)意義。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，國際研究已呈現(xiàn)出多元化、多層次的探索格局，并在若干關(guān)鍵方向上取得了顯著進(jìn)展。歐美國家憑借其深厚的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和科研實(shí)力，長期引領(lǐng)著該領(lǐng)域的研究方向。美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校等頂尖高校，以及IBM、Intel、英偉達(dá)等大型科技企業(yè)，在神經(jīng)形態(tài)芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵器件研發(fā)（如憶阻器、CMOS神經(jīng)形態(tài)晶體管）、事件驅(qū)動計(jì)算理論等方面進(jìn)行了長期而深入的研究。例如，IBM的TrueNorth芯片和Intel的Loihi芯片，分別代表了兩種不同的技術(shù)路徑，前者側(cè)重于高密度的SpiNNaker架構(gòu)，后者則采用了可編程的神經(jīng)形態(tài)芯片，并內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)加速器，展示了在復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬和邊緣智能應(yīng)用方面的潛力。這些研究不僅關(guān)注硬件實(shí)現(xiàn)，也致力于開發(fā)相應(yīng)的軟件框架和編譯器（如Nest、Brian、SpiNNakerSoftwareStack、OpenVINO神經(jīng)形態(tài)推理引擎等），以支持神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、仿真和部署。然而，國際研究同樣面臨挑戰(zhàn)，如高性能器件的長期穩(wěn)定性與可靠性問題、模擬電路噪聲對計(jì)算精度的影響、缺乏通用的硬件描述語言和標(biāo)準(zhǔn)化的測試平臺、以及軟件生態(tài)與主流框架的兼容性問題等。此外，生物神經(jīng)科學(xué)的快速發(fā)展對仿生計(jì)算的啟發(fā)仍在持續(xù)深化中，如何更精確地捕捉生物神經(jīng)系統(tǒng)的動態(tài)特性（如神經(jīng)元的可塑性、突觸的稀疏性、大規(guī)模并行互連機(jī)制）并將其工程化，仍然是研究的難點(diǎn)。

在國內(nèi)，仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，呈現(xiàn)出追趕國際前沿并逐漸形成特色的方向。清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所、中國科學(xué)院自動化研究所等高校和科研機(jī)構(gòu)，在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的理論研究、器件開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng)用探索等方面均取得了積極成果。例如，在器件層面，國內(nèi)研究人員在憶阻器、碳納米管晶體管、相變存儲器等新型神經(jīng)形態(tài)功能材料與器件方面進(jìn)行了大量探索，部分成果在性能指標(biāo)上已接近或達(dá)到國際先進(jìn)水平。在架構(gòu)層面，國內(nèi)提出了多種面向特定應(yīng)用的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，如基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件驅(qū)動架構(gòu)、支持稀疏表示的架構(gòu)等，并在仿真平臺和原型驗(yàn)證方面取得了一定進(jìn)展。應(yīng)用層面，國內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)將神經(jīng)形態(tài)計(jì)算應(yīng)用于圖像識別、語音處理、智能控制等場景，展示了其在特定任務(wù)上的能效優(yōu)勢。近年來，國家高度重視發(fā)展戰(zhàn)略，將神經(jīng)形態(tài)計(jì)算列為重點(diǎn)研究方向，并在“新一代發(fā)展規(guī)劃”、“國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃”等重大科技項(xiàng)目中予以支持，推動了國內(nèi)相關(guān)研究的快速發(fā)展。然而，與國際頂尖水平相比，國內(nèi)研究在基礎(chǔ)理論原創(chuàng)性、關(guān)鍵器件性能與穩(wěn)定性、高端制造工藝集成、大規(guī)模系統(tǒng)驗(yàn)證、以及高水平人才隊(duì)伍建設(shè)等方面仍存在一定差距。同時(shí)，國內(nèi)的研究成果向產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)化路徑尚不清晰，缺乏具有市場競爭力的商業(yè)產(chǎn)品，產(chǎn)學(xué)研合作的深度和廣度有待進(jìn)一步提升。

綜上所述，國內(nèi)外在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域均取得了長足的進(jìn)展，但在器件穩(wěn)定性、計(jì)算精度與效率、軟件生態(tài)建設(shè)、系統(tǒng)級集成與測試、以及向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)和空白。具體而言，現(xiàn)有器件在長期工作條件下的可靠性、一致性問題尚未得到根本解決；模擬電路噪聲對計(jì)算結(jié)果的影響機(jī)理和抑制方法仍需深入研究；缺乏統(tǒng)一的硬件描述標(biāo)準(zhǔn)和高效的編譯器，限制了神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)靈活性和開發(fā)效率；大規(guī)模、高性能神經(jīng)形態(tài)芯片的制造工藝與測試驗(yàn)證技術(shù)尚不成熟；現(xiàn)有軟件框架對神經(jīng)形態(tài)硬件的支持有限，難以滿足復(fù)雜應(yīng)用的需求；此外，如何將生物神經(jīng)科學(xué)的最新發(fā)現(xiàn)有效轉(zhuǎn)化為工程可用的計(jì)算模型和硬件設(shè)計(jì)，也是亟待突破的瓶頸。這些問題的存在，表明面向新一代芯片的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究具有廣闊的空間和重要的現(xiàn)實(shí)意義，亟待開展系統(tǒng)性的深入探索和攻關(guān)。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性的理論研究、器件開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證和原型實(shí)現(xiàn)，突破當(dāng)前仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在能效、性能和可擴(kuò)展性方面的瓶頸，構(gòu)建一套面向新一代應(yīng)用的高性能、低功耗、可擴(kuò)展的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)方案，并為后續(xù)芯片流片和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。具體研究目標(biāo)如下：

1.**目標(biāo)一：構(gòu)建高保真、低功耗的仿生神經(jīng)元與突觸模型及器件原型。**深入研究生物神經(jīng)元和突觸的電化學(xué)工作機(jī)制，特別是跨膜離子通道的動態(tài)特性、突觸可塑性（如長時(shí)程增強(qiáng)LTP和長時(shí)程抑制LTD）以及信息編碼方式（如脈沖頻率、振幅調(diào)制等）。基于此，設(shè)計(jì)并初步制備能夠精確模擬這些生物特性的新型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算器件，如高精度、低功耗憶阻器單元、具有可塑性的突觸電路等，并優(yōu)化其電路級實(shí)現(xiàn)方案，目標(biāo)是在保持較高生物保真度的同時(shí)，顯著降低器件的靜態(tài)功耗和動態(tài)功耗。

優(yōu)化器件參數(shù)與結(jié)構(gòu)，使其能夠有效模擬不同類型神經(jīng)元（如興奮性神經(jīng)元、抑制性神經(jīng)元）和突觸的多樣化電生理特性，并探索在器件層面實(shí)現(xiàn)可塑性的方法，為構(gòu)建復(fù)雜、動態(tài)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算電路奠定硬件基礎(chǔ)。

2.**目標(biāo)二：設(shè)計(jì)支持大規(guī)模并行與事件驅(qū)動的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)。**基于新型神經(jīng)形態(tài)器件模型，設(shè)計(jì)一種新型計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)應(yīng)能有效支持大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的并行連接，并采用事件驅(qū)動（event-driven）或近閾值（near-threshold）工作模式以實(shí)現(xiàn)極致的能效。重點(diǎn)研究架構(gòu)中的互連網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、片上通信機(jī)制、計(jì)算單元方式以及存儲-計(jì)算協(xié)同機(jī)制。目標(biāo)是設(shè)計(jì)出能夠高效運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)，并在理論分析和仿真層面驗(yàn)證其相較于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在能效和延遲方面的顯著優(yōu)勢。

探索支持可塑性和學(xué)習(xí)能力的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)，例如，將可塑性機(jī)制集成到突觸電路或神經(jīng)元模型中，實(shí)現(xiàn)硬件層面的在線學(xué)習(xí)和適應(yīng)。研究片上資源（計(jì)算、存儲、通信）的協(xié)同分配與調(diào)度策略，以最大化架構(gòu)的并行處理能力和資源利用率。

3.**目標(biāo)三：開發(fā)面向仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的仿真工具與編譯器原型。**針對所設(shè)計(jì)的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，開發(fā)一套專門的仿真工具鏈，用于模擬大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)電路的行為、性能和功耗。該工具應(yīng)能夠支持從器件級、電路級到系統(tǒng)級的混合仿真，并具備高效的并行計(jì)算能力。同時(shí)，初步研發(fā)一個(gè)面向神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的編譯器原型，能夠?qū)⑼ㄓ玫纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如TensorFlow、PyTorch）或?qū)ｉT設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)描述語言轉(zhuǎn)換為可在目標(biāo)架構(gòu)上高效運(yùn)行的硬件配置或指令序列。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型到硬件的高效映射，降低開發(fā)門檻，提高軟件生態(tài)的兼容性。

4.**目標(biāo)四：實(shí)現(xiàn)仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的原型驗(yàn)證與性能評估。**基于設(shè)計(jì)的架構(gòu)和開發(fā)的仿真工具，利用成熟的半導(dǎo)體工藝（如65nm或更先進(jìn)節(jié)點(diǎn)）或先進(jìn)封裝技術(shù)（如2.5D/3D集成），流片制造一塊功能完備的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片原型。通過實(shí)驗(yàn)測量和仿真驗(yàn)證，對原型芯片的關(guān)鍵性能指標(biāo)（如計(jì)算密度、功耗、延遲、能效比、并行處理能力、可塑性表現(xiàn)等）進(jìn)行全面評估。將原型芯片應(yīng)用于典型的任務(wù)（如圖像識別、模式分類等），與同等性能的傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對比測試，量化其在能效和實(shí)時(shí)性方面的優(yōu)勢。通過原型驗(yàn)證，驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)的可行性和優(yōu)越性，并為后續(xù)的架構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)化提供依據(jù)。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目將重點(diǎn)圍繞以下研究內(nèi)容展開：

1.**研究內(nèi)容一：仿生神經(jīng)元與突觸模型及器件研究。**

***具體研究問題：**生物神經(jīng)元信息處理（動作電位生成與傳播、脈沖編碼機(jī)制）的精確電路級建模方法是什么？如何設(shè)計(jì)憶阻器等非線性器件以模擬突觸的可塑性（STP/LTP）和異質(zhì)性？如何實(shí)現(xiàn)低功耗、高精度的跨膜離子通道模擬？

***假設(shè)：**通過結(jié)合非線性動力學(xué)模型和憶阻器器件的非線性特性，可以構(gòu)建能夠有效模擬生物神經(jīng)元放電模式和突觸可塑性的神經(jīng)形態(tài)電路單元。采用特殊材料（如高k介質(zhì)、拓?fù)洳牧希┖徒Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，有望制備出具有高保真度、長壽命和低功耗的神經(jīng)形態(tài)器件。

***研究方法：**文獻(xiàn)研究、理論建模、電路仿真（SPICE）、器件物理分析與設(shè)計(jì)、器件制備與測試、生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對比分析。

2.**研究內(nèi)容二：仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)。**

***具體研究問題：**基于仿生神經(jīng)元和突觸模型，何種片上互連拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（如二維網(wǎng)格、三維張量網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)連接）能夠最大化計(jì)算并行性并降低通信開銷？事件驅(qū)動調(diào)度算法如何優(yōu)化計(jì)算資源和能量消耗？如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲的緊密協(xié)同？如何將學(xué)習(xí)機(jī)制集成到硬件架構(gòu)中？

***假設(shè)：**采用基于稀疏連接和事件驅(qū)動的架構(gòu)，結(jié)合優(yōu)化的片上通信機(jī)制和存儲-計(jì)算協(xié)同設(shè)計(jì)，可以在保持較高計(jì)算吞吐量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)架構(gòu)低幾個(gè)數(shù)量級的功耗。將可塑性機(jī)制分布式地嵌入架構(gòu)中，可以實(shí)現(xiàn)硬件層面的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和重配置能力。

***研究方法：**架構(gòu)建模與仿真（SystemC/TLM）、性能評估理論分析、算法設(shè)計(jì)、多目標(biāo)優(yōu)化方法研究、硬件流片前驗(yàn)證。

3.**研究內(nèi)容三：仿真工具與編譯器開發(fā)。**

***具體研究問題：**如何構(gòu)建高效精確的仿生神經(jīng)形態(tài)電路級仿真器？如何設(shè)計(jì)一種有效的映射策略，將通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換為神經(jīng)形態(tài)電路配置？如何支持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)重構(gòu)和在線學(xué)習(xí)？

***假設(shè)：**基于事件驅(qū)動的仿真方法可以有效提高大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)電路仿真的效率。通過開發(fā)中間表示（IR）和代碼生成器，可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型到神經(jīng)形態(tài)硬件的高效自動映射。支持在線更新的編譯器模塊可以實(shí)現(xiàn)硬件層面的學(xué)習(xí)功能。

***研究方法：**軟件工程方法、并行計(jì)算技術(shù)、硬件描述語言（如Verilog/AESL）開發(fā)、編譯器前端與后端設(shè)計(jì)、仿真器性能優(yōu)化。

4.**研究內(nèi)容四：原型芯片實(shí)現(xiàn)與性能評估。**

***具體研究問題：**如何利用現(xiàn)有半導(dǎo)體工藝流片制造出功能正確的仿生神經(jīng)形態(tài)芯片？原型芯片的關(guān)鍵性能指標(biāo)（功耗、能效、速度、面積）如何？在典型任務(wù)上的實(shí)際性能表現(xiàn)如何？

***假設(shè)：**通過精心設(shè)計(jì)的電路和版圖優(yōu)化，可以在現(xiàn)有工藝節(jié)點(diǎn)上制造出性能穩(wěn)定、功能符合預(yù)期的仿生神經(jīng)形態(tài)芯片原型。該原型將在能效和實(shí)時(shí)處理能力上展現(xiàn)出相較于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的顯著優(yōu)勢，特別是在事件驅(qū)動的感知類任務(wù)中。

***研究方法：**VLSI設(shè)計(jì)流程（前端設(shè)計(jì)、后端設(shè)計(jì)、物理驗(yàn)證）、芯片制造、測試與測量、系統(tǒng)級性能評估、與基準(zhǔn)芯片的對比測試、應(yīng)用任務(wù)驗(yàn)證。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論研究、仿真模擬、器件開發(fā)、電路設(shè)計(jì)、原型流片和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的綜合性研究方法，以系統(tǒng)性地攻克面向新一代芯片的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究中的關(guān)鍵問題。技術(shù)路線將遵循“基礎(chǔ)研究-架構(gòu)設(shè)計(jì)-工具開發(fā)-原型驗(yàn)證-性能評估”的迭代優(yōu)化流程，確保研究的系統(tǒng)性和深度。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線規(guī)劃如下：

1.**研究方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

1.1**理論研究與建模：**針對仿生神經(jīng)元與突觸的建模，將采用多學(xué)科交叉的方法。通過深入研究神經(jīng)科學(xué)文獻(xiàn)，結(jié)合生物物理和電路理論，建立能夠精確描述離子通道動力學(xué)、突觸傳遞和可塑性機(jī)制的數(shù)學(xué)模型。利用微分方程、隨機(jī)過程、非線性動力學(xué)等理論工具，對生物電生理信號進(jìn)行解析和建模，并轉(zhuǎn)化為電路級等效模型。在架構(gòu)層面，將運(yùn)用計(jì)算結(jié)構(gòu)工程、并行計(jì)算理論、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等方法，分析不同架構(gòu)設(shè)計(jì)方案的并行度、通信開銷、功耗特性，并通過理論推導(dǎo)建立性能評估模型。

1.2**器件物理模擬與設(shè)計(jì)：**利用先進(jìn)的器件物理仿真軟件（如Sentaurus,TCAD工具），基于第一性原理計(jì)算或經(jīng)驗(yàn)勢模型，模擬不同材料（如過渡金屬氧化物、碳納米管、有機(jī)半導(dǎo)體）在模擬離子通道和突觸功能時(shí)的電學(xué)特性。結(jié)合電路級仿真，設(shè)計(jì)并優(yōu)化憶阻器單元、跨膜模擬器等關(guān)鍵有源器件的電路結(jié)構(gòu)（如電阻陣列、開關(guān)網(wǎng)絡(luò)、模擬電路），重點(diǎn)關(guān)注其線性區(qū)精度、非線性區(qū)動態(tài)范圍、功耗、速度、循環(huán)穩(wěn)定性和可塑性表現(xiàn)。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，通過參數(shù)掃描和靈敏度分析，確定器件優(yōu)化的關(guān)鍵因素。

1.3**電路設(shè)計(jì)與仿真：**基于建立的神經(jīng)元和突觸模型以及設(shè)計(jì)的器件參數(shù)，使用硬件描述語言（如Verilog,VHDL）或?qū)ｉT神經(jīng)形態(tài)電路描述語言（如AESL），設(shè)計(jì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心單元（如SpikingNeuralNetwork(SNN)core）、突觸電路、以及片上互連網(wǎng)絡(luò)。利用電路仿真工具（如SPICE,HSPICE）進(jìn)行詳細(xì)的電路級仿真，驗(yàn)證電路功能、性能指標(biāo)（如電壓傳輸特性、充放電時(shí)間、功耗），并評估不同設(shè)計(jì)參數(shù)對電路行為的影響。進(jìn)行混合信號仿真，考慮模擬電路噪聲、偏置電流變化等因素對計(jì)算結(jié)果的影響。

1.4**架構(gòu)設(shè)計(jì)與系統(tǒng)仿真：**使用SystemC、TLM（Transaction-LevelModeling）等系統(tǒng)級建模工具，對所設(shè)計(jì)的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行行為級和系統(tǒng)級仿真。構(gòu)建包含計(jì)算單元、存儲單元、互連網(wǎng)絡(luò)、通信接口和外部接口的片上系統(tǒng)（SoC）模型。重點(diǎn)仿真事件驅(qū)動調(diào)度策略、片上資源（計(jì)算、存儲）的協(xié)同工作方式、系統(tǒng)功耗和性能（吞吐量、延遲）在不同工作負(fù)載下的表現(xiàn)。開發(fā)或利用現(xiàn)有工具進(jìn)行架構(gòu)性能評估，包括能效比、面積效率等關(guān)鍵指標(biāo)分析。

1.5**仿真工具與編譯器開發(fā)：**采用模塊化設(shè)計(jì)方法，開發(fā)面向仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的仿真引擎，支持事件驅(qū)動仿真、混合精度計(jì)算、并行執(zhí)行。設(shè)計(jì)編譯器前端，解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如ONNX格式或特定NN描述語言），生成中間表示。開發(fā)后端代碼生成器，將中間表示映射為目標(biāo)仿生神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的配置文件或配置序列。通過仿真和原型驗(yàn)證，迭代優(yōu)化編譯器和仿真工具的性能與易用性。

1.6**原型芯片流片與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：**選擇合適的半導(dǎo)體工藝技術(shù)（如65nmCMOS或更先進(jìn)工藝，或利用現(xiàn)有FPGA/ASIC平臺進(jìn)行加速原型驗(yàn)證），完成芯片的版圖設(shè)計(jì)，并進(jìn)行嚴(yán)格的DFT（DesignforTest）設(shè)計(jì)。委托專業(yè)代工廠進(jìn)行芯片流片。設(shè)計(jì)詳細(xì)的測試方案，使用測試臺架和測量儀器（如示波器、源表、邏輯分析儀），對芯片進(jìn)行功能測試、靜態(tài)參數(shù)測量（功耗、閾值電壓等）和動態(tài)性能測試（速度、延遲、吞吐量等）。在芯片上運(yùn)行預(yù)定義的測試模式或簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1.7**性能評估與對比分析：**將原型芯片的實(shí)驗(yàn)測量結(jié)果與仿真結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和設(shè)計(jì)的有效性。設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)（如圖像識別的小型數(shù)據(jù)集、簡單模式分類），將原型芯片的性能（準(zhǔn)確率、推理速度、功耗、能效比）與主流的馮·諾依曼架構(gòu)芯片（如GPU、TPU、NPU）或現(xiàn)有的神經(jīng)形態(tài)芯片原型進(jìn)行定量對比。收集并分析對比數(shù)據(jù)，量化仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在能效和實(shí)時(shí)性方面的優(yōu)勢。分析實(shí)驗(yàn)中遇到的問題和誤差來源，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。

2.**技術(shù)路線與關(guān)鍵步驟**

本項(xiàng)目的技術(shù)路線遵循以下關(guān)鍵步驟，形成一個(gè)迭代優(yōu)化的閉環(huán)：

2.1**階段一：基礎(chǔ)研究與可行性論證（第1-6個(gè)月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

*開展生物神經(jīng)科學(xué)相關(guān)機(jī)制的研究，提煉適用于工程實(shí)現(xiàn)的計(jì)算模型。

*進(jìn)行器件物理模擬，初步設(shè)計(jì)高保真、低功耗的神經(jīng)形態(tài)核心器件方案。

*建立初步的神經(jīng)元和突觸電路模型，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

*開展文獻(xiàn)調(diào)研和理論分析，提出仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的概念性設(shè)計(jì)思路。

*評估項(xiàng)目可行性，細(xì)化研究計(jì)劃和技術(shù)路線。

2.2**階段二：器件、電路與架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)與仿真（第7-18個(gè)月）**

*基于選定的材料，進(jìn)行器件的詳細(xì)電路設(shè)計(jì)和工藝參數(shù)提取。

*完成關(guān)鍵神經(jīng)形態(tài)電路單元（神經(jīng)元、突觸）的電路設(shè)計(jì)與仿真優(yōu)化。

*設(shè)計(jì)片上互連網(wǎng)絡(luò)和片上總線，構(gòu)建完整的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)模型。

*開發(fā)或利用現(xiàn)有工具進(jìn)行系統(tǒng)級性能仿真，評估架構(gòu)的能效、并行性等關(guān)鍵指標(biāo)。

*初步設(shè)計(jì)仿真工具鏈和編譯器原型，實(shí)現(xiàn)基本的模型映射功能。

*進(jìn)行詳細(xì)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與性能預(yù)測，為原型流片提供依據(jù)。

2.3**階段三：原型芯片流片與初步測試（第19-30個(gè)月）**

*完成芯片的詳細(xì)版圖設(shè)計(jì)、DFT設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。

*委托代工廠進(jìn)行芯片制造。

*設(shè)計(jì)測試方案，搭建測試臺架。

*對流片回來的芯片進(jìn)行功能驗(yàn)證、靜態(tài)參數(shù)和初步的動態(tài)性能測試。

*收集基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果進(jìn)行初步對比。

2.4**階段四：系統(tǒng)級測試、性能評估與優(yōu)化（第31-42個(gè)月）**

*在芯片上實(shí)現(xiàn)并運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)或測試模式。

*全面測量芯片在運(yùn)行任務(wù)時(shí)的功耗、速度、吞吐量和能效比等性能指標(biāo)。

*將原型芯片的性能與基準(zhǔn)芯片進(jìn)行對比分析。

*分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，識別設(shè)計(jì)中的問題（如噪聲影響、模型保真度不足、架構(gòu)資源利用率低等）。

*根據(jù)實(shí)驗(yàn)反饋，對器件模型、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)參數(shù)或編譯器進(jìn)行優(yōu)化。

2.5**階段五：成果總結(jié)與報(bào)告撰寫（第43-48個(gè)月）**

*整理研究過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)、文檔和代碼。

*全面總結(jié)研究成果，包括理論創(chuàng)新、技術(shù)突破、原型性能表現(xiàn)和應(yīng)用前景。

*撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文和專利申請。

*準(zhǔn)備成果匯報(bào)材料，展示項(xiàng)目成果。

通過上述系統(tǒng)性的研究方法和清晰的技術(shù)路線，本項(xiàng)目將有望在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域取得重要突破，為開發(fā)新一代高性能、低功耗的芯片提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目面向新一代芯片的需求，在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究領(lǐng)域，擬從理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面進(jìn)行系統(tǒng)性創(chuàng)新，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，推動該領(lǐng)域的發(fā)展，并為的可持續(xù)發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

1.**理論創(chuàng)新：構(gòu)建高保真度與低功耗協(xié)同的仿生計(jì)算模型**

***創(chuàng)新點(diǎn)描述：**針對現(xiàn)有仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模型在保真度與低功耗之間難以兼顧的問題，本項(xiàng)目將提出一種新的理論框架，旨在實(shí)現(xiàn)高保真度模擬生物神經(jīng)信息處理機(jī)制與極致低功耗之間的協(xié)同優(yōu)化。這包括：一是發(fā)展一種能夠更精確捕捉生物神經(jīng)元復(fù)雜電生理特性（如多種離子通道類型、復(fù)雜的電壓/電流依賴性、噪聲特性）的統(tǒng)一電路模型，特別是在事件驅(qū)動范式下如何有效模擬這些特性；二是研究生物突觸可塑性的硬件實(shí)現(xiàn)機(jī)制，探索在器件層面或電路層面集成STP/LTP等機(jī)制的理論與方法，使其能夠支持硬件層面的在線學(xué)習(xí)和自適應(yīng)，這不同于傳統(tǒng)的軟件定義學(xué)習(xí)；三是提出一種新的信息編碼與處理理論，探索超越傳統(tǒng)脈沖編碼的、更節(jié)能的信息表示方式（如結(jié)合幅度、寬度等多維度的脈沖編碼，或利用更稀疏的表示），以在保證計(jì)算精度的前提下最大限度地降低信息傳輸和處理的能量消耗。通過對生物機(jī)制進(jìn)行更深入的理解和更創(chuàng)新的數(shù)學(xué)/電路建模，本項(xiàng)目旨在建立更符合生物原理、性能更優(yōu)越的仿生計(jì)算理論基礎(chǔ)。

2.**方法創(chuàng)新：提出面向大規(guī)模并行與事件驅(qū)動的協(xié)同設(shè)計(jì)方法**

***創(chuàng)新點(diǎn)描述：**針對神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中并行性、事件驅(qū)動特性、計(jì)算-存儲協(xié)同以及可擴(kuò)展性等挑戰(zhàn)，本項(xiàng)目將提出一系列創(chuàng)新的設(shè)計(jì)方法。一是提出一種基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的自適應(yīng)片上互連網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法，該方法能夠根據(jù)計(jì)算任務(wù)的需求動態(tài)調(diào)整連接模式和信息流路徑，以優(yōu)化通信開銷和并行處理效率，特別適用于稀疏連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。二是開發(fā)一種高效的事件驅(qū)動調(diào)度算法，該算法能夠智能地管理片上計(jì)算資源和事件流，確保在保持低功耗的同時(shí)，維持較高的計(jì)算吞吐量和良好的任務(wù)響應(yīng)性。三是提出一種計(jì)算單元、存儲單元和通信資源協(xié)同設(shè)計(jì)的系統(tǒng)方法，通過硬件層面的緊密集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在計(jì)算、存儲和通信單元之間的低延遲、低功耗傳輸，打破馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸。四是探索硬件學(xué)習(xí)機(jī)制與架構(gòu)設(shè)計(jì)的協(xié)同方法，研究如何在架構(gòu)層面支持分布式、在線的學(xué)習(xí)過程，使芯片能夠適應(yīng)變化的環(huán)境或任務(wù)。這些方法的創(chuàng)新將顯著提升仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和實(shí)用性。

3.**技術(shù)創(chuàng)新：開發(fā)支持可塑性與學(xué)習(xí)能力的硬件架構(gòu)與工具鏈**

***創(chuàng)新點(diǎn)描述：**本項(xiàng)目將開發(fā)具有特定創(chuàng)新性的硬件架構(gòu)和軟件工具，以支持更高級的智能功能。在硬件架構(gòu)方面，創(chuàng)新性地將可塑性機(jī)制（如突觸權(quán)重調(diào)整、連接模式變化）直接集成到芯片硬件中，而不僅僅是軟件層面模擬，以實(shí)現(xiàn)真正的硬件級學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。探索利用新型存儲器件（如ReRAM、PRAM）或?qū)Ｓ秒娐吩O(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)高效的突觸可塑性，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的硬件狀態(tài)管理機(jī)制。在工具鏈方面，開發(fā)一個(gè)集成化的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算設(shè)計(jì)、仿真、編譯與部署工具鏈。其創(chuàng)新性體現(xiàn)在：提供對新型仿生器件模型和復(fù)雜架構(gòu)的精確仿真支持；設(shè)計(jì)一種能夠自動將高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如PyTorch、TensorFlow模型）或?qū)ｉT設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)描述轉(zhuǎn)換為特定硬件配置的編譯器，解決軟件生態(tài)兼容性問題；提供支持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在線更新和學(xué)習(xí)的工具模塊，使仿生芯片能夠具備“自我進(jìn)化”的能力。這些技術(shù)創(chuàng)新將降低仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的技術(shù)門檻，加速其從研究走向應(yīng)用。

4.**應(yīng)用創(chuàng)新：面向特定高價(jià)值場景的原型驗(yàn)證與性能突破**

***創(chuàng)新點(diǎn)描述：**本項(xiàng)目不僅關(guān)注通用性的架構(gòu)創(chuàng)新，更注重面向具有重大應(yīng)用價(jià)值的高價(jià)值場景進(jìn)行原型驗(yàn)證和性能突破。將選擇能源效率要求極高的應(yīng)用場景，如邊緣智能驅(qū)動的低功耗可穿戴設(shè)備（健康監(jiān)測、運(yùn)動追蹤）、實(shí)時(shí)環(huán)境感知（智能傳感器、機(jī)器人觸覺）、以及車載智能感知（輔助駕駛、環(huán)境交互）等，作為原型芯片的應(yīng)用驗(yàn)證對象。通過在這些特定場景下進(jìn)行原型性能評估，不僅能夠直觀展示仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在能效和實(shí)時(shí)性方面的優(yōu)勢，更能揭示其在處理特定類型任務(wù)（如事件驅(qū)動感知、時(shí)序敏感任務(wù)）上的獨(dú)特潛力。這種面向特定應(yīng)用場景的深入探索和原型驗(yàn)證，有助于推動仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用，產(chǎn)生顯著的社會和經(jīng)濟(jì)效益，拓展技術(shù)的應(yīng)用邊界。

綜上所述，本項(xiàng)目通過在理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用層面的多重創(chuàng)新，力求在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，為下一代芯片的發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性的研究和攻關(guān)，在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的成果。預(yù)期成果涵蓋理論模型、器件技術(shù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、軟件工具、原型驗(yàn)證以及潛在應(yīng)用等多個(gè)方面，具體如下：

1.**理論成果**

***高保真低功耗仿生計(jì)算模型：**建立一套能夠更精確模擬生物神經(jīng)元復(fù)雜電生理特性（包括多種離子通道動力學(xué)、突觸傳遞細(xì)節(jié)、噪聲特性）且具備低功耗優(yōu)勢的電路級模型。提出新的信息編碼與處理理論，探索更有效的生物啟發(fā)計(jì)算范式。形成一套關(guān)于仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算性能優(yōu)化的理論分析框架，為架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能預(yù)測提供理論指導(dǎo)。

***可塑性與學(xué)習(xí)硬件化理論：**闡明硬件層面實(shí)現(xiàn)突觸可塑性和學(xué)習(xí)機(jī)制的原理與方法，包括器件物理機(jī)制、電路實(shí)現(xiàn)策略以及相關(guān)理論模型。為硬件定義學(xué)習(xí)（Hardware-DefinedLearning）提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)指引。

2.**技術(shù)創(chuàng)新與原型實(shí)現(xiàn)**

***新型仿生核心器件：**設(shè)計(jì)并可能制備出具有高保真度、長循環(huán)穩(wěn)定性、低功耗、可塑性表現(xiàn)優(yōu)異的新型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心器件（如憶阻器單元、跨膜模擬器等），其關(guān)鍵性能指標(biāo)達(dá)到國際先進(jìn)水平。發(fā)表相關(guān)的高水平研究論文，并申請發(fā)明專利。

***高性能仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)：**設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種面向新一代應(yīng)用的、支持大規(guī)模并行處理和事件驅(qū)動的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)。該架構(gòu)在理論分析和仿真層面預(yù)計(jì)將在能效比、計(jì)算密度、實(shí)時(shí)性等方面展現(xiàn)出對傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的顯著優(yōu)勢。形成詳細(xì)的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案和技術(shù)文檔。

***功能完備的原型芯片：**基于設(shè)計(jì)的架構(gòu)，利用成熟的半導(dǎo)體工藝流片制造出功能正確、性能優(yōu)良的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片原型。原型芯片將集成數(shù)千至數(shù)百萬個(gè)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心，具備一定的計(jì)算能力和可擴(kuò)展性。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證芯片的功能和關(guān)鍵性能指標(biāo)。

3.**軟件工具鏈開發(fā)**

***仿真工具：**開發(fā)一套高效、精確的仿生神經(jīng)形態(tài)電路與系統(tǒng)級仿真工具，能夠支持從器件級、電路級到系統(tǒng)級的混合仿真，特別是對事件驅(qū)動行為和高并行性進(jìn)行有效模擬。該工具將提供用戶友好的界面和模塊化的設(shè)計(jì)，為研究人員提供強(qiáng)大的研究平臺。

***編譯器原型：**開發(fā)一個(gè)初步的編譯器原型，能夠?qū)⑼ㄓ玫纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如基于ONNX標(biāo)準(zhǔn)的模型）或?qū)ｉT設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)描述語言轉(zhuǎn)換為可在目標(biāo)仿生神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)上高效運(yùn)行的硬件配置或配置序列。解決神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型向硬件映射的關(guān)鍵問題，降低開發(fā)難度。

4.**性能評估與應(yīng)用驗(yàn)證**

***全面的性能評估數(shù)據(jù)：**獲得原型芯片在功能測試、靜態(tài)參數(shù)、動態(tài)性能、任務(wù)運(yùn)行功耗與速度等方面的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。通過與主流芯片（如GPU、TPU）在標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)（如圖像識別、模式分類）上的對比測試，量化仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在能效和實(shí)時(shí)性方面的優(yōu)勢，形成具有說服力的性能評估報(bào)告。

***特定應(yīng)用場景的原型驗(yàn)證：**在選定的特定高價(jià)值應(yīng)用場景（如低功耗可穿戴設(shè)備、實(shí)時(shí)環(huán)境感知、車載智能感知）中，利用原型芯片進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，展示其在實(shí)際場景下的性能優(yōu)勢和潛力，為后續(xù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持和應(yīng)用示范。

5.**知識產(chǎn)權(quán)與人才培養(yǎng)**

***知識產(chǎn)權(quán)：**形成一系列高質(zhì)量的學(xué)術(shù)論文，發(fā)表在國際頂級期刊和會議上；申請多項(xiàng)發(fā)明專利，保護(hù)項(xiàng)目的核心理論創(chuàng)新、器件設(shè)計(jì)、電路方案、架構(gòu)設(shè)計(jì)和技術(shù)方法。

***人才隊(duì)伍：**培養(yǎng)一批掌握仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算前沿技術(shù)的跨學(xué)科研究人才，包括博士后、博士研究生和碩士研究生，為我國在該領(lǐng)域的人才儲備做出貢獻(xiàn)。

6.**社會與經(jīng)濟(jì)價(jià)值**

***推動技術(shù)發(fā)展：**本項(xiàng)目的成果將推動我國仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)的研究進(jìn)程，提升在該領(lǐng)域的國際競爭力，為構(gòu)建自主可控的技術(shù)體系做出貢獻(xiàn)。

***促進(jìn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用：**通過原型驗(yàn)證和特定應(yīng)用場景的探索，為仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，有望在低功耗芯片、智能傳感器、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域催生新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，并帶來顯著的社會效益，如提升公共安全水平、改善人類健康、促進(jìn)節(jié)能減排等。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期產(chǎn)出一套系統(tǒng)完整的仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論與技術(shù)成果，包括創(chuàng)新的模型、高性能的原型芯片、實(shí)用的軟件工具以及有力的性能驗(yàn)證，不僅具有重要的科學(xué)理論價(jià)值，更具備巨大的實(shí)踐應(yīng)用潛力，能夠?yàn)橄乱淮酒陌l(fā)展提供關(guān)鍵支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為48個(gè)月，將按照研究內(nèi)容和目標(biāo)，劃分為五個(gè)主要階段，并輔以風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。各階段任務(wù)分配、進(jìn)度安排及人員投入如下：

1.**第一階段：基礎(chǔ)研究與可行性論證（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***文獻(xiàn)調(diào)研與分析：**深入調(diào)研國內(nèi)外在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括生物神經(jīng)科學(xué)、器件物理、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、軟件工具和應(yīng)用場景等，明確本項(xiàng)目的創(chuàng)新方向和研究切入點(diǎn)。負(fù)責(zé)人：研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、青年研究員。

***生物機(jī)制研究：**重點(diǎn)關(guān)注與信息處理、存儲和可塑性相關(guān)的生物神經(jīng)機(jī)制，進(jìn)行文獻(xiàn)學(xué)習(xí)和理論推導(dǎo)，為后續(xù)模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)。負(fù)責(zé)人：神經(jīng)科學(xué)背景研究人員。

***器件物理模擬：**利用TCAD等工具，模擬不同材料的憶阻器、跨膜模擬器等核心器件的物理特性，初步設(shè)計(jì)器件結(jié)構(gòu)。負(fù)責(zé)人：器件物理方向研究人員。

***理論建模初探：**基于生物機(jī)制研究，開始構(gòu)建初步的神經(jīng)元和突觸電路模型，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。負(fù)責(zé)人：電路與系統(tǒng)方向研究人員。

***架構(gòu)概念設(shè)計(jì)：**開展架構(gòu)設(shè)計(jì)方案的初步構(gòu)思，包括核心單元、互連方式、計(jì)算-存儲協(xié)同等。負(fù)責(zé)人：架構(gòu)設(shè)計(jì)方向研究人員。

***可行性分析與計(jì)劃制定：**綜合各方面因素，評估項(xiàng)目可行性，制定詳細(xì)的研究計(jì)劃、技術(shù)路線和預(yù)算方案。負(fù)責(zé)人：研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、項(xiàng)目秘書。

***進(jìn)度安排：**

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，提交調(diào)研報(bào)告。

*第3-4個(gè)月：完成生物機(jī)制學(xué)習(xí)和理論建模初探，初步器件物理模擬結(jié)果。

*第5-6個(gè)月：完成架構(gòu)概念設(shè)計(jì)，進(jìn)行可行性分析，制定詳細(xì)項(xiàng)目計(jì)劃，形成階段性報(bào)告。

***人員投入：**全體研究團(tuán)隊(duì)成員參與，重點(diǎn)投入時(shí)間為前3個(gè)月。

2.**第二階段：器件、電路與架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)與仿真（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***器件詳細(xì)設(shè)計(jì)與仿真：**基于第一階段結(jié)果，完成核心器件的詳細(xì)電路設(shè)計(jì)、工藝參數(shù)提取和仿真優(yōu)化，制備器件版圖（或進(jìn)行更精細(xì)的仿真）。負(fù)責(zé)人：器件物理方向研究人員。

***電路單元設(shè)計(jì)：**完成神經(jīng)元、突觸、計(jì)算核心單元的詳細(xì)電路設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。負(fù)責(zé)人：電路與系統(tǒng)方向研究人員。

***架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)：**完成片上互連網(wǎng)絡(luò)、通信機(jī)制、資源管理模塊等詳細(xì)設(shè)計(jì)，構(gòu)建完整的架構(gòu)模型。負(fù)責(zé)人：架構(gòu)設(shè)計(jì)方向研究人員。

***系統(tǒng)級仿真：**使用SystemC/TLM等工具，進(jìn)行系統(tǒng)級行為仿真和性能評估，驗(yàn)證架構(gòu)的能效、并行性等關(guān)鍵指標(biāo)。負(fù)責(zé)人：架構(gòu)與系統(tǒng)仿真研究人員。

***仿真工具與編譯器初步開發(fā)：**開始仿真工具鏈的開發(fā)，設(shè)計(jì)編譯器前端和后端的基本框架。負(fù)責(zé)人：軟件工具方向研究人員。

***進(jìn)度安排：**

*第7-9個(gè)月：完成器件詳細(xì)設(shè)計(jì)與仿真，提交器件報(bào)告。

*第10-12個(gè)月：完成電路單元設(shè)計(jì)，提交電路報(bào)告。

*第13-15個(gè)月：完成架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)，進(jìn)行初步系統(tǒng)級仿真。

*第16-18個(gè)月：繼續(xù)系統(tǒng)級仿真與優(yōu)化，開始編譯器初步開發(fā)，形成階段性報(bào)告。

***人員投入：**全體研究團(tuán)隊(duì)成員參與，重點(diǎn)投入時(shí)間為第10-15個(gè)月。

3.**第三階段：原型芯片流片與初步測試（第19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***芯片版圖設(shè)計(jì)與驗(yàn)證：**完成芯片的詳細(xì)版圖設(shè)計(jì)、DFT（DesignforTest）設(shè)計(jì)，進(jìn)行設(shè)計(jì)規(guī)則檢查（DRC）、版圖與原理圖一致性檢查（LVS）等驗(yàn)證流程。負(fù)責(zé)人：硬件設(shè)計(jì)工程師。

***流片委托與管理：**選擇合適的代工廠，提交流片申請，跟蹤流片進(jìn)度。負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目秘書、硬件設(shè)計(jì)工程師。

***測試方案設(shè)計(jì)與設(shè)備準(zhǔn)備：**設(shè)計(jì)詳細(xì)的芯片測試方案，包括功能測試、靜態(tài)參數(shù)測試、動態(tài)性能測試等，準(zhǔn)備測試設(shè)備。負(fù)責(zé)人：測試工程師、研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。

***芯片回片與封裝：**接收流片回來的芯片，進(jìn)行封裝處理。負(fù)責(zé)人：測試工程師。

***初步測試與調(diào)試：**對芯片進(jìn)行功能驗(yàn)證、靜態(tài)參數(shù)測量，初步調(diào)試電路，發(fā)現(xiàn)并修復(fù)主要問題。負(fù)責(zé)人：測試工程師、硬件設(shè)計(jì)工程師。

***進(jìn)度安排：**

*第19-21個(gè)月：完成芯片版圖設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，提交流片文件。

*第22-24個(gè)月：完成流片委托，開始測試方案設(shè)計(jì)與設(shè)備準(zhǔn)備。

*第25-27個(gè)月：芯片回片與封裝。

*第28-30個(gè)月：進(jìn)行初步測試與調(diào)試，提交初步測試報(bào)告。

***人員投入：**硬件設(shè)計(jì)工程師、測試工程師投入核心精力，研究團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)支持。

4.**第四階段：系統(tǒng)級測試、性能評估與優(yōu)化（第31-42個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***系統(tǒng)級測試：**在芯片上實(shí)現(xiàn)并運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)（如圖像識別、模式分類）或特定應(yīng)用場景的任務(wù)。負(fù)責(zé)人：測試工程師、應(yīng)用開發(fā)研究人員。

***全面性能測量：**精確測量芯片在運(yùn)行任務(wù)時(shí)的功耗、速度、吞吐量、能效比等性能指標(biāo)，進(jìn)行長時(shí)間運(yùn)行穩(wěn)定性測試。負(fù)責(zé)人：測試工程師。

***性能對比分析：**將原型芯片的性能與主流芯片（如GPU、TPU、FPGA加速卡）進(jìn)行對比測試和數(shù)據(jù)分析。負(fù)責(zé)人：系統(tǒng)仿真研究人員、測試工程師。

***問題診斷與架構(gòu)優(yōu)化：**分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，識別設(shè)計(jì)中的問題（如噪聲影響、模型保真度不足、架構(gòu)資源利用率低等），提出優(yōu)化方案。負(fù)責(zé)人：全體研究團(tuán)隊(duì)成員。

***仿真與工具鏈迭代優(yōu)化：**根據(jù)實(shí)驗(yàn)反饋，對仿真模型、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)參數(shù)或編譯器進(jìn)行優(yōu)化，迭代更新仿真工具鏈。負(fù)責(zé)人：仿真與軟件工具研究人員。

***進(jìn)度安排：**

*第31-33個(gè)月：完成系統(tǒng)級測試，開始性能測量。

*第34-36個(gè)月：進(jìn)行性能對比分析，提交對比報(bào)告。

*第37-39個(gè)月：診斷問題，提出優(yōu)化方案，開始架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。

*第40-42個(gè)月：完成仿真與工具鏈迭代優(yōu)化，形成階段性報(bào)告。

***人員投入：**全體研究團(tuán)隊(duì)成員深度參與，根據(jù)具體任務(wù)調(diào)整分工。

5.**第五階段：成果總結(jié)與報(bào)告撰寫（第43-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***數(shù)據(jù)整理與歸檔：**整理項(xiàng)目過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)、文檔、代碼和實(shí)驗(yàn)記錄。負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目秘書、全體研究團(tuán)隊(duì)成員。

***成果總結(jié)與提煉：**全面總結(jié)研究成果，包括理論創(chuàng)新、技術(shù)突破、原型性能表現(xiàn)、應(yīng)用前景和社會經(jīng)濟(jì)效益。負(fù)責(zé)人：研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。

***論文撰寫與專利申請：**撰寫研究論文，投稿至國際頂級期刊和會議；整理技術(shù)資料，提交專利申請。負(fù)責(zé)人：全體研究團(tuán)隊(duì)成員。

***項(xiàng)目報(bào)告撰寫：**撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，全面反映項(xiàng)目執(zhí)行情況、研究成果、經(jīng)費(fèi)使用情況等。負(fù)責(zé)人：研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、項(xiàng)目秘書。

***成果匯報(bào)與推廣：**準(zhǔn)備成果匯報(bào)材料，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題匯報(bào)；探索成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用推廣途徑。負(fù)責(zé)人：研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、應(yīng)用推廣研究人員。

***進(jìn)度安排：**

*第43個(gè)月：完成數(shù)據(jù)整理與歸檔。

*第44-45個(gè)月：完成成果總結(jié)與提煉，開始論文撰寫與專利申請。

*第46個(gè)月：完成項(xiàng)目報(bào)告撰寫。

*第47-48個(gè)月：準(zhǔn)備成果匯報(bào)，探索成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用推廣。

***人員投入：**全體研究團(tuán)隊(duì)成員共同參與，根據(jù)任務(wù)分工完成相應(yīng)工作。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)策略：

1.**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**包括器件性能不達(dá)標(biāo)、電路設(shè)計(jì)復(fù)雜度過高導(dǎo)致功耗控制失效、架構(gòu)仿真模型與實(shí)際芯片性能偏差過大等。策略：加強(qiáng)器件物理模擬的精度和可靠性，采用模塊化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行電路驗(yàn)證，建立完善的仿真驗(yàn)證流程，引入硬件在環(huán)仿真（HIL）技術(shù)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)問題；加強(qiáng)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作，定期進(jìn)行技術(shù)研討，確保設(shè)計(jì)方案的科學(xué)性和可行性。

2.**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**可能由于技術(shù)瓶頸攻關(guān)難度大、實(shí)驗(yàn)調(diào)試周期長、外部依賴（如流片進(jìn)度延遲）等導(dǎo)致項(xiàng)目延期。策略：制定詳細(xì)的技術(shù)路線圖和里程碑計(jì)劃，預(yù)留合理的緩沖時(shí)間；建立有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制，定期評估項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)調(diào)整資源配置；與代工廠建立良好溝通，爭取優(yōu)先排期，降低外部依賴風(fēng)險(xiǎn)。

3.**知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：**可能存在核心創(chuàng)新點(diǎn)被提前公開或被他人申請專利，影響項(xiàng)目成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。策略：加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識，及時(shí)進(jìn)行專利布局，建立嚴(yán)格的保密制度，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)和成果進(jìn)行脫敏處理；積極申請國內(nèi)外發(fā)明專利，構(gòu)建多層次知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系。

4.**人才風(fēng)險(xiǎn)：**可能面臨核心成員流失、團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率低下等問題。策略：提供有競爭力的研究條件和發(fā)展空間，建立完善的激勵(lì)機(jī)制；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，定期技術(shù)交流和培訓(xùn)，提升團(tuán)隊(duì)凝聚力和協(xié)作能力；建立人才梯隊(duì)培養(yǎng)計(jì)劃，降低核心成員流失風(fēng)險(xiǎn)。

5.**應(yīng)用推廣風(fēng)險(xiǎn)：**研究成果可能因缺乏成熟的軟件生態(tài)、應(yīng)用場景不明確、商業(yè)化路徑不清晰等問題難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。策略：與產(chǎn)業(yè)界建立緊密合作，共同探索應(yīng)用場景和商業(yè)模式；開發(fā)適配主流框架的編譯器和軟件接口，降低應(yīng)用門檻；構(gòu)建開放的合作平臺，吸引開發(fā)者和應(yīng)用伙伴，加速技術(shù)落地。

通過上述時(shí)間規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將力求在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)性地解決仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)中的關(guān)鍵科學(xué)問題，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的研究目標(biāo)，并有效應(yīng)對潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利實(shí)施并取得突破性成果，為技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目匯聚了一支在仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗(yàn)和深厚理論基礎(chǔ)的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，成員涵蓋神經(jīng)科學(xué)、微電子、電路設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、軟件工程等多個(gè)領(lǐng)域，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的人才保障。團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)如下：

1.**核心研究人員**

***張明（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）：**研究所首席科學(xué)家，長期從事神經(jīng)形態(tài)計(jì)算研究，在生物啟發(fā)計(jì)算模型和硬件實(shí)現(xiàn)方面擁有15年研究經(jīng)驗(yàn)，曾主持國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目“面向邊緣計(jì)算的仿生智能芯片研究”，在頂級期刊發(fā)表多篇論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專利。研究方向包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、神經(jīng)形態(tài)器件物理機(jī)制、事件驅(qū)動計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)等。

***李紅（神經(jīng)科學(xué)背景）：**教授，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論方向負(fù)責(zé)人，具有10年生物物理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的研究經(jīng)驗(yàn)，專注于生物電生理信號處理與信息編碼機(jī)制，研究方向包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理原理、可塑性機(jī)制、以及將生物啟發(fā)智能應(yīng)用于醫(yī)療健康、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。曾參與多項(xiàng)國家級重點(diǎn)科研項(xiàng)目，在國際頂級期刊發(fā)表多篇研究論文，并擁有多項(xiàng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算相關(guān)理論專利。

***王磊（微電子與器件方向）：**研究員，具有12年半導(dǎo)體器件物理與電路設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，擅長新型功能材料（如憶阻器、碳納米管）的開發(fā)與應(yīng)用，研究方向包括低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算器件物理建模、器件工藝優(yōu)化、以及大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)。曾參與國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，在國內(nèi)外核心期刊發(fā)表多篇器件相關(guān)論文，并擁有多項(xiàng)器件設(shè)計(jì)與制造相關(guān)專利。

***趙芳（計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方向）：**副教授，專注于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與系統(tǒng)級優(yōu)化，具有8年高性能計(jì)算與嵌入式系統(tǒng)研究經(jīng)驗(yàn)，研究方向包括可編程邏輯器件設(shè)計(jì)、片上系統(tǒng)（SoC）架構(gòu)設(shè)計(jì)、以及計(jì)算理論與應(yīng)用。曾主持多項(xiàng)省部級科研項(xiàng)目，在國際頂級會議發(fā)表多篇架構(gòu)相關(guān)論文，并擁有多項(xiàng)架構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)專利。

***陳偉（軟件工具與編譯器方向）：**高級工程師，具有7年嵌入式軟件與工具鏈開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，研究方向包括硬件描述語言設(shè)計(jì)、編譯器開發(fā)、以及生物啟發(fā)計(jì)算軟件生態(tài)構(gòu)建。曾參與多個(gè)大型嵌入式系統(tǒng)開發(fā)項(xiàng)目，在相關(guān)領(lǐng)域核心期刊發(fā)表多篇論文，并擁有多項(xiàng)軟件工具相關(guān)專利。

2.**研究助理與博士后**

***劉洋（研究助理）：**博士，負(fù)責(zé)器件物理模擬與仿真，協(xié)助器件設(shè)計(jì)、測試與優(yōu)化工作，并參與部分電路設(shè)計(jì)任務(wù)。具有4年神經(jīng)形態(tài)計(jì)算器件研究經(jīng)驗(yàn)，擅長TCAD仿真、器件物理建模與實(shí)驗(yàn)測試，發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，并參與多項(xiàng)國家級科研項(xiàng)目。

***周濤（博士后）：**研究方向?yàn)樯窠?jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)新型架構(gòu)的提出、仿真驗(yàn)證與優(yōu)化，并參與軟件工具鏈的開發(fā)。具有5年神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)研究經(jīng)驗(yàn)，在頂級會議發(fā)表多篇論文，并擁有多項(xiàng)架構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)專利。

3.**合作單位專家**

***孫強(qiáng)（合作單位專家）：**某知名半導(dǎo)體制造企業(yè)技術(shù)總監(jiān)，具有20年半導(dǎo)體工藝與器件制造經(jīng)驗(yàn)，為項(xiàng)目提供器件流片與工藝支持，并參與器件物理與電路設(shè)計(jì)的技術(shù)交流與指導(dǎo)。研究方向包括先進(jìn)半導(dǎo)體工藝開發(fā)、器件物理機(jī)制、以及大規(guī)模集成電路制造。曾參與多項(xiàng)國際重大項(xiàng)目，擁有多項(xiàng)專利。

***鄭華（合作單位專家）：**某高校計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授，長期從事軟件與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)研究，為項(xiàng)目提供軟件生態(tài)支持，并參與編譯器開發(fā)與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算應(yīng)用場景探索。研究方向包括深度學(xué)習(xí)框架、硬件加速器設(shè)計(jì)、以及應(yīng)用軟件開發(fā)。曾主持多項(xiàng)國家級科研項(xiàng)目，發(fā)表多篇高水平研究論文，并擁有多項(xiàng)軟件相關(guān)專利。

團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式如下：

1.**角色分配**

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：統(tǒng)籌項(xiàng)目整體研究方向，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)資源，負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)決策，撰寫項(xiàng)目報(bào)告，并代表團(tuán)隊(duì)進(jìn)行對外合作與交流。主導(dǎo)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論建模、架構(gòu)設(shè)計(jì)方向的深入研究，并負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體進(jìn)度管理與風(fēng)險(xiǎn)控制。

*神經(jīng)科學(xué)背景研究人員：負(fù)責(zé)生物神經(jīng)機(jī)制的理論研究，構(gòu)建生物啟發(fā)計(jì)算模型，指導(dǎo)電路設(shè)計(jì)與仿真方向，確保模型保真度與可行性。同時(shí)，探索仿生計(jì)算在特定應(yīng)用場景（如醫(yī)療健康、環(huán)境監(jiān)測）的潛力，為應(yīng)用驗(yàn)證提供科學(xué)依據(jù)。

*微電子與器件方向研究人員：負(fù)責(zé)新型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算核心器件的設(shè)計(jì)、制備與測試，包括憶阻器、跨膜模擬器等，解決器件性能瓶頸問題。同時(shí)，負(fù)責(zé)器件物理模擬與工藝優(yōu)化，為電路設(shè)計(jì)提供支持。

*計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方向研究人員：負(fù)責(zé)仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，包括核心計(jì)算單元、片上互連網(wǎng)絡(luò)、通信機(jī)制、資源管理模塊等，解決架構(gòu)級并行性、能效與可擴(kuò)展性等關(guān)鍵問題。同時(shí)，負(fù)責(zé)系統(tǒng)級仿真平臺搭建與性能評估，為架構(gòu)設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)和驗(yàn)證手段。

*軟件工具與編譯器方向研究人員：負(fù)責(zé)開發(fā)面向仿生神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的仿真工具鏈和編譯器原型，解決軟件生態(tài)建設(shè)滯后于硬件發(fā)展的瓶頸。同時(shí)，負(fù)責(zé)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型向神經(jīng)形態(tài)硬件映射的理論與方法研究，降低開發(fā)難度，提升開發(fā)效率。

*研究助理與博士后：協(xié)助各研究方向的具體任務(wù)執(zhí)行，包括文獻(xiàn)調(diào)研、仿真實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)整理等，并參與部分核心研究工作。研究方向包括器件物理模擬、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)仿真、軟件工具開發(fā)等。

*合作單位專家：提供器件流片、工藝支持、軟件生態(tài)、應(yīng)用場景驗(yàn)證等方面的合作，共同推動研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

2.**合作模式**

***產(chǎn)學(xué)研協(xié)同：**項(xiàng)目將