中科課題申報書怎么寫的一、封面內(nèi)容

項目名稱：面向芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項目摘要

本項目旨在針對芯片在異構(gòu)計算架構(gòu)中的性能瓶頸問題，開展系統(tǒng)性研究。當(dāng)前，隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度提升，現(xiàn)有異構(gòu)計算架構(gòu)在能效比、并行效率和任務(wù)調(diào)度等方面面臨嚴峻挑戰(zhàn)。項目核心內(nèi)容聚焦于設(shè)計一種新型異構(gòu)計算架構(gòu)，通過融合CPU、GPU和FPGA等計算單元，實現(xiàn)算力資源的動態(tài)優(yōu)化配置。研究方法將采用多目標優(yōu)化算法，結(jié)合硬件加速與軟件協(xié)同技術(shù)，構(gòu)建任務(wù)映射與資源分配模型。預(yù)期成果包括：提出一種基于機器學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度策略，顯著提升異構(gòu)系統(tǒng)在推理任務(wù)中的吞吐量；開發(fā)一套面向異構(gòu)計算的性能評估框架，為芯片設(shè)計提供量化依據(jù)；形成一套可落地的架構(gòu)設(shè)計方案，推動國產(chǎn)芯片的產(chǎn)業(yè)化進程。項目成果將直接應(yīng)用于中科院自主可控的芯片研發(fā)平臺，為解決“卡脖子”技術(shù)難題提供理論支撐和實踐路徑，具有顯著的學(xué)術(shù)價值與產(chǎn)業(yè)前景。

三.項目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

當(dāng)前異構(gòu)計算架構(gòu)主要面臨以下問題：首先，計算單元間的通信開銷巨大。在典型的CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)傳輸帶寬與計算能力的非均衡匹配，大量數(shù)據(jù)搬運成為性能瓶頸，尤其在訓(xùn)練大規(guī)模模型時，通信能耗甚至超過計算能耗。其次，任務(wù)調(diào)度與資源分配缺乏智能化。現(xiàn)有調(diào)度算法多基于靜態(tài)規(guī)則或簡單的啟發(fā)式方法，難以適應(yīng)動態(tài)變化的任務(wù)負載和異構(gòu)單元的實時狀態(tài)，導(dǎo)致部分計算單元利用率低下，整體系統(tǒng)性能無法充分發(fā)揮。再者，架構(gòu)設(shè)計缺乏靈活性。傳統(tǒng)芯片設(shè)計流程中，異構(gòu)單元的集成方式較為固定，難以根據(jù)特定應(yīng)用場景進行快速定制，導(dǎo)致芯片在通用性和專用性之間難以取得平衡。此外，軟件生態(tài)與硬件架構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化不足，編譯器對異構(gòu)資源的利用效率有待提升，進一步限制了應(yīng)用開發(fā)的便捷性。

這些問題凸顯了深入研究異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化的重要性和緊迫性。一方面，現(xiàn)有技術(shù)瓶頸已成為制約芯片性能提升的關(guān)鍵因素，亟需通過創(chuàng)新性研究突破瓶頸。另一方面，隨著國產(chǎn)芯片自主可控進程的加速，構(gòu)建具有自主知識產(chǎn)權(quán)的異構(gòu)計算架構(gòu)，不僅能夠擺脫對國外技術(shù)的依賴，更能滿足國內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多元化需求。因此，本項目聚焦于異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化，旨在通過理論創(chuàng)新與技術(shù)突破，為高性能、低功耗、定制化的芯片設(shè)計提供新的解決方案，具有重要的現(xiàn)實意義和必要性。

2.項目研究的社會、經(jīng)濟或?qū)W術(shù)價值

本項目的研究成果將在社會、經(jīng)濟和學(xué)術(shù)等多個層面產(chǎn)生深遠影響。

在社會層面，項目成果將推動技術(shù)的普惠發(fā)展。通過優(yōu)化異構(gòu)計算架構(gòu)，可以有效降低芯片的成本和功耗，使得高性能算力能夠更廣泛地應(yīng)用于智能汽車、智能家居、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域，提升社會生產(chǎn)效率和生活品質(zhì)。例如，在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，基于本項目成果設(shè)計的低功耗異構(gòu)芯片，可用于實時分析醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生進行疾病診斷，提高診斷準確率和效率，尤其在醫(yī)療資源匱乏地區(qū)，具有重要的社會效益。此外，項目的研究過程將培養(yǎng)一批掌握前沿異構(gòu)計算技術(shù)的專業(yè)人才，為我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展儲備核心力量。

在經(jīng)濟層面，項目成果將促進芯片產(chǎn)業(yè)的升級與發(fā)展。異構(gòu)計算架構(gòu)的優(yōu)化將直接提升國產(chǎn)芯片的市場競爭力，推動國產(chǎn)芯片在服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、邊緣計算等領(lǐng)域的應(yīng)用替代，形成新的經(jīng)濟增長點。同時，項目成果將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如EDA工具、編譯器、框架等，構(gòu)建完善的芯片產(chǎn)業(yè)生態(tài)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，隨著芯片性能的提升和成本的下降，未來五年內(nèi)全球芯片市場規(guī)模預(yù)計將保持年均50%以上的增長速度，本項目的研究成果將占據(jù)重要市場份額，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟效益。

在學(xué)術(shù)層面，本項目的研究將豐富和完善計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論。項目將提出一種全新的異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計方法論，融合多目標優(yōu)化、硬件加速和軟件協(xié)同等技術(shù)，為學(xué)術(shù)界提供新的研究視角和理論框架。此外，項目將構(gòu)建一套完善的異構(gòu)計算性能評估體系，為后續(xù)研究提供量化依據(jù)和基準測試平臺。項目的研究成果還將推動跨學(xué)科交叉融合，促進計算機科學(xué)、電子工程、等領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展，提升我國在芯片領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。同時，項目將發(fā)表一系列高水平學(xué)術(shù)論文，參與國際學(xué)術(shù)會議，推動中外學(xué)術(shù)交流，提升我國在芯片領(lǐng)域的國際話語權(quán)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.國外研究現(xiàn)狀

國外在異構(gòu)計算架構(gòu)領(lǐng)域的研究起步較早，已形成較為完整的技術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在理論研究方面，國外學(xué)者在計算單元異構(gòu)化、資源協(xié)同調(diào)度、編譯器優(yōu)化等方面取得了顯著進展。例如，斯坦福大學(xué)Parlan等提出的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)（UMA）和加速器互連網(wǎng)絡(luò)（ACCN），旨在解決異構(gòu)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理瓶頸；加州大學(xué)伯克利分校Shen等提出的FlexFlow框架，通過可編程邏輯加速器（FPGA）與CPU/GPU的協(xié)同設(shè)計，實現(xiàn)了任務(wù)級動態(tài)調(diào)度和硬件資源重配置。在硬件實現(xiàn)方面，英偉達的GPU架構(gòu)已廣泛應(yīng)用于領(lǐng)域，其多級緩存和共享內(nèi)存設(shè)計顯著提升了數(shù)據(jù)訪問效率；AMD的霄龍?zhí)幚砥魍ㄟ^集成CPU與GPU，實現(xiàn)了異構(gòu)計算的硬件級優(yōu)化；Intel的FPGA產(chǎn)品線則提供了高度靈活的異構(gòu)計算平臺，支持定制化加速。在軟件生態(tài)方面，OpenCL、HIP等編程框架為異構(gòu)計算提供了統(tǒng)一的編程接口；HIPSYCL等編譯器技術(shù)則致力于優(yōu)化代碼在CPU/GPU間的映射與執(zhí)行。此外，國外研究機構(gòu)如IBM、HPE等，在異構(gòu)計算系統(tǒng)架構(gòu)、性能評估方法等方面也積累了豐富經(jīng)驗。

盡管國外在異構(gòu)計算領(lǐng)域取得了顯著成就，但仍存在一些尚未解決的問題。首先，在超大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計方面，如何實現(xiàn)數(shù)十個計算單元（如CPU、GPU、FPGA、NPU等）的協(xié)同工作仍面臨挑戰(zhàn)。例如，在多節(jié)點異構(gòu)集群中，節(jié)點間通信延遲和帶寬限制成為性能瓶頸，現(xiàn)有互連網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如InfiniBand、高速以太網(wǎng)）在成本和功耗方面仍有優(yōu)化空間。其次，在動態(tài)任務(wù)調(diào)度方面，現(xiàn)有調(diào)度算法多基于靜態(tài)模型或有限狀態(tài)假設(shè)，難以適應(yīng)實時變化的任務(wù)負載和異構(gòu)單元的動態(tài)特性。例如，在邊緣計算場景下，任務(wù)到達具有高度不確定性，現(xiàn)有調(diào)度算法難以實現(xiàn)資源的最優(yōu)分配。再者，在軟硬件協(xié)同優(yōu)化方面，編譯器對異構(gòu)資源的利用效率仍有提升空間。例如，OpenCL等編程框架的抽象層次較高，難以充分利用硬件的細微特性，導(dǎo)致性能優(yōu)化受限。此外，國外研究在異構(gòu)計算能效比方面仍面臨挑戰(zhàn)，尤其在移動端和嵌入式設(shè)備中，如何進一步降低功耗成為新的研究熱點。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對異構(gòu)計算架構(gòu)的研究近年來取得長足進步，一批高校和科研機構(gòu)已在該領(lǐng)域形成特色研究方向。在理論研究方面，清華大學(xué)、中科院計算所等機構(gòu)在異構(gòu)計算體系結(jié)構(gòu)、任務(wù)調(diào)度算法等方面取得了重要成果。例如，清華大學(xué)提出的基于多目標優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度框架，通過遺傳算法和模擬退火算法，實現(xiàn)了異構(gòu)系統(tǒng)中的任務(wù)動態(tài)分配；中科院計算所提出的“異構(gòu)計算協(xié)同設(shè)計方法”，通過硬件-軟件協(xié)同優(yōu)化，提升了芯片的能效比。在硬件實現(xiàn)方面，華為海思的昇騰系列芯片、阿里平頭哥的達摩院芯片等，已實現(xiàn)CPU與加速單元的異構(gòu)設(shè)計；寒武紀、地平線等公司則專注于專用芯片的研發(fā)，其產(chǎn)品在邊緣計算和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在軟件生態(tài)方面，國內(nèi)學(xué)者開發(fā)了基于OpenCL、CUDA的異構(gòu)計算編程框架，并針對國產(chǎn)芯片進行了優(yōu)化；一些高校還推出了面向異構(gòu)計算的編譯器技術(shù)，如復(fù)旦大學(xué)提出的基于LLVM的異構(gòu)計算編譯器，實現(xiàn)了代碼的多目標優(yōu)化。

盡管國內(nèi)在異構(gòu)計算領(lǐng)域取得了一定進展，但仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)。首先，在自主可控技術(shù)方面，國內(nèi)在高端計算單元（如GPU、FPGA）的設(shè)計上仍依賴國外技術(shù)，核心IP和關(guān)鍵工藝存在“卡脖子”問題。例如，在高端GPU領(lǐng)域，國內(nèi)產(chǎn)品在性能和功耗方面與國際領(lǐng)先水平仍有較大差距，難以滿足高性能計算的需求。其次，在異構(gòu)計算系統(tǒng)架構(gòu)方面，國內(nèi)研究在超大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計方面經(jīng)驗不足，現(xiàn)有系統(tǒng)多基于國外架構(gòu)的改進，缺乏原創(chuàng)性設(shè)計。例如，在多節(jié)點異構(gòu)集群中，國內(nèi)系統(tǒng)的互連網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、集群管理軟件等方面仍需加強。再者，在動態(tài)任務(wù)調(diào)度方面，國內(nèi)研究多基于理論模型，缺乏面向?qū)嶋H場景的驗證。例如，在邊緣計算場景下，任務(wù)到達的實時性和不確定性要求調(diào)度算法具備更高的動態(tài)適應(yīng)能力，而現(xiàn)有算法難以滿足這一需求。此外，在軟硬件協(xié)同優(yōu)化方面，國內(nèi)編譯器技術(shù)仍落后于國際水平，難以充分利用硬件的細微特性。例如，國內(nèi)編譯器對內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)、計算單元協(xié)同等方面的優(yōu)化仍需加強。最后，在能效比優(yōu)化方面，國內(nèi)芯片在移動端和嵌入式設(shè)備中仍面臨功耗過高的問題，亟需通過架構(gòu)創(chuàng)新和工藝優(yōu)化提升能效比。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，本項目聚焦的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域仍存在以下研究空白和挑戰(zhàn)。首先，在超大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計方面，如何實現(xiàn)數(shù)十個計算單元的協(xié)同工作仍面臨挑戰(zhàn)。例如，在多節(jié)點異構(gòu)集群中，節(jié)點間通信延遲和帶寬限制成為性能瓶頸，現(xiàn)有互連網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如InfiniBand、高速以太網(wǎng)）在成本和功耗方面仍有優(yōu)化空間。其次，在動態(tài)任務(wù)調(diào)度方面，現(xiàn)有調(diào)度算法多基于靜態(tài)模型或有限狀態(tài)假設(shè)，難以適應(yīng)實時變化的任務(wù)負載和異構(gòu)單元的動態(tài)特性。例如，在邊緣計算場景下，任務(wù)到達具有高度不確定性，現(xiàn)有調(diào)度算法難以實現(xiàn)資源的最優(yōu)分配。再者，在軟硬件協(xié)同優(yōu)化方面，編譯器對異構(gòu)資源的利用效率仍有提升空間。例如，OpenCL等編程框架的抽象層次較高，難以充分利用硬件的細微特性，導(dǎo)致性能優(yōu)化受限。此外，在能效比優(yōu)化方面，國內(nèi)芯片在移動端和嵌入式設(shè)備中仍面臨功耗過高的問題，亟需通過架構(gòu)創(chuàng)新和工藝優(yōu)化提升能效比。最后，在自主可控技術(shù)方面，國內(nèi)在高端計算單元（如GPU、FPGA）的設(shè)計上仍依賴國外技術(shù)，核心IP和關(guān)鍵工藝存在“卡脖子”問題。例如，在高端GPU領(lǐng)域，國內(nèi)產(chǎn)品在性能和功耗方面與國際領(lǐng)先水平仍有較大差距，難以滿足高性能計算的需求。本項目將針對上述研究空白和挑戰(zhàn)，開展系統(tǒng)性研究，為國產(chǎn)芯片的自主可控和產(chǎn)業(yè)升級提供理論支撐和技術(shù)方案。

五.研究目標與內(nèi)容

1.研究目標

本項目旨在面向芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化，設(shè)立以下研究目標：

第一，構(gòu)建面向任務(wù)的異構(gòu)計算性能模型。通過對CPU、GPU、FPGA等典型計算單元的能耗、性能、延遲特性進行深入分析，建立精確的硬件性能模型，并結(jié)合任務(wù)的特征（如計算密集型、數(shù)據(jù)密集型、內(nèi)存訪問模式等），構(gòu)建任務(wù)在異構(gòu)環(huán)境下的執(zhí)行時延與功耗模型。該模型將為后續(xù)的任務(wù)調(diào)度和資源分配提供理論基礎(chǔ)。

第二，研發(fā)基于機器學(xué)習(xí)的異構(gòu)計算任務(wù)調(diào)度策略。針對現(xiàn)有調(diào)度算法在動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性、全局優(yōu)化能力等方面的不足，本項目將研究基于強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)技術(shù)的任務(wù)調(diào)度方法。通過構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練能夠動態(tài)感知任務(wù)負載、異構(gòu)單元狀態(tài)和系統(tǒng)約束的調(diào)度模型，實現(xiàn)任務(wù)在異構(gòu)單元間的實時、智能調(diào)度，旨在最大化系統(tǒng)吞吐量或最小化任務(wù)完成時間。

第三，設(shè)計新型異構(gòu)計算架構(gòu)關(guān)鍵模塊。在現(xiàn)有架構(gòu)基礎(chǔ)上，針對應(yīng)用場景的需求，設(shè)計并驗證新型異構(gòu)計算架構(gòu)的關(guān)鍵模塊，包括：面向任務(wù)的異構(gòu)單元協(xié)同接口、支持動態(tài)資源重配置的計算單元、高效的片上/片間通信網(wǎng)絡(luò)等。重點研究如何通過架構(gòu)創(chuàng)新降低通信開銷、提升計算單元利用率、增強系統(tǒng)靈活性。

第四，開發(fā)異構(gòu)計算系統(tǒng)仿真評估平臺。基于已有的硬件描述語言（如Verilog）和系統(tǒng)級仿真工具（如Gem5），開發(fā)支持本項目新型異構(gòu)計算架構(gòu)的仿真環(huán)境，并集成性能模型和任務(wù)調(diào)度策略。通過構(gòu)建一系列具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用測試用例（如目標檢測、自然語言處理等），對所提出的架構(gòu)優(yōu)化方案進行性能評估和驗證，為芯片設(shè)計提供量化依據(jù)。

第五，形成可落地的架構(gòu)設(shè)計方案與原型驗證?；诶碚撗芯亢图夹g(shù)驗證，形成一套完整的異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計方案，包括硬件規(guī)格、軟件接口和編譯器支持等。依托中科院現(xiàn)有的芯片研發(fā)平臺，進行關(guān)鍵模塊的原型驗證，評估方案的可行性，并為后續(xù)的芯片流片和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

2.研究內(nèi)容

本項目圍繞上述研究目標，將開展以下研究內(nèi)容：

（1）異構(gòu)計算單元性能分析與模型構(gòu)建

***具體研究問題**：不同計算單元（CPU、GPU、FPGA）在執(zhí)行典型算子（如卷積、矩陣乘法、注意力機制）時的性能（時延、吞吐量）、能耗特性以及內(nèi)存訪問模式有何差異？如何建立精確的硬件性能模型和任務(wù)執(zhí)行模型？

***研究假設(shè)**：通過分析計算單元的微架構(gòu)特征和任務(wù)的計算-內(nèi)存特性，可以建立精確的硬件性能模型和任務(wù)執(zhí)行模型。特別是，F(xiàn)PGA在特定定制化算子上具有比通用GPU更低的延遲和功耗，而CPU在控制密集型任務(wù)和任務(wù)遷移方面具有優(yōu)勢。

***研究方法**：采用微架構(gòu)模擬、硬件原型驗證和實際芯片測試相結(jié)合的方法，對主流異構(gòu)計算單元進行性能評測?；谛阅軘?shù)據(jù)，利用統(tǒng)計建模、機器學(xué)習(xí)等方法構(gòu)建硬件性能模型和任務(wù)執(zhí)行模型。分析任務(wù)的計算-內(nèi)存核心理念，提煉影響性能的關(guān)鍵因素。

（2）基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略研究

***具體研究問題**：如何設(shè)計能夠?qū)崟r適應(yīng)任務(wù)負載變化、異構(gòu)單元狀態(tài)和系統(tǒng)約束的機器學(xué)習(xí)調(diào)度算法？如何平衡系統(tǒng)吞吐量、任務(wù)完成時間、能耗和公平性等多目標？

***研究假設(shè)**：基于深度強化學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型，可以構(gòu)建能夠?qū)崟r感知系統(tǒng)狀態(tài)并做出最優(yōu)調(diào)度決策的智能調(diào)度器。通過多目標優(yōu)化技術(shù)，可以在不同目標之間進行有效權(quán)衡。

***研究方法**：設(shè)計調(diào)度問題的馬爾可夫決策過程（MDP）模型?；跉v史運行數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。研究并比較基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度（PG）或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）預(yù)測的調(diào)度算法。利用多目標優(yōu)化算法（如NSGA-II）對調(diào)度目標進行權(quán)衡。通過仿真和原型驗證評估調(diào)度算法的性能。

（3）面向應(yīng)用的新型異構(gòu)計算架構(gòu)模塊設(shè)計

***具體研究問題**：如何在異構(gòu)計算架構(gòu)中集成新型計算單元（如可編程加速器）、優(yōu)化片上/片間通信機制、設(shè)計支持動態(tài)任務(wù)卸載的接口？

***研究假設(shè)**：通過集成專用加速器，可以顯著提升任務(wù)的計算效率；設(shè)計可重構(gòu)的通信網(wǎng)絡(luò)（如NoC）和任務(wù)遷移接口，可以有效降低通信開銷和任務(wù)啟動延遲；采用片上多處理（MPSoC）架構(gòu)，可以實現(xiàn)計算、存儲、通信的協(xié)同優(yōu)化。

***研究方法**：基于現(xiàn)有架構(gòu)分析，提出新型架構(gòu)的設(shè)計理念。利用硬件描述語言（如Verilog）進行關(guān)鍵模塊的詳細設(shè)計，包括新型計算單元的微架構(gòu)、通信網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)與路由算法、任務(wù)遷移接口協(xié)議等。進行模塊級的仿真驗證。

（4）異構(gòu)計算系統(tǒng)仿真評估平臺開發(fā)

***具體研究問題**：如何構(gòu)建支持新型異構(gòu)計算架構(gòu)、集成性能模型和機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略的系統(tǒng)級仿真環(huán)境？如何設(shè)計有效的測試用例以評估架構(gòu)優(yōu)化方案？

***研究假設(shè)**：基于現(xiàn)有系統(tǒng)模擬器（如Gem5）進行擴展，可以構(gòu)建支持本項目新型架構(gòu)的仿真平臺。通過設(shè)計覆蓋廣泛應(yīng)用場景的測試用例，可以全面評估架構(gòu)方案的優(yōu)劣。

***研究方法**：對現(xiàn)有系統(tǒng)模擬器進行修改和擴展，以支持新型架構(gòu)的建模。將構(gòu)建的性能模型和機器學(xué)習(xí)調(diào)度模型集成到仿真環(huán)境中。設(shè)計并實現(xiàn)一系列應(yīng)用（如目標檢測YOLOv5、自然語言處理BERT等）的仿真測試用例。通過仿真實驗，評估不同架構(gòu)方案和調(diào)度策略的性能。

（5）架構(gòu)設(shè)計方案的原型驗證與可行性評估

***具體研究問題**：如何在中科院現(xiàn)有的芯片研發(fā)平臺上驗證所提出的架構(gòu)設(shè)計方案？如何評估方案的工程可行性和產(chǎn)業(yè)化潛力？

***研究假設(shè)**：基于FPGA原型驗證或流片驗證，可以評估所提出的架構(gòu)設(shè)計方案的可行性和性能優(yōu)勢。通過工程評估，可以識別關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)和優(yōu)化方向。

***研究方法**：選擇合適的FPGA平臺，實現(xiàn)關(guān)鍵架構(gòu)模塊的原型。進行功能驗證和性能測試。結(jié)合工程成本、開發(fā)周期等因素，對架構(gòu)方案的工程可行性和產(chǎn)業(yè)化潛力進行評估。形成詳細的架構(gòu)設(shè)計方案文檔，為后續(xù)的芯片設(shè)計提供指導(dǎo)。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項目將采用理論分析、建模仿真和原型驗證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地開展面向芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化研究。

（1）研究方法

1.**系統(tǒng)建模方法**：采用數(shù)學(xué)建模和計算機建模相結(jié)合的方法，對異構(gòu)計算系統(tǒng)進行精確描述。針對計算單元，建立基于微架構(gòu)參數(shù)的性能模型（如CPI、延遲）和能耗模型（如動態(tài)功耗、靜態(tài)功耗）。針對任務(wù)，建立任務(wù)特征模型（如計算量、數(shù)據(jù)規(guī)模、內(nèi)存訪問模式）和執(zhí)行時延模型。針對異構(gòu)系統(tǒng)，建立任務(wù)調(diào)度模型和資源分配模型，描述任務(wù)在異構(gòu)單元間的遷移、執(zhí)行以及單元間通信的時延和能耗。

2.**機器學(xué)習(xí)方法**：利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建智能化的任務(wù)調(diào)度策略。采用監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等方法，基于歷史運行數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練調(diào)度模型。例如，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）預(yù)測任務(wù)執(zhí)行時延和資源需求，或使用深度強化學(xué)習(xí)（DRL）算法（如DQN、A3C）直接學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略，使代理（agent）能夠在模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)到適應(yīng)動態(tài)變化的調(diào)度行為。

3.**計算機仿真方法**：基于SystemC、Verilog等硬件描述語言，以及Gem5、QEMU等系統(tǒng)級仿真器，構(gòu)建支持新型異構(gòu)計算架構(gòu)的仿真平臺。通過仿真，可以在早期階段對架構(gòu)設(shè)計、調(diào)度策略和系統(tǒng)性能進行全面評估，降低硬件原型開發(fā)成本和風(fēng)險。仿真實驗將覆蓋多種應(yīng)用場景，以驗證方案的普適性。

4.**硬件原型驗證方法**：在中科院現(xiàn)有的FPGA原型平臺上，實現(xiàn)關(guān)鍵架構(gòu)模塊和調(diào)度策略的原型。通過在FPGA上運行測試用例，驗證設(shè)計的功能正確性，并初步評估其性能。硬件原型驗證有助于發(fā)現(xiàn)設(shè)計和實現(xiàn)中的問題，為后續(xù)的芯片流片提供指導(dǎo)。

（2）實驗設(shè)計

1.**性能基準測試**：選擇業(yè)界廣泛使用的性能基準測試集（如MLPerf、ImageNetbenchmark），以及針對特定應(yīng)用的測試用例（如目標檢測模型YOLOv5、自然語言處理模型BERT的特定任務(wù)），在主流的CPU、GPU、FPGA等計算平臺上進行基準測試，收集性能（時延、吞吐量）和能耗數(shù)據(jù)，作為后續(xù)模型構(gòu)建和優(yōu)化對比的基準。

2.**模型訓(xùn)練與驗證實驗**：設(shè)計并實施機器學(xué)習(xí)調(diào)度模型的訓(xùn)練與驗證實驗。收集異構(gòu)系統(tǒng)在不同負載下的運行數(shù)據(jù)（任務(wù)特征、計算單元狀態(tài)、調(diào)度決策、性能結(jié)果），構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。設(shè)計訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練調(diào)度模型。在獨立的測試數(shù)據(jù)集上評估模型的預(yù)測精度和調(diào)度性能。對比不同機器學(xué)習(xí)調(diào)度算法的效果。

3.**架構(gòu)仿真實驗**：設(shè)計一系列仿真實驗，評估不同架構(gòu)設(shè)計方案的性能。實驗將包括：對比基準架構(gòu)與新型架構(gòu)在基準測試集上的性能提升；評估不同通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計對系統(tǒng)性能的影響；驗證動態(tài)資源重配置機制的有效性；比較不同任務(wù)調(diào)度策略在仿真環(huán)境下的效果。

4.**原型驗證實驗**：在FPGA原型平臺上，設(shè)計并實施功能與性能驗證實驗。驗證關(guān)鍵模塊（如新型計算單元、通信接口、調(diào)度邏輯）的功能正確性。測量原型在運行測試用例時的時延、吞吐量和功耗，與仿真結(jié)果進行對比，分析誤差來源。

（3）數(shù)據(jù)收集與分析方法

1.**數(shù)據(jù)收集**：通過硬件性能計數(shù)器、模擬器內(nèi)置統(tǒng)計、軟件性能分析工具（如nvprof、NVIDIANsightSystems）等手段，收集實驗數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括：計算單元的執(zhí)行時延、能耗、利用率；任務(wù)的計算量、數(shù)據(jù)規(guī)模、內(nèi)存訪問模式；系統(tǒng)級性能指標（如任務(wù)完成時間、系統(tǒng)吞吐量）；機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)。

2.**數(shù)據(jù)分析**：

***性能分析**：采用統(tǒng)計分析、回歸分析等方法，分析不同因素（如任務(wù)類型、負載、調(diào)度策略、架構(gòu)設(shè)計）對系統(tǒng)性能（時延、吞吐量）的影響。利用性能剖面分析技術(shù)，識別系統(tǒng)瓶頸。

***能耗分析**：采用統(tǒng)計分析、功耗建模等方法，分析不同因素對系統(tǒng)總能耗和能效比的影響。識別主要的能耗貢獻者。

***機器學(xué)習(xí)模型分析**：評估機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測精度（如均方誤差、準確率）、泛化能力（如在未見過的任務(wù)或負載上的表現(xiàn)）和計算效率（訓(xùn)練時間、推理速度）。

***架構(gòu)設(shè)計評估**：通過仿真結(jié)果和原型測試數(shù)據(jù)，量化評估不同架構(gòu)設(shè)計方案的性能提升、功耗降低和實現(xiàn)復(fù)雜度。進行成本效益分析。

***可視化分析**：利用繪圖工具（如Matplotlib、Plotly）將分析結(jié)果可視化，直觀展示不同方案的性能比較、能耗分布、調(diào)度策略效果等。

2.技術(shù)路線

本項目的研究將按照以下技術(shù)路線展開，分為若干關(guān)鍵階段：

（1）**第一階段：現(xiàn)狀調(diào)研與基礎(chǔ)建模（第1-6個月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外異構(gòu)計算架構(gòu)、芯片、任務(wù)調(diào)度、機器學(xué)習(xí)優(yōu)化等領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)。

*收集主流計算單元（CPU、GPU、FPGA）的性能數(shù)據(jù)和任務(wù)特征數(shù)據(jù)。

*基于收集的數(shù)據(jù)，建立初步的計算單元性能模型、任務(wù)執(zhí)行模型和異構(gòu)系統(tǒng)性能分析框架。

*初步設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度框架原型。

*完成項目研究計劃細節(jié)的制定和文獻綜述報告。

（2）**第二階段：模型優(yōu)化與調(diào)度策略研發(fā)（第7-18個月）**

*優(yōu)化和完善計算單元性能模型、任務(wù)執(zhí)行模型和異構(gòu)系統(tǒng)性能分析框架，提高模型的精度和適用性。

*詳細設(shè)計并實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度算法，包括模型選擇、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略等。

*構(gòu)建大規(guī)模的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集，用于調(diào)度模型的訓(xùn)練和驗證。

*利用仿真平臺對初步的調(diào)度策略進行性能評估和調(diào)優(yōu)。

*完成機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略的理論分析和初步實驗驗證。

（3）**第三階段：新型架構(gòu)模塊設(shè)計與仿真驗證（第19-30個月）**

*基于前期研究結(jié)果，設(shè)計面向應(yīng)用的新型異構(gòu)計算架構(gòu)的關(guān)鍵模塊，包括新型計算單元、通信網(wǎng)絡(luò)、任務(wù)遷移接口等。

*利用硬件描述語言（如Verilog）完成關(guān)鍵模塊的詳細設(shè)計。

*擴展系統(tǒng)級仿真平臺，集成新型架構(gòu)模型和機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略。

*設(shè)計并實施全面的仿真實驗，評估不同架構(gòu)設(shè)計方案和調(diào)度策略的性能、能耗和可行性。

*完成架構(gòu)設(shè)計方案的理論分析和仿真驗證報告。

（4）**第四階段：原型驗證與可行性評估（第31-36個月）**

*選擇合適的FPGA平臺，根據(jù)設(shè)計方案實現(xiàn)關(guān)鍵架構(gòu)模塊和調(diào)度策略的原型。

*在FPGA原型上進行功能驗證和性能測試，收集實驗數(shù)據(jù)。

*分析原型驗證結(jié)果，與仿真結(jié)果進行對比，評估方案的可行性和性能優(yōu)勢。

*識別關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)和優(yōu)化方向，評估方案的工程可行性和產(chǎn)業(yè)化潛力。

*完成原型驗證報告和項目總結(jié)報告。

*整理研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，申請相關(guān)專利。

七．創(chuàng)新點

本項目針對芯片異構(gòu)計算架構(gòu)的優(yōu)化，提出了一系列具有理論、方法和應(yīng)用層面的創(chuàng)新點：

（1）**面向任務(wù)的異構(gòu)計算統(tǒng)一性能建模與聯(lián)合優(yōu)化理論創(chuàng)新**

現(xiàn)有研究往往對計算單元或任務(wù)特性進行獨立建模，缺乏對異構(gòu)計算系統(tǒng)中計算、通信、任務(wù)執(zhí)行協(xié)同效應(yīng)的統(tǒng)一量化描述。本項目提出的創(chuàng)新點在于，構(gòu)建一套能夠同時描述異構(gòu)單元計算性能、能耗、內(nèi)存訪問特性以及任務(wù)計算-內(nèi)存核心理念的**統(tǒng)一性能模型**。該模型不僅考慮了各單元間的通信開銷，還將任務(wù)特性（如稀疏性、數(shù)據(jù)局部性）納入模型，實現(xiàn)對異構(gòu)計算系統(tǒng)整體性能和能耗的精確預(yù)測。更進一步，本項目將提出**基于該統(tǒng)一模型的聯(lián)合優(yōu)化理論**，研究如何在模型指導(dǎo)下，同時優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略和架構(gòu)參數(shù)（如計算單元配置、通信網(wǎng)絡(luò)帶寬/延遲），以實現(xiàn)系統(tǒng)在多目標（如吞吐量、延遲、能耗、成本）空間的最優(yōu)權(quán)衡。這種建模和優(yōu)化的統(tǒng)一性，突破了傳統(tǒng)研究中理論建模與實際優(yōu)化脫節(jié)的局限，為異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計提供了更強大的理論指導(dǎo)。

（2）**基于深度強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略方法創(chuàng)新**

現(xiàn)有異構(gòu)計算任務(wù)調(diào)度算法多基于靜態(tài)規(guī)則、預(yù)測模型或有限狀態(tài)假設(shè)，難以有效應(yīng)對應(yīng)用中任務(wù)負載的動態(tài)變化、異構(gòu)單元的實時狀態(tài)波動以及復(fù)雜的系統(tǒng)約束。本項目的創(chuàng)新點在于，引入**基于深度強化學(xué)習(xí)（DRL）的自適應(yīng)動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略**。該方法使調(diào)度器能夠像一個“智能體”一樣，在與異構(gòu)計算系統(tǒng)環(huán)境交互的過程中，通過學(xué)習(xí)積累的經(jīng)驗，自主決策最優(yōu)的任務(wù)分配和執(zhí)行計劃。具體而言，本項目將設(shè)計一個馬爾可夫決策過程（MDP）來描述調(diào)度問題，并探索適用于該問題的深度強化學(xué)習(xí)算法（如基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的策略學(xué)習(xí)、基于Actor-Critic的方法）。通過學(xué)習(xí)，調(diào)度器能夠?qū)崟r感知當(dāng)前系統(tǒng)負載、各計算單元的實時性能與能耗狀態(tài)、任務(wù)隊列信息以及系統(tǒng)的時間約束等動態(tài)信息，并做出相應(yīng)的調(diào)度決策。這種基于DRL的調(diào)度方法，相比傳統(tǒng)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)更強的環(huán)境適應(yīng)能力、更優(yōu)的實時性能和更靈活的系統(tǒng)資源利用，是調(diào)度策略研究在智能化方面的重要進展。

（3）**面向應(yīng)用場景的新型異構(gòu)計算架構(gòu)關(guān)鍵模塊設(shè)計創(chuàng)新**

現(xiàn)有異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計在靈活性、專用性和效率之間往往難以取得最佳平衡，特別是在面向特定應(yīng)用時，通用架構(gòu)的擴展性不足。本項目的創(chuàng)新點在于，針對應(yīng)用場景的特定需求，設(shè)計并探索一系列**新型異構(gòu)計算架構(gòu)關(guān)鍵模塊**。這包括：研究**可編程加速單元**的設(shè)計，使其能夠根據(jù)不同的算子進行靈活配置，以實現(xiàn)更高的計算效率和能效比；設(shè)計**支持低延遲、高帶寬片上/片間通信網(wǎng)絡(luò)**，有效緩解異構(gòu)單元間的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸；研究**支持動態(tài)任務(wù)卸載和資源重配置的接口機制**，允許任務(wù)在不同計算單元間平滑遷移，并使計算單元能夠根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整自身配置。這些關(guān)鍵模塊的設(shè)計將強調(diào)**靈活性與專用性的結(jié)合**，旨在構(gòu)建能夠高效支持多種應(yīng)用、且具備一定定制化能力的異構(gòu)計算平臺，為后續(xù)針對特定工作負載的架構(gòu)優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。

（4）**集成統(tǒng)一模型與智能調(diào)度的異構(gòu)計算系統(tǒng)仿真評估平臺構(gòu)建**

現(xiàn)有仿真平臺往往功能單一，或缺乏對復(fù)雜調(diào)度策略的精確建模，或難以支持快速的原型驗證。本項目的創(chuàng)新點在于，構(gòu)建一個**集成了統(tǒng)一性能模型、機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略和新型架構(gòu)設(shè)計的異構(gòu)計算系統(tǒng)仿真評估平臺**。該平臺將提供一個統(tǒng)一的框架，允許研究人員在不同層次（從計算單元微架構(gòu)到系統(tǒng)級行為）上對異構(gòu)計算系統(tǒng)進行建模和仿真。通過將精確的統(tǒng)一性能模型與智能化的機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略相結(jié)合，該平臺能夠更真實、更精確地評估所提出的架構(gòu)設(shè)計方案和調(diào)度策略在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的性能表現(xiàn)。此外，該平臺將支持快速的原型驗證流程，通過仿真結(jié)果指導(dǎo)硬件原型的設(shè)計，縮短研發(fā)周期。這種集成化的仿真評估平臺，為復(fù)雜異構(gòu)計算系統(tǒng)的研發(fā)提供了一種高效、精確的技術(shù)支撐工具。

（5）**緊密結(jié)合國產(chǎn)芯片研發(fā)平臺的方案落地與應(yīng)用前景**

本項目的創(chuàng)新點還體現(xiàn)在其**與中科院現(xiàn)有芯片研發(fā)平臺的緊密結(jié)合**。項目的研究成果并非停留在理論或仿真層面，而是旨在形成一套**可落地的架構(gòu)設(shè)計方案**，并通過在中科院平臺上的原型驗證和評估，驗證方案的可行性和實用性。這種緊密結(jié)合確保了研究成果能夠直接服務(wù)于國內(nèi)的芯片自主可控進程，具有較強的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用潛力。通過在中科院平臺上進行原型驗證，可以更早地發(fā)現(xiàn)設(shè)計中的問題，獲取寶貴的硬件驗證數(shù)據(jù)，為后續(xù)的芯片流片和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供關(guān)鍵指導(dǎo)，推動國內(nèi)芯片技術(shù)從“跟跑”向“并跑”甚至“領(lǐng)跑”轉(zhuǎn)變。這種面向?qū)嶋H應(yīng)用落地的研發(fā)模式，是本項目區(qū)別于純粹理論研究的重要特征，也為其成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用提供了保障。

八．預(yù)期成果

本項目旨在通過系統(tǒng)性的研究，在理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用等多個層面取得創(chuàng)新性成果，為芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化提供強有力的支撐。預(yù)期成果具體包括：

（1）**理論成果**

1.**建立一套完善的面向任務(wù)的異構(gòu)計算統(tǒng)一性能模型**。形成一套能夠精確描述計算單元（CPU、GPU、FPGA等）計算性能、能耗、內(nèi)存訪問特性，以及任務(wù)計算-內(nèi)存核心理念的數(shù)學(xué)模型和計算機模型。該模型將量化描述異構(gòu)單元間的通信開銷，并考慮任務(wù)特性對性能和能耗的影響，為任務(wù)調(diào)度和架構(gòu)優(yōu)化提供精確的性能預(yù)測基礎(chǔ)。

2.**提出基于機器學(xué)習(xí)的異構(gòu)計算自適應(yīng)調(diào)度理論**。深入分析深度強化學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法在異構(gòu)計算調(diào)度問題中的應(yīng)用原理和挑戰(zhàn)，形成一套關(guān)于如何設(shè)計、訓(xùn)練和評估智能調(diào)度模型的理論框架。闡明模型學(xué)習(xí)機制、參數(shù)優(yōu)化方法以及調(diào)度策略的收斂性和穩(wěn)定性理論。

3.**發(fā)展面向應(yīng)用場景的異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計理論**?；趯?yīng)用特性的深刻理解，提出關(guān)于異構(gòu)計算架構(gòu)模塊（計算單元、通信網(wǎng)絡(luò)、任務(wù)接口等）設(shè)計的理論指導(dǎo)原則。形成關(guān)于如何在靈活性與專用性、效率與成本之間進行權(quán)衡的理論依據(jù)，為新型架構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計提供理論支撐。

4.**發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文**。在國內(nèi)外頂級學(xué)術(shù)會議和期刊（如ISCA、HPCA、ASPLOS、MICRO、IEEET-CP、ACMT-ACM等）上發(fā)表系列研究論文，系統(tǒng)闡述項目的研究方法、關(guān)鍵技術(shù)、實驗結(jié)果和創(chuàng)新點，提升項目在學(xué)術(shù)界的影響力。

5.**申請相關(guān)發(fā)明專利**。針對項目中提出的創(chuàng)新性架構(gòu)設(shè)計、關(guān)鍵模塊、性能模型、調(diào)度算法等，申請中國發(fā)明專利，保護知識產(chǎn)權(quán)，為后續(xù)成果轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。

（2）**方法成果**

1.**研發(fā)一套基于深度強化學(xué)習(xí)的智能任務(wù)調(diào)度方法**。開發(fā)并驗證適用于異構(gòu)計算環(huán)境的深度強化學(xué)習(xí)調(diào)度算法，實現(xiàn)能夠?qū)崟r感知系統(tǒng)狀態(tài)、自主決策最優(yōu)任務(wù)分配和執(zhí)行計劃的調(diào)度器。該方法將顯著提升異構(gòu)系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下的資源利用率和任務(wù)執(zhí)行效率。

2.**形成一套完整的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法**。基于統(tǒng)一性能模型和調(diào)度理論，建立一套從需求分析、架構(gòu)設(shè)計、模塊實現(xiàn)到性能評估的完整設(shè)計流程和方法論。該方法論將集成機器學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)，實現(xiàn)架構(gòu)設(shè)計與調(diào)度的協(xié)同優(yōu)化。

3.**構(gòu)建一個高效的可擴展異構(gòu)計算系統(tǒng)仿真評估平臺**。開發(fā)一個功能強大、易于擴展的仿真環(huán)境，能夠支持新型異構(gòu)計算架構(gòu)的建模、集成統(tǒng)一性能模型和智能調(diào)度策略，并支持大規(guī)模應(yīng)用測試。該平臺將成為未來相關(guān)研究的重要工具。

4.**形成一套面向應(yīng)用的原型驗證技術(shù)**。掌握在FPGA平臺上實現(xiàn)復(fù)雜異構(gòu)計算架構(gòu)和調(diào)度策略的原型快速驗證技術(shù)，建立從仿真到原型驗證的流程和方法，為早期設(shè)計探索和風(fēng)險驗證提供支持。

（3）**實踐應(yīng)用價值**

1.**形成一套可落地的異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計方案**?；陧椖垦芯浚岢鲆惶自敿毜男滦彤悩?gòu)計算架構(gòu)設(shè)計方案，包括硬件規(guī)格、軟件接口和編譯器支持等，為中科院芯片研發(fā)平臺的后續(xù)設(shè)計提供直接參考。

2.**開發(fā)一套智能化的任務(wù)調(diào)度軟件工具**?；陧椖垦邪l(fā)的智能調(diào)度方法，開發(fā)一個可配置的調(diào)度軟件工具，能夠集成到芯片的設(shè)計流程中，輔助進行任務(wù)調(diào)度決策，提高設(shè)計效率。

3.**顯著提升國產(chǎn)芯片的性能與能效**。項目成果有望直接應(yīng)用于中科院自主可控的芯片設(shè)計，通過優(yōu)化架構(gòu)和調(diào)度，顯著提升芯片在基準測試和實際應(yīng)用中的性能（吞吐量、延遲）和能效比，增強國產(chǎn)芯片的市場競爭力。

4.**推動芯片產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展**。項目的研究成果和開發(fā)工具，有望為國內(nèi)芯片設(shè)計企業(yè)、應(yīng)用開發(fā)商和科研機構(gòu)提供技術(shù)支持，促進國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成和完善。

5.**培養(yǎng)高層次研究人才**。項目執(zhí)行過程中，將培養(yǎng)一批掌握異構(gòu)計算理論、先進建模仿真技術(shù)、機器學(xué)習(xí)優(yōu)化和硬件設(shè)計的復(fù)合型高層次研究人才，為我國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展儲備人才力量。

綜上所述，本項目預(yù)期在理論模型、智能調(diào)度方法、架構(gòu)設(shè)計創(chuàng)新、仿真評估技術(shù)以及實際應(yīng)用等方面取得一系列重要成果，為解決當(dāng)前芯片異構(gòu)計算面臨的挑戰(zhàn)提供有效的技術(shù)途徑，有力支撐我國芯片的自主研發(fā)和產(chǎn)業(yè)升級。

九.項目實施計劃

（1）項目時間規(guī)劃

本項目計劃執(zhí)行三年，共分為四個主要階段，每個階段下設(shè)具體的子任務(wù)，并制定了詳細的進度安排。

**第一階段：現(xiàn)狀調(diào)研與基礎(chǔ)建模（第1-6個月）**

***任務(wù)分配與進度安排：**

***第1-2個月：**深入調(diào)研國內(nèi)外異構(gòu)計算架構(gòu)、芯片、任務(wù)調(diào)度、機器學(xué)習(xí)優(yōu)化等領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)、發(fā)展動態(tài)及產(chǎn)業(yè)趨勢。完成國內(nèi)外相關(guān)文獻的梳理和對比分析。明確項目的研究邊界和創(chuàng)新點。

***第3個月：**收集主流計算單元（CPU、GPU、FPGA）的性能數(shù)據(jù)和任務(wù)特征數(shù)據(jù)。與相關(guān)企業(yè)或研究機構(gòu)建立合作關(guān)系，獲取部分實驗數(shù)據(jù)支持。

***第4-5個月：**基于收集的數(shù)據(jù)，建立初步的計算單元性能模型、任務(wù)執(zhí)行模型和異構(gòu)系統(tǒng)性能分析框架。利用統(tǒng)計建模、機器學(xué)習(xí)等方法進行模型構(gòu)建和初步驗證。

***第6個月：**初步設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度框架原型。完成項目研究計劃細節(jié)的制定和文獻綜述報告。項目啟動會，明確團隊成員分工和任務(wù)。

**第二階段：模型優(yōu)化與調(diào)度策略研發(fā)（第7-18個月）**

***任務(wù)分配與進度安排：**

***第7-10個月：**優(yōu)化和完善計算單元性能模型、任務(wù)執(zhí)行模型和異構(gòu)系統(tǒng)性能分析框架，提高模型的精度和適用性。引入多目標優(yōu)化技術(shù)，研究系統(tǒng)在吞吐量、延遲、能耗等多目標空間的最優(yōu)權(quán)衡方法。

***第11-14個月：**詳細設(shè)計并實現(xiàn)基于深度強化學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度算法。包括模型選擇（DQN、A3C等）、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略等。利用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建大規(guī)模的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集。

***第15-16個月：**利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練調(diào)度模型，并進行調(diào)優(yōu)。在獨立的測試數(shù)據(jù)集上評估模型的預(yù)測精度和調(diào)度性能。對比不同機器學(xué)習(xí)調(diào)度算法的效果。

***第17-18個月：**利用仿真平臺對初步的調(diào)度策略進行性能評估和調(diào)優(yōu)。完成機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略的理論分析和初步實驗驗證。撰寫階段性研究報告。

**第三階段：新型架構(gòu)模塊設(shè)計與仿真驗證（第19-30個月）**

***任務(wù)分配與進度安排：**

***第19-22個月：**基于前期研究結(jié)果，設(shè)計面向應(yīng)用的新型異構(gòu)計算架構(gòu)的關(guān)鍵模塊，包括新型計算單元（如可編程加速器）、通信網(wǎng)絡(luò)（如可重構(gòu)NoC）、任務(wù)遷移接口等。利用硬件描述語言（如Verilog）完成關(guān)鍵模塊的詳細設(shè)計。

***第23-25個月：**擴展系統(tǒng)級仿真平臺，集成新型架構(gòu)模型和機器學(xué)習(xí)調(diào)度策略。開發(fā)仿真測試用例，覆蓋多種應(yīng)用（如目標檢測YOLOv5、自然語言處理BERT等）。

***第26-28個月：**設(shè)計并實施全面的仿真實驗，評估不同架構(gòu)設(shè)計方案和調(diào)度策略的性能（吞吐量、延遲、能耗）、可行性。進行多方案對比分析。

***第29-30個月：**完成架構(gòu)設(shè)計方案的理論分析和仿真驗證報告。識別關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)和優(yōu)化方向。開始準備原型驗證方案。

**第四階段：原型驗證與可行性評估（第31-36個月）**

***任務(wù)分配與進度安排：**

***第31-33個月：**選擇合適的FPGA平臺（如XilinxUltrascale+MPSoC），根據(jù)設(shè)計方案實現(xiàn)關(guān)鍵架構(gòu)模塊和調(diào)度策略的原型。進行功能驗證和初步調(diào)試。

***第34-35個月：**在FPGA原型上進行性能測試，收集實驗數(shù)據(jù)（時延、吞吐量、功耗、資源利用率等）。分析原型驗證結(jié)果，與仿真結(jié)果進行對比。

***第36個月：**識別關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)和優(yōu)化方向，評估方案的工程可行性和產(chǎn)業(yè)化潛力。完成原型驗證報告和項目總結(jié)報告。整理研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，申請相關(guān)專利。進行項目結(jié)題評審準備。

（2）風(fēng)險管理策略

本項目在實施過程中可能面臨以下風(fēng)險，我們將制定相應(yīng)的應(yīng)對策略：

**1.技術(shù)風(fēng)險：**

***風(fēng)險描述：**深度強化學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練過程中可能存在收斂困難、樣本效率低、策略不穩(wěn)定等問題；新型架構(gòu)模塊的設(shè)計可能遇到技術(shù)瓶頸，難以實現(xiàn)預(yù)期性能；仿真模型的精度可能無法完全反映實際硬件行為。

***應(yīng)對策略：**組建跨學(xué)科研究團隊，包括機器學(xué)習(xí)、硬件設(shè)計、應(yīng)用等領(lǐng)域的專家；采用多種DRL算法進行對比實驗，選擇最優(yōu)方案，并優(yōu)化訓(xùn)練策略（如采用分布式訓(xùn)練、改進獎勵函數(shù)設(shè)計）；加強理論學(xué)習(xí)，借鑒現(xiàn)有成功案例，分階段進行模塊設(shè)計，并利用仿真工具進行充分驗證；建立硬件-軟件協(xié)同驗證流程，確保仿真模型與實際硬件的緊密對應(yīng)。

**2.數(shù)據(jù)風(fēng)險：**

***風(fēng)險描述：**任務(wù)的真實運行數(shù)據(jù)獲取困難，數(shù)據(jù)集規(guī)?？赡懿蛔慊驘o法覆蓋所有任務(wù)類型；仿真數(shù)據(jù)可能存在偏差，影響模型訓(xùn)練和結(jié)果評估的準確性。

***應(yīng)對策略：**與多家應(yīng)用開發(fā)商或云服務(wù)提供商建立合作關(guān)系，獲取多樣化的真實運行數(shù)據(jù)；設(shè)計合成數(shù)據(jù)生成方法，作為補充；建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，對收集的數(shù)據(jù)進行清洗和標注；開發(fā)多維度數(shù)據(jù)驗證機制，確保數(shù)據(jù)的真實性和有效性。

**3.進度風(fēng)險：**

***風(fēng)險描述：**關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)可能遇到預(yù)期外的困難，導(dǎo)致研發(fā)周期延長；團隊成員可能因其他任務(wù)或人員變動影響項目進度。

***應(yīng)對策略：**制定詳細的技術(shù)路線圖和里程碑計劃，預(yù)留一定的緩沖時間；加強團隊溝通與協(xié)作，定期召開項目例會，及時發(fā)現(xiàn)和解決進度偏差；建立人員備份機制，確保關(guān)鍵崗位人員穩(wěn)定；采用敏捷開發(fā)方法，分階段交付可工作的原型，及時獲取反饋并調(diào)整方向。

**4.應(yīng)用風(fēng)險：**

***風(fēng)險描述：**項目成果可能存在與實際應(yīng)用需求脫節(jié)的情況；原型驗證結(jié)果可能無法達到預(yù)期指標，影響成果轉(zhuǎn)化。

***應(yīng)對策略：**在項目初期即與潛在應(yīng)用單位（如芯片設(shè)計企業(yè)、應(yīng)用開發(fā)商）保持密切溝通，了解實際需求和應(yīng)用場景；將應(yīng)用需求作為重要的評估指標，對設(shè)計方案進行迭代優(yōu)化；在原型驗證階段，邀請應(yīng)用單位參與測試和評估，確保成果的實用性和先進性；探索與產(chǎn)業(yè)界建立聯(lián)合研發(fā)機制，加速成果轉(zhuǎn)化。

十.項目團隊

（1）項目團隊成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗

本項目由一支具有豐富研究經(jīng)驗和跨學(xué)科背景的團隊承擔(dān)，核心成員均來自國內(nèi)頂尖高校和科研機構(gòu)，在異構(gòu)計算、、機器學(xué)習(xí)、硬件設(shè)計等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和多年的項目實踐經(jīng)驗。

項目負責(zé)人張明，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員，長期從事計算機體系結(jié)構(gòu)研究，在異構(gòu)計算與芯片領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗，曾主持國家自然科學(xué)基金重點項目“芯片異構(gòu)計算架構(gòu)研究”，在多目標優(yōu)化、任務(wù)調(diào)度、硬件-軟件協(xié)同等方面取得系列創(chuàng)新成果，發(fā)表高水平論文30余篇，擁有多項發(fā)明專利。曾作為核心成員參與國家重點研發(fā)計劃項目“自主可控計算架構(gòu)”，負責(zé)異構(gòu)系統(tǒng)性能建模與優(yōu)化方向。

技術(shù)負責(zé)人李強，清華大學(xué)計算機系教授，機器學(xué)習(xí)與領(lǐng)域?qū)＜遥谏疃葟娀瘜W(xué)習(xí)、優(yōu)化算法等方面具有深厚造詣，發(fā)表頂級會議論文50余篇，曾獲國家自然科學(xué)二等獎。在項目前期研究中，提出基于深度強化學(xué)習(xí)的智能調(diào)度方法，并成功應(yīng)用于GPU集群調(diào)度系統(tǒng)，顯著提升了資源利用率。

硬件設(shè)計專家王磊，中科院計算技術(shù)研究所高級工程師，擁有多年的高端處理器和芯片設(shè)計經(jīng)驗，主導(dǎo)設(shè)計了多款國產(chǎn)加速器芯片，在硬件架構(gòu)優(yōu)化和低功耗設(shè)計方面有深入研究，發(fā)表國際頂級會議論文20余篇，擁有多項硬件設(shè)計相關(guān)專利。

通信網(wǎng)絡(luò)專家趙靜，東南大學(xué)計算機學(xué)院副教授，專注于片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計，在可重構(gòu)通信機制和路由算法方面取得系列成果，發(fā)表IEEETransactions論文10余篇，主持國家自然科學(xué)基金面上項目“可重構(gòu)異構(gòu)計算通信網(wǎng)絡(luò)研究”。

應(yīng)用專家陳偉，華為云Lab高級研究員，長期從事自然語言處理和計算機視覺算法研究，擁有多項應(yīng)用專利，曾主導(dǎo)開發(fā)多款應(yīng)用產(chǎn)品，在模型壓縮、加速和優(yōu)化方面有深入研究。

項目核心成員還包括多位具有博士學(xué)歷的青年骨干，分別負責(zé)性能建模、仿真平臺開發(fā)、原型驗證等方向，均具備扎實的理論基礎(chǔ)和豐富的工程實踐能力，曾參與多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文。

（2）團隊成員的角色分配與合作模式

本項目采用“核心團隊+協(xié)同研究”的混合合作模式，確保研究方向的穩(wěn)定性和創(chuàng)新性，同時發(fā)揮不同專業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)勢。

**項目負責(zé)人（張明）：**負責(zé)項目整體規(guī)劃與管理，協(xié)調(diào)團隊資源，制定研究路線圖和階段性目標。在理論層面，主導(dǎo)構(gòu)建異構(gòu)計算統(tǒng)一性能模型和聯(lián)合優(yōu)化理論框架，確保項目在芯片設(shè)計領(lǐng)域的研究深度和廣度。同時，負責(zé)對外合作與交流，推動項目成果的產(chǎn)業(yè)化進程。

**技術(shù)負責(zé)人（李強）：**負責(zé)基于深度強化學(xué)習(xí)的智能調(diào)度策略研發(fā)。將領(lǐng)導(dǎo)團隊探索適用于異構(gòu)計算環(huán)境的深度強化學(xué)習(xí)算法，包括模型設(shè)計、訓(xùn)練策略和性能評估等。同時，負