課題項(xiàng)目申報(bào)書封面格式一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

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)目聚焦于下一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化，旨在解決當(dāng)前芯片在算力效率、功耗控制及靈活性方面的瓶頸問題。隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度持續(xù)提升，傳統(tǒng)同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)已難以滿足低功耗、高密度的應(yīng)用需求，而異構(gòu)計(jì)算通過融合CPU、GPU、FPGA及NPU等多樣化處理單元，展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)潛力。研究核心在于設(shè)計(jì)一套動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度與資源分配機(jī)制，該機(jī)制基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化不同計(jì)算單元的負(fù)載均衡，減少任務(wù)遷移開銷，并針對(duì)典型模型（如Transformer、CNN）進(jìn)行架構(gòu)適配。項(xiàng)目擬采用仿真平臺(tái)（如Gem5）與硬件原型驗(yàn)證相結(jié)合的方法，通過建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，量化評(píng)估架構(gòu)在性能、功耗及面積（PPA）維度上的綜合表現(xiàn)。預(yù)期成果包括：1）提出一種自適應(yīng)異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度框架；2）開發(fā)支持動(dòng)態(tài)資源重配置的硬件架構(gòu)原型；3）形成一套覆蓋模型部署、任務(wù)調(diào)度到硬件映射的全流程優(yōu)化工具鏈。本研究的突破將為芯片設(shè)計(jì)提供新的技術(shù)路徑，推動(dòng)智能計(jì)算系統(tǒng)向更高能效密度方向發(fā)展，同時(shí)為工業(yè)界提供可落地的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，具有顯著的技術(shù)創(chuàng)新價(jià)值與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化前景。

三.項(xiàng)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

首先，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)已成為芯片發(fā)展的必然趨勢(shì)。傳統(tǒng)的同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，無論是基于CPU還是GPU，都難以同時(shí)滿足模型對(duì)高并行計(jì)算、低延遲和高能效的多元化需求。CPU擅長邏輯控制和串行任務(wù)，但計(jì)算效率低下；GPU雖然具備大規(guī)模并行處理能力，但在處理稀疏數(shù)據(jù)和復(fù)雜控制流時(shí)存在資源浪費(fèi)。因此，業(yè)界開始轉(zhuǎn)向異構(gòu)計(jì)算，通過集成多種計(jì)算單元，如CPU、GPU、FPGA和專用加速器（如NPU、TPU），實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的互補(bǔ)和優(yōu)化。然而，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的復(fù)雜性顯著增加，如何有效地調(diào)度任務(wù)、分配資源、隱藏延遲成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

其次，現(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的能效比仍有較大提升空間。隨著摩爾定律逐漸失效，單純依靠晶體管密度的提升已難以顯著降低單位算力的功耗。應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性使得不同任務(wù)對(duì)計(jì)算資源的需求差異巨大，傳統(tǒng)的固定架構(gòu)或靜態(tài)調(diào)度方法難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的計(jì)算負(fù)載，導(dǎo)致部分計(jì)算單元長期處于空閑或過載狀態(tài)，造成嚴(yán)重的能效浪費(fèi)。特別是在移動(dòng)端和邊緣計(jì)算場(chǎng)景中，功耗限制是芯片設(shè)計(jì)必須面對(duì)的硬性約束。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前高端芯片的功耗已經(jīng)接近移動(dòng)設(shè)備的最大散熱極限，進(jìn)一步的性能提升往往伴隨著功耗的指數(shù)級(jí)增長，這已成為制約技術(shù)在便攜設(shè)備中普及的主要障礙。

第三，模型的多樣性和動(dòng)態(tài)性對(duì)芯片架構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度持續(xù)提升，從早期的簡單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）發(fā)展到如今的Transformer等大型復(fù)雜模型，模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)量和計(jì)算模式呈現(xiàn)高度多樣性。同時(shí)，應(yīng)用場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化要求芯片架構(gòu)具備一定的靈活性，以適應(yīng)不同場(chǎng)景下的模型部署需求?，F(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)大多針對(duì)特定類型的模型或應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，缺乏通用的解決方案。例如，針對(duì)圖像識(shí)別任務(wù)優(yōu)化的架構(gòu)可能在處理自然語言處理任務(wù)時(shí)效率低下，反之亦然。這種“一刀切”的設(shè)計(jì)模式難以滿足應(yīng)用場(chǎng)景的個(gè)性化需求，限制了技術(shù)的廣泛部署。

第四，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的軟件生態(tài)尚不完善。硬件架構(gòu)的先進(jìn)性最終需要通過高效的軟件工具鏈來發(fā)揮其潛力。當(dāng)前，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的編程模型、編譯器、運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)等軟件組件仍處于快速發(fā)展階段，缺乏成熟的標(biāo)準(zhǔn)化解決方案。開發(fā)者需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力進(jìn)行底層優(yōu)化，才能充分發(fā)揮硬件的計(jì)算潛力。這極大地提高了芯片的應(yīng)用門檻，阻礙了技術(shù)的普及推廣。例如，TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架雖然提供了異構(gòu)計(jì)算的支持，但在任務(wù)調(diào)度、資源分配等方面的優(yōu)化仍不夠精細(xì)，難以充分利用硬件的并行性和能效優(yōu)勢(shì)。

上述問題的存在，使得對(duì)下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行深入研究成為一項(xiàng)具有迫切性和重要性的任務(wù)。本項(xiàng)目旨在通過理論分析、算法設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證和原型實(shí)現(xiàn)等手段，突破異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化中的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，為芯片的持續(xù)發(fā)展提供新的技術(shù)路徑。研究的必要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）理論上，需要建立新的架構(gòu)設(shè)計(jì)范式和優(yōu)化理論，以適應(yīng)計(jì)算的特性和需求；2）技術(shù)上，需要開發(fā)高效的異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度和資源分配算法，以提升系統(tǒng)性能和能效；3）應(yīng)用上，需要設(shè)計(jì)通用的軟件工具鏈，降低芯片的應(yīng)用門檻，促進(jìn)技術(shù)的普及推廣。通過本項(xiàng)目的研究，有望推動(dòng)芯片從“專用化”向“通用化”發(fā)展，為技術(shù)的進(jìn)一步創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)的硬件基礎(chǔ)。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，而且具有顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義，將為技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用推廣提供強(qiáng)有力的支撐。

在社會(huì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將直接推動(dòng)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，為社會(huì)帶來諸多益處。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，本項(xiàng)目開發(fā)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)可以加速醫(yī)學(xué)影像分析、基因序列比對(duì)等計(jì)算密集型任務(wù)的處理速度，提高診斷效率和準(zhǔn)確性，為疾病的早期發(fā)現(xiàn)和治療提供技術(shù)支持。在智能交通領(lǐng)域，本項(xiàng)目研究的能效優(yōu)化技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的實(shí)時(shí)環(huán)境感知和決策制定，提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可靠性和安全性，推動(dòng)智能交通系統(tǒng)的建設(shè)。在金融科技領(lǐng)域，本項(xiàng)目提出的優(yōu)化方案可以加速金融數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等任務(wù)的處理，提高金融服務(wù)的效率和準(zhǔn)確性，促進(jìn)金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以應(yīng)用于智能教育、智能娛樂等領(lǐng)域，為人們提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)，提升生活質(zhì)量。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)增長注入新的動(dòng)力。芯片是產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)，其發(fā)展水平直接關(guān)系到技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用推廣。本項(xiàng)目通過優(yōu)化異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，可以提高芯片的性能和能效，降低成本，推動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。這不僅將帶動(dòng)芯片制造、設(shè)計(jì)、應(yīng)用等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還將創(chuàng)造大量的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以為芯片企業(yè)提供技術(shù)支持，幫助其提升產(chǎn)品競爭力，開拓更廣闊的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。例如，本項(xiàng)目開發(fā)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算平臺(tái)等領(lǐng)域，提高數(shù)據(jù)處理的效率和能效，降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營成本，為云計(jì)算企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步。本項(xiàng)目通過深入研究異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)化問題，將建立新的架構(gòu)設(shè)計(jì)范式和優(yōu)化理論，為芯片設(shè)計(jì)提供新的思路和方法。這將推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的理論發(fā)展，為后續(xù)的研究工作奠定基礎(chǔ)。此外，本項(xiàng)目的研究成果還將促進(jìn)跨學(xué)科的合作，推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、等領(lǐng)域的交叉融合，產(chǎn)生新的學(xué)術(shù)增長點(diǎn)。例如，本項(xiàng)目將結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)，開發(fā)新的異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度和資源分配算法，這將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的交叉融合，產(chǎn)生新的學(xué)術(shù)成果。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域，國內(nèi)外研究已取得顯著進(jìn)展，但尚未完全解決其核心挑戰(zhàn)，存在諸多研究空白和待深入探索的問題。

國際上，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的研究起步較早，已形成較為豐富的研究體系。在硬件層面，各大半導(dǎo)體廠商如Intel、AMD、NVIDIA、ARM等已推出多代支持異構(gòu)計(jì)算的處理器和加速器產(chǎn)品。NVIDIA憑借其GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)異表現(xiàn)，主導(dǎo)了數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算市場(chǎng)，并持續(xù)推動(dòng)GPU架構(gòu)向方向演進(jìn)，如推出包含TensorCore的GPU以加速矩陣運(yùn)算。AMD通過ROCm平臺(tái)整合GPU與CPU的異構(gòu)計(jì)算能力，試圖在開源生態(tài)中與NVIDIA競爭。Intel則積極發(fā)展FPGA和MPS（MemoryProcessingSystem）架構(gòu)，旨在通過靈活的硬件平臺(tái)支持多樣化的模型部署。學(xué)術(shù)界在硬件設(shè)計(jì)方面，研究熱點(diǎn)包括片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的優(yōu)化、多級(jí)緩存架構(gòu)的設(shè)計(jì)、以及專用加速器的集成策略等。例如，斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院等高校的研究團(tuán)隊(duì)致力于開發(fā)支持低功耗近存計(jì)算（Near-MemoryComputing）的異構(gòu)架構(gòu)，以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和能耗；加州大學(xué)伯克利分校則探索使用可編程邏輯器件（如FPGA）實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)架構(gòu)重構(gòu)，以適應(yīng)不同模型的計(jì)算需求。然而，現(xiàn)有硬件設(shè)計(jì)往往側(cè)重于單一類型的異構(gòu)單元或特定應(yīng)用場(chǎng)景，缺乏對(duì)通用性和靈活性的深入考量。

在軟件層面，國際研究主要集中在編程模型、編譯器技術(shù)和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)等方面。OpenCL、CUDA、ROCm等并行計(jì)算框架為開發(fā)者提供了訪問異構(gòu)硬件的接口，但它們往往需要開發(fā)者進(jìn)行底層優(yōu)化，使用門檻較高。HIP、SYCL等跨平臺(tái)框架試圖解決不同API之間的兼容性問題，但性能優(yōu)化和特性支持仍不完善。編譯器領(lǐng)域的研究重點(diǎn)在于如何將高級(jí)模型（如TensorFlow、PyTorch）轉(zhuǎn)換為針對(duì)異構(gòu)硬件的高效執(zhí)行代碼。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)致力于開發(fā)自動(dòng)化的代碼生成和優(yōu)化技術(shù)，如基于圖優(yōu)化的調(diào)度算法、針對(duì)特定硬件特性的指令調(diào)度等。麻省理工學(xué)院則探索使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)輔助編譯器進(jìn)行性能優(yōu)化。運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)方面，谷歌的TPU系統(tǒng)展示了定制化運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)在提升任務(wù)性能方面的巨大潛力。然而，現(xiàn)有的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)大多針對(duì)特定硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)，缺乏通用性和可移植性，難以適應(yīng)多樣化的異構(gòu)計(jì)算需求。此外，任務(wù)調(diào)度和資源管理是異構(gòu)計(jì)算軟件棧中的核心難點(diǎn)，雖然已有研究提出基于優(yōu)先級(jí)、負(fù)載均衡等簡單的調(diào)度策略，但如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)的任務(wù)調(diào)度和資源分配，以最大化系統(tǒng)整體性能和能效，仍是亟待解決的關(guān)鍵問題。

國內(nèi)對(duì)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，已在部分領(lǐng)域取得重要成果。在硬件層面，華為海思、阿里巴巴平頭哥等企業(yè)推出了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的芯片，如昇騰系列、平頭哥巴龍系列等，這些芯片集成了CPU、NPU等多種計(jì)算單元，并針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化。國內(nèi)高校如清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)等也積極參與異構(gòu)計(jì)算硬件的研究，在片上系統(tǒng)（SoC）設(shè)計(jì)、新型計(jì)算單元探索等方面取得了一系列進(jìn)展。例如，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系的研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了支持存內(nèi)計(jì)算的新型異構(gòu)芯片架構(gòu)，旨在降低數(shù)據(jù)傳輸瓶頸；浙江大學(xué)則探索了基于類腦計(jì)算理念的異構(gòu)計(jì)算范式。然而，國內(nèi)硬件研究在先進(jìn)工藝、核心IP設(shè)計(jì)等方面與國際頂尖水平仍存在差距，自主可控的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)體系尚不完善。

在軟件層面，國內(nèi)研究主要集中在框架優(yōu)化、編譯器開發(fā)以及特定場(chǎng)景下的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。百度、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)公司在其平臺(tái)（如PaddlePaddle、P）中集成了異構(gòu)計(jì)算支持，并開發(fā)了相應(yīng)的編譯器和優(yōu)化工具。國內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)也積極參與相關(guān)研究，如中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究提出了基于知識(shí)圖譜的模型優(yōu)化方法，南京大學(xué)則探索了使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度。然而，國內(nèi)軟件研究在底層系統(tǒng)支持和理論創(chuàng)新方面與國際先進(jìn)水平相比仍有不足。例如，國產(chǎn)框架對(duì)異構(gòu)硬件的底層優(yōu)化程度有限，運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)的智能化水平不高，難以充分發(fā)揮硬件的潛力。此外，國內(nèi)在異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化工作相對(duì)滯后，缺乏統(tǒng)一的接口和規(guī)范，阻礙了不同廠商硬件和軟件之間的互操作性。

綜合來看，國內(nèi)外在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但在以下方面仍存在研究空白和挑戰(zhàn)：1）通用的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)理論和方法學(xué)尚不完善，現(xiàn)有設(shè)計(jì)往往針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景，缺乏普適性；2）動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和資源分配算法仍不成熟，難以適應(yīng)模型和應(yīng)用的多樣性及動(dòng)態(tài)變化；3）異構(gòu)計(jì)算軟件生態(tài)仍不健全，編程模型、編譯器、運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)等關(guān)鍵組件的通用性、易用性和性能仍有待提升；4）缺乏有效的性能評(píng)估和基準(zhǔn)測(cè)試體系，難以客觀比較不同異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)和優(yōu)化方案的性能和能效；5）跨學(xué)科融合研究不足，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化需要計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、、算法設(shè)計(jì)等多學(xué)科的交叉融合，但目前跨學(xué)科的研究合作相對(duì)較少。這些研究空白和挑戰(zhàn)表明，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域仍有巨大的研究空間，需要學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同努力，推動(dòng)該領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和技術(shù)突破。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在通過對(duì)下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的深入研究和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)以下核心研究目標(biāo)：

第一，構(gòu)建一套面向計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)理論體系。該體系將基于對(duì)模型計(jì)算特性的深入分析，結(jié)合硬件資源約束，提出新的架構(gòu)方式、計(jì)算單元設(shè)計(jì)原則和系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化策略。目標(biāo)是建立一套能夠指導(dǎo)通用芯片異構(gòu)設(shè)計(jì)的理論框架，提升架構(gòu)的靈活性、可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，使其能夠高效支持未來更加復(fù)雜和多樣化的應(yīng)用。

第二，研發(fā)一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度與資源分配算法。該算法將能夠?qū)崟r(shí)感知系統(tǒng)狀態(tài)、任務(wù)特性以及硬件負(fù)載，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)在不同計(jì)算單元之間的映射關(guān)系和執(zhí)行順序，并進(jìn)行計(jì)算單元內(nèi)部資源的動(dòng)態(tài)配置。目標(biāo)是顯著提升異構(gòu)系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行效率、減少任務(wù)完成時(shí)間、優(yōu)化系統(tǒng)功耗，并提高資源利用率，實(shí)現(xiàn)性能與能效的協(xié)同優(yōu)化。

第三，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)支持動(dòng)態(tài)優(yōu)化的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)原型系統(tǒng)。該原型系統(tǒng)將集成多種類型的計(jì)算單元（如高性能CPU核心、靈活的GPU核心、低功耗NPU以及可編程邏輯加速器），并運(yùn)行自主開發(fā)的任務(wù)調(diào)度與資源管理軟件。目標(biāo)是驗(yàn)證所提出的設(shè)計(jì)理論和優(yōu)化算法在真實(shí)硬件環(huán)境下的有效性，評(píng)估其相較于現(xiàn)有方法的性能和能效提升，并為后續(xù)的工程化落地提供技術(shù)驗(yàn)證。

第四，開發(fā)一套支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈原型。該工具鏈將包括前端的分析工具（用于分析模型的計(jì)算圖和特性）、中間端的代碼生成與優(yōu)化模塊（基于研究提出的調(diào)度算法進(jìn)行代碼轉(zhuǎn)換）以及后端的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)（實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和資源管理）。目標(biāo)是降低應(yīng)用在異構(gòu)硬件上的部署和優(yōu)化難度，提供一套實(shí)用的開發(fā)工具，促進(jìn)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用推廣。

通過實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目期望能夠?yàn)橄乱淮酒脑O(shè)計(jì)提供新的理論指導(dǎo)和技術(shù)方案，推動(dòng)計(jì)算系統(tǒng)向更高性能、更低功耗和更強(qiáng)適應(yīng)性的方向發(fā)展。

2.研究內(nèi)容

本項(xiàng)目的研究內(nèi)容將圍繞上述研究目標(biāo)展開，具體包括以下幾個(gè)方面：

首先，開展模型計(jì)算特性的深入分析。研究內(nèi)容將涉及對(duì)主流模型（如Transformer、CNN、RNN及其變種）的計(jì)算圖結(jié)構(gòu)、計(jì)算模式、數(shù)據(jù)訪問模式、內(nèi)存占用特性以及計(jì)算與通信開銷的內(nèi)在關(guān)系的系統(tǒng)性研究。通過建立模型計(jì)算特性的量化描述方法，分析不同類型計(jì)算任務(wù)對(duì)各硬件單元的適配度，識(shí)別異構(gòu)計(jì)算中的性能瓶頸和資源沖突。具體研究問題包括：如何量化描述模型的計(jì)算稀疏性、數(shù)據(jù)局部性、控制流復(fù)雜性等特性？不同類型的計(jì)算任務(wù)（如矩陣乘法、卷積、注意力計(jì)算）對(duì)CPU、GPU、FPGA、NPU等計(jì)算單元的效率要求有何差異？模型的動(dòng)態(tài)性如何影響計(jì)算單元的負(fù)載均衡和任務(wù)調(diào)度？

其次，研究異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)原則與優(yōu)化方法。研究內(nèi)容將涵蓋片上多處理器（MPSoC）的異構(gòu)單元集成策略、片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與流量工程、多級(jí)緩存協(xié)同設(shè)計(jì)、內(nèi)存系統(tǒng)優(yōu)化以及新型計(jì)算單元（如可編程邏輯、近存計(jì)算單元）的架構(gòu)集成方案。重點(diǎn)研究如何根據(jù)計(jì)算特性設(shè)計(jì)高效的異構(gòu)計(jì)算方式，如何平衡不同計(jì)算單元的性能、功耗和面積（PPA）代價(jià)，如何設(shè)計(jì)支持靈活配置和動(dòng)態(tài)重構(gòu)的硬件架構(gòu)。具體研究問題包括：如何設(shè)計(jì)通用的異構(gòu)計(jì)算單元接口與互連機(jī)制，以支持不同類型計(jì)算單元的協(xié)同工作？如何優(yōu)化NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與流量控制策略，以降低任務(wù)間的通信延遲和沖突？如何設(shè)計(jì)多級(jí)緩存架構(gòu)，以緩解模型數(shù)據(jù)訪問的局部性差問題？如何將可編程邏輯等新型計(jì)算單元有效地集成到異構(gòu)架構(gòu)中，以加速特定計(jì)算任務(wù)？

第三，研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度與資源分配算法。研究內(nèi)容將包括深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略、狀態(tài)表示、動(dòng)作空間定義以及與硬件資源的交互機(jī)制。目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)特性，自主決策任務(wù)分配、資源調(diào)配和執(zhí)行順序的智能調(diào)度器。具體研究問題包括：如何設(shè)計(jì)有效的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體（Agent）來學(xué)習(xí)任務(wù)調(diào)度策略？如何構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)性能、功耗和資源利用率的狀態(tài)表示？如何定義能夠覆蓋任務(wù)分配、資源調(diào)整等多種調(diào)度決策的動(dòng)作空間？如何設(shè)計(jì)智能體的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，以引導(dǎo)其學(xué)習(xí)在性能與能效之間取得最優(yōu)平衡的調(diào)度策略？如何實(shí)現(xiàn)調(diào)度算法與硬件資源的實(shí)時(shí)交互與協(xié)同？

第四，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)原型系統(tǒng)。研究內(nèi)容將包括原型系統(tǒng)的硬件選型與集成、硬件描述語言（HDL）設(shè)計(jì)、FPGA或ASIC實(shí)現(xiàn)（根據(jù)項(xiàng)目資源選擇）、以及硬件與軟件的協(xié)同調(diào)試。目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)包含多種異構(gòu)計(jì)算單元的硬件平臺(tái)，并在此平臺(tái)上驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)和技術(shù)方案。具體研究問題包括：如何選擇合適的FPGA或ASIC平臺(tái)，以集成所需的各種計(jì)算單元？如何設(shè)計(jì)硬件模塊之間的接口與互連？如何將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法部署到硬件平臺(tái)或運(yùn)行在近端服務(wù)器上？如何設(shè)計(jì)驗(yàn)證平臺(tái)，以測(cè)試和評(píng)估原型系統(tǒng)的功能與性能？

第五，開發(fā)支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈原型。研究內(nèi)容將包括前端的分析工具開發(fā)（用于解析模型并提取計(jì)算特性）、中間端的代碼生成與優(yōu)化模塊開發(fā)（基于研究提出的調(diào)度算法生成針對(duì)異構(gòu)硬件的優(yōu)化代碼）、以及后端的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)開發(fā)（實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度、資源管理和錯(cuò)誤處理）。目標(biāo)是構(gòu)建一套完整的軟件工具鏈，以支持應(yīng)用在異構(gòu)硬件上的高效部署和優(yōu)化。具體研究問題包括：如何設(shè)計(jì)前端工具，以自動(dòng)分析模型的計(jì)算圖和特性？如何開發(fā)中間端優(yōu)化模塊，以將高級(jí)模型轉(zhuǎn)換為針對(duì)異構(gòu)硬件的高效執(zhí)行代碼？如何設(shè)計(jì)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)，以支持調(diào)度算法的在線部署和動(dòng)態(tài)調(diào)整？如何確保軟件工具鏈的易用性和可擴(kuò)展性？

在整個(gè)研究過程中，將提出以下核心假設(shè)：1）通過深入分析模型計(jì)算特性并據(jù)此設(shè)計(jì)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，能夠顯著提升任務(wù)的整體性能和能效；2）基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度與資源分配算法，能夠比傳統(tǒng)的靜態(tài)或基于規(guī)則的調(diào)度方法更有效地利用異構(gòu)硬件資源，實(shí)現(xiàn)性能與能效的協(xié)同優(yōu)化；3）將所提出的設(shè)計(jì)理論和優(yōu)化算法集成到異構(gòu)計(jì)算原型系統(tǒng)中，能夠驗(yàn)證其在真實(shí)硬件環(huán)境下的有效性，并觀察到預(yù)期的性能和能效提升；4）開發(fā)的支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈，能夠降低應(yīng)用在異構(gòu)硬件上的部署和優(yōu)化難度，促進(jìn)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用推廣。通過對(duì)這些假設(shè)的驗(yàn)證，本項(xiàng)目將推動(dòng)下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、算法設(shè)計(jì)、仿真建模、原型實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)評(píng)估相結(jié)合的研究方法，以系統(tǒng)性地解決下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化中的關(guān)鍵問題。

在研究方法方面，將采用計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的系統(tǒng)級(jí)建模與性能分析技術(shù)，結(jié)合領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。具體包括：

***系統(tǒng)級(jí)建模與仿真：**使用SystemC、Gem5等系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)，構(gòu)建包含多種計(jì)算單元（CPU、GPU、FPGA/NPU）的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)模型。通過建立詳細(xì)的性能模型和功耗模型，對(duì)不同的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案和調(diào)度策略進(jìn)行仿真評(píng)估，預(yù)測(cè)其在典型工作負(fù)載下的性能表現(xiàn)。

***深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：**利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning,DRL）技術(shù)，開發(fā)自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度與資源分配算法。采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）或其變種等算法，構(gòu)建智能體（Agent）以學(xué)習(xí)在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中做出最優(yōu)決策。通過建立包含狀態(tài)（SystemState,TaskCharacteristic）、動(dòng)作（Action:TaskAssignment,ResourceAllocation）和獎(jiǎng)勵(lì)（Reward:Performance,Energy,ResourceUtilization）的馬爾可夫決策過程（MDP），訓(xùn)練智能體獲得高效的調(diào)度策略。

***理論分析：**對(duì)模型的計(jì)算特性、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的方式、任務(wù)調(diào)度算法的復(fù)雜度與性能邊界等進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論分析，為算法設(shè)計(jì)和系統(tǒng)優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。

***計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）：**利用EDA工具進(jìn)行硬件原型的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證，如使用Vivado或Quartus等工具進(jìn)行FPGA原型開發(fā)，或使用硬件描述語言（如Verilog/VHDL）進(jìn)行ASIC原型描述。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)將圍繞以下幾個(gè)核心方面展開：

***架構(gòu)對(duì)比實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)并仿真對(duì)比多種異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)方案，包括不同計(jì)算單元的配置組合、不同的片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、不同的緩存層次結(jié)構(gòu)等，評(píng)估它們?cè)谔幚順?biāo)準(zhǔn)模型基準(zhǔn)測(cè)試集（如ImageNet分類、BERT推理、語音識(shí)別等）時(shí)的性能（吞吐量、延遲）、功耗和面積（PPA）表現(xiàn)。

***調(diào)度算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)：**仿真對(duì)比所提出的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度算法與現(xiàn)有的靜態(tài)調(diào)度、基于規(guī)則的調(diào)度、以及早期的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。在相同的異構(gòu)硬件平臺(tái)和工作負(fù)載下，評(píng)估不同調(diào)度算法在最大化吞吐量、最小化延遲、降低功耗和提高資源利用率等不同目標(biāo)下的表現(xiàn)。

***算法參數(shù)與訓(xùn)練策略研究：**系統(tǒng)研究深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法的關(guān)鍵參數(shù)（如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)率、折扣因子、探索策略等）對(duì)算法性能的影響，探索有效的訓(xùn)練策略（如任務(wù)序列設(shè)計(jì)、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)、環(huán)境反饋機(jī)制等），以提升算法的學(xué)習(xí)效率和泛化能力。

***原型系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**在硬件原型系統(tǒng)上運(yùn)行測(cè)試用例，驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)和調(diào)度算法在實(shí)際硬件上的功能和性能。通過與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并分析原型系統(tǒng)中的實(shí)際瓶頸。

數(shù)據(jù)收集將主要包括：1）從公開數(shù)據(jù)集或合成數(shù)據(jù)集獲取標(biāo)準(zhǔn)模型（如Transformer、CNN等）的詳細(xì)計(jì)算特性數(shù)據(jù)（如算子類型、參數(shù)量、計(jì)算量、內(nèi)存訪問模式等）；2）通過系統(tǒng)級(jí)仿真收集不同架構(gòu)方案和調(diào)度算法在處理工作負(fù)載時(shí)的性能數(shù)據(jù)（如任務(wù)完成時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量、計(jì)算單元利用率等）、功耗數(shù)據(jù)（如各單元?jiǎng)討B(tài)功耗、系統(tǒng)總功耗等）和資源使用數(shù)據(jù)（如緩存命中率、內(nèi)存帶寬占用等）；3）記錄深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練過程數(shù)據(jù)（如每步的獎(jiǎng)勵(lì)值、策略更新情況等）和最終學(xué)習(xí)到的策略參數(shù)。

數(shù)據(jù)分析方法將采用多種統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法：1）使用統(tǒng)計(jì)分析方法（如方差分析、回歸分析）對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估，比較不同方案之間的性能差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；2）利用性能分析工具（如VTune、NsightSystems）對(duì)仿真和原型系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析，識(shí)別系統(tǒng)瓶頸和資源沖突；3）對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，理解算法的學(xué)習(xí)過程和策略特性；4）通過交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估調(diào)度算法在不同任務(wù)和數(shù)據(jù)集上的泛化能力。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線將遵循“理論分析-算法設(shè)計(jì)-仿真驗(yàn)證-原型實(shí)現(xiàn)-性能評(píng)估-迭代優(yōu)化”的閉環(huán)研發(fā)流程，具體關(guān)鍵步驟如下：

第一步，**計(jì)算特性分析與架構(gòu)理論構(gòu)建（第1-6個(gè)月）：**收集并分析典型模型的計(jì)算圖、計(jì)算模式、數(shù)據(jù)訪問模式等特性數(shù)據(jù)?；诜治鼋Y(jié)果，結(jié)合異構(gòu)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，初步設(shè)計(jì)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的關(guān)鍵原則和優(yōu)化方向。完成相關(guān)理論研究文檔和初步架構(gòu)方案設(shè)計(jì)。

第二步，**深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法設(shè)計(jì)（第3-9個(gè)月）：**定義深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。選擇合適的DRL算法（如DDPG），設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。開發(fā)仿真環(huán)境，用于訓(xùn)練和評(píng)估調(diào)度算法。完成調(diào)度算法的理論設(shè)計(jì)和初步實(shí)現(xiàn)。

第三步，**異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)模型與仿真環(huán)境搭建（第4-12個(gè)月）：**在SystemC或Gem5平臺(tái)上，基于第一步的架構(gòu)理論，詳細(xì)建模包含CPU、GPU、FPGA/NPU等多種計(jì)算單元的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)，包括片上網(wǎng)絡(luò)、緩存系統(tǒng)等。集成第二步開發(fā)的調(diào)度算法模型。完成系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境的搭建和驗(yàn)證。

第四步，**架構(gòu)方案與調(diào)度算法仿真對(duì)比（第10-18個(gè)月）：**設(shè)計(jì)多種異構(gòu)架構(gòu)方案和調(diào)度策略，在第三步搭建的仿真環(huán)境中進(jìn)行全面的性能、功耗和資源利用率對(duì)比實(shí)驗(yàn)。分析仿真結(jié)果，識(shí)別優(yōu)勢(shì)方案和關(guān)鍵優(yōu)化點(diǎn)。迭代優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)和調(diào)度算法。

第五步，**硬件原型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（第12-24個(gè)月）：**基于驗(yàn)證效果最佳的架構(gòu)方案，選擇合適的FPGA平臺(tái)，進(jìn)行硬件原型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。包括計(jì)算單元的HDL描述、互連邏輯設(shè)計(jì)、以及與外部存儲(chǔ)和通信接口的設(shè)計(jì)。完成硬件原型的流片或FPGA實(shí)現(xiàn)。

第六步，**原型系統(tǒng)軟件工具鏈開發(fā)（第15-30個(gè)月）：**開發(fā)前端模型分析工具、中間端代碼生成與優(yōu)化模塊，以及后端運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)。將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法部署到原型系統(tǒng)或運(yùn)行在近端服務(wù)器。完成軟件工具鏈的原型開發(fā)。

第七步，**原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估（第24-36個(gè)月）：**在硬件原型系統(tǒng)上運(yùn)行測(cè)試用例，驗(yàn)證架構(gòu)設(shè)計(jì)的功能和性能。收集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。評(píng)估原型系統(tǒng)在性能、功耗和易用性方面的表現(xiàn)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)架構(gòu)設(shè)計(jì)、調(diào)度算法和軟件工具鏈進(jìn)行迭代優(yōu)化。

第八步，**總結(jié)與成果整理（第36-42個(gè)月）：**總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和技術(shù)文檔。整理項(xiàng)目產(chǎn)生的知識(shí)產(chǎn)權(quán)（如專利、軟件著作權(quán)等）。為后續(xù)的技術(shù)推廣和應(yīng)用部署提供支持。在整個(gè)研究過程中，將定期召開項(xiàng)目會(huì)議，進(jìn)行階段性成果評(píng)審和問題討論，確保研究按計(jì)劃進(jìn)行，并根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整技術(shù)路線。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域，擬從理論、方法及應(yīng)用三個(gè)層面提出一系列創(chuàng)新點(diǎn)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，推動(dòng)該領(lǐng)域的理論進(jìn)步和技術(shù)發(fā)展。

首先，在理論層面，本項(xiàng)目提出構(gòu)建一套面向計(jì)算的、具有普適性的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)理論體系。其創(chuàng)新點(diǎn)在于：1）突破了以往異構(gòu)架構(gòu)設(shè)計(jì)多針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景或硬件平臺(tái)的局限性，嘗試建立一套能夠基于模型內(nèi)在計(jì)算特性進(jìn)行自適配的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法論。該方法論將強(qiáng)調(diào)計(jì)算單元的多樣性、靈活性以及它們之間的協(xié)同工作模式，旨在使架構(gòu)能夠泛化地適應(yīng)未來不斷演進(jìn)和多樣化的模型，而不僅僅是優(yōu)化少數(shù)幾個(gè)流行模型。2）將引入計(jì)算-通信協(xié)同設(shè)計(jì)的全新視角，不僅關(guān)注計(jì)算單元的性能和功耗，還將深入分析計(jì)算任務(wù)中計(jì)算密集與通信密集階段的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，提出優(yōu)化計(jì)算與通信資源協(xié)同分配的理論模型和設(shè)計(jì)原則，以顯著降低應(yīng)用中的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。3）探索將（特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)）理論引入異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的自適應(yīng)優(yōu)化過程，為架構(gòu)設(shè)計(jì)引入“智能”，使架構(gòu)能夠根據(jù)運(yùn)行時(shí)的任務(wù)負(fù)載、系統(tǒng)狀態(tài)和環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整其內(nèi)部配置和工作模式，實(shí)現(xiàn)理論上的最優(yōu)或次優(yōu)性能與能效配置。

其次，在方法層面，本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）研發(fā)一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度與資源分配算法，該方法在現(xiàn)有研究中具有顯著的創(chuàng)新性。與傳統(tǒng)的基于規(guī)則、優(yōu)先級(jí)或靜態(tài)仿真的調(diào)度方法相比，該方法能夠在線學(xué)習(xí)并適應(yīng)復(fù)雜多變的工作負(fù)載和動(dòng)態(tài)變化的硬件環(huán)境，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)、更動(dòng)態(tài)、更智能的任務(wù)分配和資源（包括計(jì)算單元內(nèi)部資源如計(jì)算單元間帶寬、緩存等）管理。其核心創(chuàng)新在于將復(fù)雜的調(diào)度決策問題形式化為一個(gè)連續(xù)或離散的馬爾可夫決策過程，并利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的函數(shù)逼近能力來學(xué)習(xí)近似最優(yōu)策略，從而能夠處理高維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間，并發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜調(diào)度模式。2）提出一種混合模型驅(qū)動(dòng)的調(diào)度優(yōu)化方法。將精確的模型計(jì)算分析（靜態(tài)特性）與實(shí)時(shí)的系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控（動(dòng)態(tài)特性）相結(jié)合，為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體提供更準(zhǔn)確、更及時(shí)的信息輸入，提高其決策的準(zhǔn)確性和效率。例如，在調(diào)度前，利用模型分析預(yù)知任務(wù)的計(jì)算密集區(qū)域和內(nèi)存訪問需求；在調(diào)度中，實(shí)時(shí)監(jiān)控各計(jì)算單元的負(fù)載和緩存狀態(tài)。這種混合方法旨在克服純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的泛化能力不足和純模型驅(qū)動(dòng)方法的僵化問題。3）開發(fā)一種面向異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的可編程編譯器框架。該框架將集成模型分析、調(diào)度策略生成、代碼生成和硬件映射等環(huán)節(jié)，并支持對(duì)調(diào)度策略進(jìn)行在線調(diào)優(yōu)或自適應(yīng)調(diào)整。其創(chuàng)新點(diǎn)在于將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法無縫集成到編譯器后端，實(shí)現(xiàn)了從模型到硬件的端到端優(yōu)化閉環(huán)，為開發(fā)者提供了更易用、更高效的異構(gòu)計(jì)算應(yīng)用開發(fā)工具。

最后，在應(yīng)用層面，本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于：1）致力于開發(fā)一套實(shí)用化、可落地的支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈原型。與現(xiàn)有多數(shù)專注于特定框架（如TensorFlow）或特定硬件（如NVIDIAGPU）的優(yōu)化工具不同，本項(xiàng)目旨在打造一個(gè)更具通用性和可擴(kuò)展性的工具鏈，能夠支持多種主流框架，并能適應(yīng)不同廠商的異構(gòu)硬件平臺(tái)。該工具鏈的原型開發(fā)將為開發(fā)者降低在異構(gòu)硬件上進(jìn)行應(yīng)用優(yōu)化和部署的門檻，促進(jìn)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和普及。2）研究成果將直接服務(wù)于國家在、高端芯片等領(lǐng)域的戰(zhàn)略需求。通過優(yōu)化下一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，可以提升我國在智能計(jì)算核心技術(shù)領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力，減少對(duì)國外技術(shù)的依賴，為構(gòu)建安全、高效的智能計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)提供關(guān)鍵支撐。3）提出的理論體系和優(yōu)化方法不僅適用于數(shù)據(jù)中心等高性能計(jì)算場(chǎng)景，也具有在移動(dòng)端、邊緣計(jì)算等低功耗場(chǎng)景的應(yīng)用潛力，有望推動(dòng)技術(shù)在更廣泛的領(lǐng)域得到高效部署，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論創(chuàng)新上力求構(gòu)建普適性的異構(gòu)架構(gòu)設(shè)計(jì)框架；在方法創(chuàng)新上聚焦于基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度算法及其與編譯器的深度融合；在應(yīng)用創(chuàng)新上旨在開發(fā)通用的軟件工具鏈并服務(wù)于國家重大需求。這些創(chuàng)新點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)、相互支撐，共同構(gòu)成了本項(xiàng)目區(qū)別于現(xiàn)有研究的關(guān)鍵特色，預(yù)期能為下一代芯片的發(fā)展提供重要的理論指導(dǎo)和實(shí)用技術(shù)解決方案。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目計(jì)劃通過系統(tǒng)性的研究和開發(fā)，在下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域取得一系列具有理論意義和實(shí)踐價(jià)值的成果。

在理論貢獻(xiàn)方面，預(yù)期達(dá)成以下成果：

第一，構(gòu)建一套系統(tǒng)化的面向計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架。該框架將明確異構(gòu)單元的選擇準(zhǔn)則、系統(tǒng)級(jí)方式、計(jì)算-通信協(xié)同設(shè)計(jì)原則以及性能與能效的權(quán)衡理論。通過形式化分析模型的計(jì)算特性與硬件資源特性之間的映射關(guān)系，為異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)提供普適性的指導(dǎo)原則和理論依據(jù)，推動(dòng)該領(lǐng)域從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向理論驅(qū)動(dòng)的發(fā)展。

第二，建立一套基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)異構(gòu)計(jì)算任務(wù)調(diào)度與資源分配理論模型。將深入分析該類算法的學(xué)習(xí)機(jī)理、性能邊界以及與傳統(tǒng)調(diào)度方法的比較，提出優(yōu)化算法性能和泛化能力的理論方法。例如，研究狀態(tài)空間的有效表示、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)策略學(xué)習(xí)的影響、以及算法收斂性保證等理論問題，為智能調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用提供理論支撐。

第三，提出新的異構(gòu)計(jì)算性能評(píng)估模型和基準(zhǔn)測(cè)試方法。針對(duì)現(xiàn)有評(píng)估方法難以全面反映應(yīng)用在異構(gòu)環(huán)境下的復(fù)雜行為（如任務(wù)依賴、數(shù)據(jù)傳輸開銷、算子融合等）的問題，開發(fā)更精確的性能和功耗模型，并建立一套包含多樣化模型和典型應(yīng)用場(chǎng)景的異構(gòu)計(jì)算基準(zhǔn)測(cè)試套件，為該領(lǐng)域的算法和系統(tǒng)提供公平、全面的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

在實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值方面，預(yù)期達(dá)成以下成果：

第一，開發(fā)一套支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈原型系統(tǒng)。該工具鏈將包括前端模型分析器、中間端代碼生成與優(yōu)化器（集成基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度策略）以及后端運(yùn)行時(shí)管理系統(tǒng)。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)應(yīng)用模型（如ONNX、TensorFlowLite）到多廠商異構(gòu)硬件（CPU、GPU、FPGA/NPU）的高效、自動(dòng)化的部署和優(yōu)化，顯著降低開發(fā)者的使用門檻，加速在異構(gòu)平臺(tái)上的應(yīng)用創(chuàng)新。

第二，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能完善的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)原型系統(tǒng)。基于優(yōu)化的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，在FPGA平臺(tái)上集成多種計(jì)算單元（如高性能CPU核心、靈活的GPU核心、低功耗NPU以及可編程邏輯加速器），構(gòu)建一個(gè)能夠驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)和算法的硬件原型。通過在原型系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，量化評(píng)估所提出架構(gòu)設(shè)計(jì)和調(diào)度算法的性能提升（如任務(wù)吞吐量提升、延遲降低）和能效改善（如功耗降低）效果。

第三，形成一系列高水平學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告和專利。將系統(tǒng)性地總結(jié)項(xiàng)目的研究成果，包括理論創(chuàng)新、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)評(píng)估等，發(fā)表在國內(nèi)外頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊上。撰寫詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告，為后續(xù)研究和工程應(yīng)用提供參考。同時(shí)，申請(qǐng)與本項(xiàng)目核心技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的發(fā)明專利，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

第四，培養(yǎng)一批掌握異構(gòu)計(jì)算前沿技術(shù)和芯片設(shè)計(jì)方法的高層次研究人才。通過項(xiàng)目的實(shí)施，培養(yǎng)博士、碩士研究生，使其深入理解計(jì)算特性、異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用以及硬件軟件協(xié)同優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)，為我國在該領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展儲(chǔ)備人才。

第五，為產(chǎn)業(yè)界提供技術(shù)儲(chǔ)備和咨詢服務(wù)。項(xiàng)目的研究成果和原型系統(tǒng)將向相關(guān)企業(yè)開放，進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證和應(yīng)用探索，推動(dòng)研究成果向?qū)嶋H產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化。同時(shí)，與產(chǎn)業(yè)界合作，了解實(shí)際應(yīng)用需求，使項(xiàng)目研究更加貼近產(chǎn)業(yè)實(shí)際，更好地服務(wù)于國家發(fā)展戰(zhàn)略和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目總研究周期為42個(gè)月，劃分為六個(gè)主要階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。

第一階段：項(xiàng)目啟動(dòng)與理論分析（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*組建研究團(tuán)隊(duì)，明確分工。

*深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，完成文獻(xiàn)綜述。

*收集并分析典型模型的計(jì)算特性數(shù)據(jù)。

*初步設(shè)計(jì)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的關(guān)鍵原則和優(yōu)化方向。

*完成項(xiàng)目申報(bào)書撰寫與修改。

*建立初步的理論研究框架。

*進(jìn)度安排：

*第1-2月：團(tuán)隊(duì)組建，文獻(xiàn)調(diào)研，明確研究方向。

*第3-4月：模型計(jì)算特性數(shù)據(jù)分析，初步架構(gòu)理論構(gòu)思。

*第5-6月：完成文獻(xiàn)綜述，撰寫并提交項(xiàng)目申報(bào)書，初步形成理論研究框架。

第二階段：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法設(shè)計(jì)（第3-12個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*定義深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。

*選擇并初步實(shí)現(xiàn)合適的DRL算法（如DDPG）。

*設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，開發(fā)仿真環(huán)境框架。

*進(jìn)行初步的調(diào)度算法仿真驗(yàn)證。

*進(jìn)度安排：

*第3-4月：狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)。

*第5-6月：DRL算法選擇與初步實(shí)現(xiàn)，仿真環(huán)境框架搭建。

*第7-9月：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，初步仿真驗(yàn)證與參數(shù)調(diào)整。

*第10-12月：完成調(diào)度算法初步設(shè)計(jì)，形成初步仿真驗(yàn)證報(bào)告。

第三階段：異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)模型與仿真環(huán)境搭建（第4-18個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*在SystemC或Gem5平臺(tái)上，基于第一階段的理論架構(gòu)，詳細(xì)建模異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)。

*實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元模型、片上網(wǎng)絡(luò)模型、緩存系統(tǒng)模型。

*集成第二階段開發(fā)的調(diào)度算法模型。

*完成仿真環(huán)境的集成與調(diào)試。

*進(jìn)度安排：

*第4-6月：異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)詳細(xì)建模（計(jì)算單元、NoC、緩存）。

*第7-10月：完成各模塊仿真模型實(shí)現(xiàn)與初步集成。

*第11-14月：集成調(diào)度算法模型，進(jìn)行端到端仿真驗(yàn)證。

*第15-18月：完成仿真環(huán)境調(diào)試，形成可用的仿真測(cè)試平臺(tái)。

第四階段：架構(gòu)方案與調(diào)度算法仿真對(duì)比（第10-24個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*設(shè)計(jì)多種異構(gòu)架構(gòu)方案（不同計(jì)算單元配置、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、緩存結(jié)構(gòu)等）。

*設(shè)計(jì)多種調(diào)度策略（包括基準(zhǔn)調(diào)度算法和基于DRL的調(diào)度算法）。

*在第三階段搭建的仿真環(huán)境中進(jìn)行全面的性能、功耗和資源利用率對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

*分析仿真結(jié)果，識(shí)別優(yōu)勢(shì)方案和關(guān)鍵優(yōu)化點(diǎn)。

*根據(jù)結(jié)果迭代優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)和調(diào)度算法。

*進(jìn)度安排：

*第10-12月：異構(gòu)架構(gòu)方案設(shè)計(jì)，調(diào)度策略設(shè)計(jì)。

*第13-16月：開展仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，收集性能、功耗、資源數(shù)據(jù)。

*第17-20月：深入分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，初步識(shí)別優(yōu)化方向。

*第21-24月：根據(jù)分析結(jié)果迭代優(yōu)化架構(gòu)和調(diào)度算法，完成中期報(bào)告。

第五階段：硬件原型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（第12-30個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*基于驗(yàn)證效果最佳的架構(gòu)方案，選擇合適的FPGA平臺(tái)。

*進(jìn)行硬件原型的HDL設(shè)計(jì)（計(jì)算單元、互連邏輯、接口等）。

*進(jìn)行原型系統(tǒng)的調(diào)試與驗(yàn)證。

*（若采用ASIC）完成ASIC設(shè)計(jì)流程，進(jìn)行流片。

*進(jìn)度安排：

*第12-16月：FPGA平臺(tái)選擇，硬件架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)。

*第17-22月：HDL代碼編寫與單元調(diào)試。

*第23-26月：原型系統(tǒng)集成與功能驗(yàn)證。

*第27-30月：性能測(cè)試與優(yōu)化，（若采用ASIC）完成設(shè)計(jì)驗(yàn)證流片。

第六階段：原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果總結(jié)（第24-42個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*在硬件原型系統(tǒng)上運(yùn)行測(cè)試用例，驗(yàn)證架構(gòu)功能和性能。

*收集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

*開發(fā)支持異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化的軟件工具鏈原型。

*評(píng)估原型系統(tǒng)在性能、功耗和易用性方面的表現(xiàn)。

*根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)架構(gòu)設(shè)計(jì)、調(diào)度算法和軟件工具鏈進(jìn)行迭代優(yōu)化。

*總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文、報(bào)告，申請(qǐng)專利。

*進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題答辯，整理項(xiàng)目檔案。

*進(jìn)度安排：

*第24-28月：原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，性能與功耗評(píng)估。

*第25-32月：軟件工具鏈原型開發(fā)與集成。

*第26-36月：系統(tǒng)綜合評(píng)估與迭代優(yōu)化。

*第36-40月：成果總結(jié)，論文撰寫與發(fā)表，專利申請(qǐng)。

*第40-42月：項(xiàng)目結(jié)題答辯，資料歸檔。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目涉及理論創(chuàng)新、復(fù)雜算法設(shè)計(jì)、軟硬件協(xié)同以及原型實(shí)現(xiàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法在訓(xùn)練效率和泛化能力上可能未達(dá)預(yù)期；異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)模型與實(shí)際硬件存在較大偏差；軟件工具鏈開發(fā)難度大，集成度不高。

***應(yīng)對(duì)策略：**

*采用多種DRL算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，選擇最優(yōu)算法，并引入遷移學(xué)習(xí)、模型壓縮等技術(shù)提升訓(xùn)練效率。

*加強(qiáng)模型驗(yàn)證，利用高保真度的硬件行為模型進(jìn)行仿真，減少模型與實(shí)際硬件的偏差。

*采用模塊化設(shè)計(jì)方法開發(fā)軟件工具鏈，分階段實(shí)現(xiàn)核心功能，并引入自動(dòng)化測(cè)試流程確保集成質(zhì)量。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**研究過程中遇到技術(shù)瓶頸導(dǎo)致進(jìn)度滯后；關(guān)鍵人員變動(dòng)影響項(xiàng)目連續(xù)性。

***應(yīng)對(duì)策略：**

*制定詳細(xì)的項(xiàng)目甘特圖，明確各階段里程碑，定期召開項(xiàng)目例會(huì)，跟蹤進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決瓶頸問題。

*建立核心成員備份機(jī)制，確保關(guān)鍵人員變動(dòng)時(shí)項(xiàng)目能持續(xù)進(jìn)行。

***資源風(fēng)險(xiǎn)：**研發(fā)設(shè)備（如FPGA開發(fā)板）或仿真軟件授權(quán)不足；項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)未能完全按計(jì)劃到位。

***應(yīng)對(duì)策略：**

*提前申請(qǐng)所需研發(fā)設(shè)備和軟件資源，與相關(guān)單位協(xié)商長期合作協(xié)議。

*加強(qiáng)與項(xiàng)目管理部門的溝通，確保項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)按計(jì)劃到位，必要時(shí)調(diào)整研究計(jì)劃以適應(yīng)資源情況。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：**研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)；原型系統(tǒng)性能未達(dá)預(yù)期，難以推廣。

***應(yīng)對(duì)策略：**

*在項(xiàng)目初期就與產(chǎn)業(yè)界建立聯(lián)系，定期應(yīng)用需求調(diào)研，確保研究方向與實(shí)際需求匹配。

*在原型系統(tǒng)開發(fā)過程中，引入多輪用戶反饋，根據(jù)反饋進(jìn)行迭代優(yōu)化，確保系統(tǒng)實(shí)用性和易用性。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：**核心研究成果未能得到有效保護(hù)。

***應(yīng)對(duì)策略：**

*在項(xiàng)目開展過程中，及時(shí)梳理創(chuàng)新點(diǎn)，進(jìn)行專利布局，并申請(qǐng)軟件著作權(quán)。

*加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)意識(shí)，確保所有成果均進(jìn)行登記和保密管理。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

1.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子工程、等領(lǐng)域的資深研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員均具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，覆蓋了計(jì)算特性分析、異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、硬件軟件協(xié)同優(yōu)化等多個(gè)研究方向，具備完成本項(xiàng)目所需的理論深度和技術(shù)實(shí)力。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)博士，長期從事計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)研究，在異構(gòu)計(jì)算、近存計(jì)算、芯片設(shè)計(jì)等領(lǐng)域發(fā)表論文50余篇，其中IEEETransactions論文10篇，出版專著2部。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

技術(shù)骨干李強(qiáng)博士，電子工程專業(yè)，專注于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在資源約束系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，擁有多項(xiàng)DRL算法優(yōu)化專利，曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)仿真平臺(tái)，在算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)級(jí)仿真方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在《NatureMachineIntelligence》、《IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems》等頂級(jí)期刊發(fā)表論文多篇，研究重點(diǎn)包括基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配算法、多智能體協(xié)同調(diào)度策略等，其研究成果在多個(gè)國際競賽中取得優(yōu)異成績。

團(tuán)隊(duì)成員王偉博士，領(lǐng)域?qū)＜?，長期從事模型分析與優(yōu)化研究，在Transformer、CNN等復(fù)雜模型的計(jì)算特性與硬件加速方面具有深入研究，開發(fā)了多種模型自動(dòng)優(yōu)化工具，發(fā)表了包括《深度學(xué)習(xí)模型分析與優(yōu)化》在內(nèi)的多部專著，在模型計(jì)算圖分析、算子融合、量化精度優(yōu)化等方面具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾主持多項(xiàng)省部級(jí)科研項(xiàng)目，在模型特性分析、編譯器優(yōu)化、應(yīng)用部署等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

團(tuán)隊(duì)成員趙敏，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目核心成員陳靜，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法專家，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面具有深入研究，開發(fā)了多種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度算法，發(fā)表了多篇IEEETransactionsonAutomationComputing等頂級(jí)期刊論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)仿真平臺(tái)，在算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)級(jí)仿真方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫磊，軟件工程與編譯器技術(shù)專家，擁有豐富的軟件工具鏈開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的編譯器工具鏈，發(fā)表了多篇IEEETransactionsonSoftwareEngineering等頂級(jí)期刊論文。在模型特性分析、編譯器優(yōu)化、應(yīng)用部署等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾主持多項(xiàng)省部級(jí)科研項(xiàng)目，在模型特性分析、編譯器優(yōu)化、應(yīng)用部署等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目核心成員周濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員吳浩，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員鄭陽，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員馬超，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員劉洋，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員錢進(jìn)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫鵬，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員朱濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員胡偉，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員郭峰，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員何敏，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員高強(qiáng)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員林濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員黃磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議中。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員趙磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員錢磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員周濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員吳浩，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員鄭陽，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員錢進(jìn)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員朱濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員黃磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員趙磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員錢進(jìn)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員朱濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員黃磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員趙磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員錢進(jìn)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員孫磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)性的研究成果，特別是在模型計(jì)算特性與硬件映射關(guān)系方面提出了創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)理論框架，并成功應(yīng)用于多代芯片設(shè)計(jì)中。

項(xiàng)目核心成員朱濤，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)級(jí)建模與性能分析技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目核心成員黃磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)級(jí)建模與性能分析技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目核心成員趙磊，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專業(yè)，專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)、多級(jí)緩存架構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算單元協(xié)同工作等方面具有深入研究，設(shè)計(jì)了多款面向計(jì)算的異構(gòu)芯片架構(gòu)，并發(fā)表了多篇IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級(jí)會(huì)議論文。曾參與設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了支持計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)原型，在硬件設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、性能優(yōu)化等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)算負(fù)載特性分析與異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面具有系統(tǒng)級(jí)建模與性能分析技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方