課題立項(xiàng)申報(bào)書培訓(xùn)后感一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向新一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與性能評(píng)估研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，研究郵箱：zhangming@

所屬單位：國家集成電路設(shè)計(jì)研究院

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

隨著技術(shù)的快速發(fā)展，高性能計(jì)算需求急劇增長，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)已難以滿足新一代芯片的低功耗、高吞吐量及實(shí)時(shí)性要求。本項(xiàng)目聚焦于異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化，旨在通過多級(jí)加速器協(xié)同設(shè)計(jì)與任務(wù)調(diào)度策略創(chuàng)新，提升芯片在復(fù)雜場景下的計(jì)算效率。研究核心內(nèi)容包括：首先，基于深度學(xué)習(xí)模型特性，構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算單元（CPU+FPGA+GPU）的資源映射與負(fù)載均衡模型，實(shí)現(xiàn)算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配；其次，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，通過聯(lián)合優(yōu)化硬件架構(gòu)與算法層面能耗，降低系統(tǒng)運(yùn)行損耗；再次，結(jié)合量子計(jì)算理論，探索非馮·諾依曼架構(gòu)在推理中的可行性，開發(fā)新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式；最后，搭建基準(zhǔn)測試平臺(tái)，對(duì)比分析優(yōu)化前后芯片在典型模型（如Transformer、YOLOv5）上的性能指標(biāo)及能效比。預(yù)期成果包括一套完整的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化方案、三篇高水平學(xué)術(shù)論文、三項(xiàng)核心算法專利，以及一套可復(fù)用的芯片性能評(píng)估工具鏈。本研究將推動(dòng)芯片向更高性能、更低功耗方向發(fā)展，為智能汽車、醫(yī)療影像等領(lǐng)域的應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

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

當(dāng)前，技術(shù)正經(jīng)歷前所未有的發(fā)展浪潮，深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能控制等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。與此同時(shí)，支撐運(yùn)算的高性能計(jì)算芯片也迎來了技術(shù)革新的關(guān)鍵時(shí)期。然而，隨著模型復(fù)雜度的不斷提升和數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增大，現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)面臨著一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

從技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，芯片設(shè)計(jì)正朝著異構(gòu)計(jì)算方向發(fā)展。異構(gòu)計(jì)算通過整合CPU、GPU、FPGA、ASIC等多種計(jì)算單元，利用不同硬件的特性優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)的協(xié)同處理。例如，CPU擅長邏輯控制和通用計(jì)算，GPU適合大規(guī)模并行計(jì)算，F(xiàn)PGA具有可重構(gòu)性，而ASIC則能提供極致的能效比。這種多核心協(xié)同的設(shè)計(jì)理念，有效提升了芯片的整體性能。根據(jù)國際半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)（SIA）的報(bào)告，2022年全球芯片市場規(guī)模已突破180億美元，預(yù)計(jì)到2025年將超過350億美元，年復(fù)合增長率超過25%。中國作為全球最大的應(yīng)用市場之一，對(duì)高性能芯片的需求持續(xù)旺盛。

然而，在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域仍存在諸多問題。首先，異構(gòu)計(jì)算單元間的資源調(diào)度與任務(wù)分配缺乏智能化手段，導(dǎo)致部分計(jì)算單元利用率低下，整體性能未能充分發(fā)揮。其次，現(xiàn)有架構(gòu)在能效比方面仍有較大提升空間，特別是在移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備中，功耗問題成為制約應(yīng)用普及的關(guān)鍵瓶頸。此外，異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的軟件生態(tài)尚未完善，開發(fā)工具鏈和編譯器技術(shù)相對(duì)滯后，增加了開發(fā)者的使用難度。例如，在Transformer模型推理中，由于不同層級(jí)的計(jì)算復(fù)雜度差異顯著，簡單的負(fù)載均衡策略難以實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的資源分配。又如，在YOLOv5目標(biāo)檢測任務(wù)中，特征提取、區(qū)域提議和分類等階段對(duì)計(jì)算資源的需求波動(dòng)較大，現(xiàn)有系統(tǒng)往往采用靜態(tài)分配方式，導(dǎo)致性能瓶頸難以突破。

這些問題反映出異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化研究的緊迫性。一方面，隨著摩爾定律逐漸失效，單純依靠晶體管密度提升難以滿足算力增長需求，必須通過系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新來突破性能瓶頸。另一方面，應(yīng)用場景日益多樣化，對(duì)芯片的靈活性、功耗和成本提出了更高要求。因此，開展面向新一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化研究，不僅能夠推動(dòng)計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，也為產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供重要支撐。

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)目的開展具有重要的社會(huì)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值和學(xué)術(shù)價(jià)值。

從社會(huì)價(jià)值來看，優(yōu)化芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，能夠有效降低系統(tǒng)能耗，這對(duì)于緩解能源危機(jī)、推動(dòng)綠色計(jì)算具有重要意義。隨著全球電子設(shè)備能耗持續(xù)增長，據(jù)統(tǒng)計(jì)，僅數(shù)據(jù)中心能耗已占全球電力消耗的1.5%左右，而芯片作為數(shù)據(jù)中心的計(jì)算核心，其能效比直接影響整個(gè)社會(huì)的能源效率。本項(xiàng)目通過開發(fā)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，有望將芯片的能效提升30%以上，為社會(huì)節(jié)約大量能源。此外，高性能芯片的研發(fā)和應(yīng)用，能夠加速智能城市、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的創(chuàng)新，改善人民生活質(zhì)量。例如，在智能醫(yī)療領(lǐng)域，優(yōu)化后的芯片可以更快地處理醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，提高診斷準(zhǔn)確率和效率；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，低延遲、高可靠的芯片能夠提升車輛決策能力，增強(qiáng)行車安全。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，本項(xiàng)目的研究成果將直接推動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。隨著技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對(duì)高性能計(jì)算芯片的需求將持續(xù)增長，據(jù)IDC預(yù)測，到2025年全球算力市場將超過500億美元。本項(xiàng)目通過開發(fā)異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化方案和性能評(píng)估工具鏈，將為企業(yè)提供關(guān)鍵技術(shù)支持，降低研發(fā)成本，縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。同時(shí)，項(xiàng)目產(chǎn)生的專利和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，將提升我國在芯片領(lǐng)域的核心競爭力，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的完善和發(fā)展。例如，本項(xiàng)目提出的異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度算法，可被芯片設(shè)計(jì)企業(yè)直接應(yīng)用于下一代芯片產(chǎn)品中，顯著提升產(chǎn)品性能和競爭力。此外，項(xiàng)目研發(fā)的高性能評(píng)估工具鏈，可為科研機(jī)構(gòu)和高校提供研究平臺(tái)，推動(dòng)芯片技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新。

從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目的研究將豐富計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域的理論體系，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。異構(gòu)計(jì)算是計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域的前沿方向，本項(xiàng)目通過多級(jí)加速器協(xié)同設(shè)計(jì)、任務(wù)調(diào)度策略創(chuàng)新等研究，將深化對(duì)異構(gòu)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理的理解，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)。特別是在結(jié)合量子計(jì)算理論探索非馮·諾依曼架構(gòu)方面，將開辟芯片設(shè)計(jì)的新思路。此外，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合，促進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、等領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展。例如，本項(xiàng)目與量子計(jì)算的結(jié)合，將探索計(jì)算理論的新范式；與算法的結(jié)合，將推動(dòng)算法與硬件的協(xié)同優(yōu)化。這些研究成果不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，也將為解決其他領(lǐng)域的計(jì)算挑戰(zhàn)提供新思路。

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(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的研究起步較早，已形成較為完整的技術(shù)體系和研究生態(tài)。在理論研究方面，國際知名高校和研究機(jī)構(gòu)如MIT、Stanford、UCBerkeley等，長期致力于異構(gòu)計(jì)算的基礎(chǔ)理論研究。例如，MIT的計(jì)算機(jī)科學(xué)與實(shí)驗(yàn)室（CSL）提出的異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度框架，通過將系統(tǒng)資源抽象為統(tǒng)一的多級(jí)存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了不同計(jì)算單元間的有效協(xié)同。斯坦福大學(xué)則重點(diǎn)研究了異構(gòu)計(jì)算中的任務(wù)劃分與調(diào)度問題，其開發(fā)的任務(wù)級(jí)并行處理框架（Task-LevelParallelismFramework,TLPF）能夠根據(jù)任務(wù)特性動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元分配，顯著提升系統(tǒng)吞吐量。UCBerkeley通過其RISC-V指令集架構(gòu)研究，探索了開放指令集在異構(gòu)計(jì)算中的應(yīng)用潛力，為未來異構(gòu)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化提供了新思路。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，英偉達(dá)（NVIDIA）和AMD等公司憑借其在GPU領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，推動(dòng)了異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。英偉達(dá)的GPU計(jì)算平臺(tái)通過CUDA編程模型，實(shí)現(xiàn)了CPU與GPU的協(xié)同計(jì)算，并在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大性能。其最新推出的H100芯片，集成了多款高性能計(jì)算單元，并通過NVLink高速互聯(lián)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算單元間的低延遲通信。AMD則通過其ROCm平臺(tái)，支持CPU與GPU的異構(gòu)計(jì)算，并在數(shù)據(jù)中心市場取得顯著進(jìn)展。此外，英特爾等傳統(tǒng)CPU廠商也積極布局異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域，推出了集成NPU（神經(jīng)處理單元）的CPU產(chǎn)品，如Lakefield系列，通過將計(jì)算單元集成到CPU中，提升了低功耗場景下的處理能力。

在應(yīng)用落地方面，國外已形成較為完善的異構(gòu)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。例如，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，英偉達(dá)的Drive平臺(tái)集成了GPU、CPU、傳感器等多種計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)環(huán)境感知和決策；在醫(yī)療影像領(lǐng)域，SiemensHealthineers與NVIDIA合作開發(fā)的輔助診斷系統(tǒng)，利用GPU加速醫(yī)學(xué)影像處理，提高了診斷效率和準(zhǔn)確率。此外，國外研究機(jī)構(gòu)還積極探索異構(gòu)計(jì)算在科學(xué)研究中的應(yīng)用，如歐洲的“地平線歐洲計(jì)劃”（HorizonEurope）資助了大量異構(gòu)計(jì)算項(xiàng)目，用于加速科學(xué)計(jì)算和研究。

盡管國外在異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的能效比仍有提升空間，特別是在移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備中，功耗問題成為制約性能提升的關(guān)鍵瓶頸。其次，異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的軟件生態(tài)尚未完善，開發(fā)工具鏈和編譯器技術(shù)相對(duì)滯后，增加了開發(fā)者的使用難度。例如，目前主流的異構(gòu)計(jì)算編程模型仍較為復(fù)雜，缺乏對(duì)開發(fā)者友好的抽象層次。此外，異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的測試和驗(yàn)證方法仍不完善，難以全面評(píng)估系統(tǒng)性能和可靠性。這些問題的存在，制約了異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對(duì)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，已在部分領(lǐng)域取得重要成果。在理論研究方面，國內(nèi)高校和研究機(jī)構(gòu)如清華大學(xué)、北京大學(xué)、中科院計(jì)算所等，積極開展異構(gòu)計(jì)算的基礎(chǔ)理論研究。例如，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系提出的異構(gòu)計(jì)算性能模型，通過將系統(tǒng)資源抽象為統(tǒng)一的多級(jí)計(jì)算層次結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了不同計(jì)算單元間的有效協(xié)同。北京大學(xué)則重點(diǎn)研究了異構(gòu)計(jì)算中的任務(wù)劃分與調(diào)度問題，其開發(fā)的任務(wù)級(jí)并行處理框架（Task-LevelParallelismFramework,TLPF）能夠根據(jù)任務(wù)特性動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元分配，顯著提升系統(tǒng)吞吐量。中科院計(jì)算所通過其龍芯處理器架構(gòu)研究，探索了國產(chǎn)處理器在異構(gòu)計(jì)算中的應(yīng)用潛力，為未來異構(gòu)系統(tǒng)的自主可控提供了新思路。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)企業(yè)和科技公司如華為海思、阿里平頭哥、百度系等，積極研發(fā)國產(chǎn)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。華為海思推出的昇騰（Ascend）系列芯片，集成了CPU、NPU等多種計(jì)算單元，并通過CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）軟件棧，實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)計(jì)算資源的統(tǒng)一管理。阿里平頭哥則推出了含核（K1）系列處理器，集成了CPU、GPU、NPU等多種計(jì)算單元，并通過其DAV1D（Data-ParallelVisionAccelerator）加速庫，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算任務(wù)的加速。百度系推出的昆侖芯（Kunlun）系列芯片，也采用了異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，并在自動(dòng)駕駛、智能語音等領(lǐng)域得到應(yīng)用。此外，國內(nèi)存儲(chǔ)企業(yè)如長江存儲(chǔ)、?？低暤龋餐瞥隽嘶诋悩?gòu)計(jì)算的場景化解決方案，推動(dòng)了技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

在應(yīng)用落地方面，國內(nèi)已形成較為完善的異構(gòu)計(jì)算應(yīng)用生態(tài)。例如，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，百度Apollo平臺(tái)集成了CPU、GPU、NPU等多種計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)環(huán)境感知和決策；在智能安防領(lǐng)域，?？低曂瞥龅臄z像機(jī)，集成了邊緣計(jì)算芯片，實(shí)現(xiàn)了本地智能分析；在智能醫(yī)療領(lǐng)域，聯(lián)影醫(yī)療與華為合作開發(fā)的輔助診斷系統(tǒng)，利用昇騰芯片加速醫(yī)學(xué)影像處理，提高了診斷效率和準(zhǔn)確率。此外，國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)還積極探索異構(gòu)計(jì)算在科學(xué)研究中的應(yīng)用，如中科院計(jì)算所開發(fā)的“深騰”系列超級(jí)計(jì)算機(jī)，采用了異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，用于加速科學(xué)計(jì)算和研究。

盡管國內(nèi)在異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)。首先，國內(nèi)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的自主可控程度仍有待提高，關(guān)鍵技術(shù)和核心部件仍依賴國外，需要進(jìn)一步加強(qiáng)自主研發(fā)。其次，國內(nèi)異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的軟件生態(tài)尚未完善，開發(fā)工具鏈和編譯器技術(shù)相對(duì)滯后，增加了開發(fā)者的使用難度。例如，目前國內(nèi)主流的異構(gòu)計(jì)算編程模型仍較為復(fù)雜，缺乏對(duì)開發(fā)者友好的抽象層次。此外，國內(nèi)異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的測試和驗(yàn)證方法仍不完善，難以全面評(píng)估系統(tǒng)性能和可靠性。這些問題的存在，制約了國內(nèi)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，可以看出異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)。首先，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的資源調(diào)度方面，現(xiàn)有研究大多基于靜態(tài)或半靜態(tài)調(diào)度策略，難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的計(jì)算負(fù)載。未來需要發(fā)展更加智能的調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化。其次，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的能效比方面，現(xiàn)有研究仍難以在保證性能的前提下，有效降低系統(tǒng)功耗。未來需要發(fā)展更加精細(xì)化的功耗管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的按需分配和節(jié)能優(yōu)化。此外，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的軟件生態(tài)方面，現(xiàn)有研究仍缺乏對(duì)開發(fā)者友好的編程模型和開發(fā)工具，增加了開發(fā)者的使用難度。未來需要發(fā)展更加易用的編程模型和開發(fā)工具，降低開發(fā)者的使用門檻。

另外，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的測試和驗(yàn)證方面，現(xiàn)有研究仍缺乏完善的測試方法和標(biāo)準(zhǔn)，難以全面評(píng)估系統(tǒng)性能和可靠性。未來需要發(fā)展更加完善的測試方法和標(biāo)準(zhǔn)，提高異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性。最后，在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的應(yīng)用落地方面，現(xiàn)有研究仍缺乏對(duì)特定應(yīng)用場景的深入優(yōu)化，難以滿足不同應(yīng)用場景的需求。未來需要發(fā)展更加場景化的解決方案，推動(dòng)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向新一代芯片，開展異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與性能評(píng)估研究，其核心目標(biāo)是開發(fā)一套高效、靈活、低功耗的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化方案，并建立完善的性能評(píng)估體系。具體而言，研究目標(biāo)包括：

第一，構(gòu)建面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型。深入研究不同模型（如Transformer、YOLOv5等）的計(jì)算特性與數(shù)據(jù)流向，分析CPU、FPGA、GPU等異構(gòu)計(jì)算單元的計(jì)算與存儲(chǔ)能力差異，建立多級(jí)加速器協(xié)同設(shè)計(jì)的理論框架，實(shí)現(xiàn)算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配與資源共享。

第二，設(shè)計(jì)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制。結(jié)合任務(wù)特點(diǎn)與硬件架構(gòu)特性，開發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗的聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化，在保證性能的前提下，將芯片的能效比提升30%以上。

第三，探索非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力。結(jié)合量子計(jì)算理論中的糾纏與疊加等概念，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，探索在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中引入量子-inspired計(jì)算單元的可行性，為未來芯片架構(gòu)提供新思路。

第四，搭建基準(zhǔn)測試平臺(tái)與性能評(píng)估工具鏈。開發(fā)一套可復(fù)用的芯片性能評(píng)估工具鏈，包括任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能指標(biāo)（如延遲、吞吐量）與能效比，為后續(xù)研究提供參考。

通過實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目將推動(dòng)芯片向更高性能、更低功耗方向發(fā)展，為智能汽車、醫(yī)療影像等領(lǐng)域的應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

2.研究內(nèi)容

本項(xiàng)目的研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型研究

具體研究問題：如何根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)CPU、FPGA、GPU等異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配與資源共享？

研究假設(shè)：通過建立任務(wù)特性與異構(gòu)計(jì)算單元能力匹配模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)分配與優(yōu)化，從而提升系統(tǒng)性能與能效比。

研究方法：首先，對(duì)典型模型（如Transformer、YOLOv5等）進(jìn)行深度分析，提取其計(jì)算特性與數(shù)據(jù)流向；其次，建立異構(gòu)計(jì)算單元的計(jì)算與存儲(chǔ)能力模型，分析各單元的計(jì)算優(yōu)勢與存儲(chǔ)瓶頸；最后，基于任務(wù)特性與單元能力模型，設(shè)計(jì)一種算子級(jí)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的按需分配與優(yōu)化。

預(yù)期成果：一套面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型，包括任務(wù)特性分析方法、單元能力模型、動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法等。

（2）自適應(yīng)功耗管理機(jī)制研究

具體研究問題：如何設(shè)計(jì)一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗的聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化，在保證性能的前提下，將芯片的能效比提升30%以上？

研究假設(shè)：通過結(jié)合任務(wù)特點(diǎn)與硬件架構(gòu)特性，可以開發(fā)一種自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化，從而在保證性能的前提下，有效降低系統(tǒng)功耗。

研究方法：首先，設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗的傳感器網(wǎng)絡(luò)，收集計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)工作狀態(tài)信息；其次，基于收集到的數(shù)據(jù)，開發(fā)一種聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化；最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估該機(jī)制在典型模型上的性能與能效提升效果。

預(yù)期成果：一種自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，包括傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、聯(lián)合優(yōu)化算法、性能評(píng)估方法等，能夠?qū)⑿酒哪苄П忍嵘?0%以上。

（3）非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力探索

具體研究問題：如何結(jié)合量子計(jì)算理論中的糾纏與疊加等概念，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，探索在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中引入量子-inspired計(jì)算單元的可行性？

研究假設(shè)：通過引入量子-inspired計(jì)算單元，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算任務(wù)的加速，為未來芯片架構(gòu)提供新思路。

研究方法：首先，研究量子計(jì)算理論中的糾纏與疊加等概念，分析其在計(jì)算與存儲(chǔ)方面的應(yīng)用潛力；其次，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，將量子-inspired計(jì)算單元引入異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中；最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估該范式在典型模型上的性能提升效果。

預(yù)期成果：一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，包括量子-inspired計(jì)算單元設(shè)計(jì)、協(xié)同設(shè)計(jì)方法、性能評(píng)估方法等，為未來芯片架構(gòu)提供新思路。

（4）基準(zhǔn)測試平臺(tái)與性能評(píng)估工具鏈開發(fā)

具體研究問題：如何開發(fā)一套可復(fù)用的芯片性能評(píng)估工具鏈，包括任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能指標(biāo)（如延遲、吞吐量）與能效比？

研究假設(shè)：通過開發(fā)一套完善的性能評(píng)估工具鏈，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)化前后架構(gòu)的性能進(jìn)行全面評(píng)估，為后續(xù)研究提供參考。

研究方法：首先，設(shè)計(jì)一套芯片性能評(píng)估指標(biāo)體系，包括延遲、吞吐量、能效比等；其次，開發(fā)任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，構(gòu)建基準(zhǔn)測試平臺(tái)；最后，基于該平臺(tái)，對(duì)優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能進(jìn)行全面評(píng)估。

預(yù)期成果：一套可復(fù)用的芯片性能評(píng)估工具鏈，包括性能評(píng)估指標(biāo)體系、任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，能夠?qū)?yōu)化前后架構(gòu)的性能進(jìn)行全面評(píng)估。

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、仿真建模、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地開展面向新一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與性能評(píng)估研究。

（1）研究方法

首先，采用文獻(xiàn)研究法，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的最新研究成果，分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為本研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。其次，采用理論分析法，深入剖析任務(wù)特性與異構(gòu)計(jì)算單元能力差異，建立異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型的理論框架。再次，采用仿真建模法，利用SystemC、Verilog等硬件描述語言，構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的仿真模型，并對(duì)提出的優(yōu)化方案進(jìn)行性能預(yù)測。最后，采用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法，搭建原型驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)提出的優(yōu)化方案進(jìn)行實(shí)際測試，驗(yàn)證其有效性。

其次，本項(xiàng)目將采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開發(fā)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制。通過收集大量任務(wù)計(jì)算數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)能夠預(yù)測任務(wù)計(jì)算負(fù)載與功耗的模型，并基于該模型，設(shè)計(jì)一種能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整計(jì)算單元電壓頻率與任務(wù)調(diào)度的聯(lián)合優(yōu)化算法。

最后，本項(xiàng)目將采用跨學(xué)科研究方法，結(jié)合量子計(jì)算理論，探索非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力。通過借鑒量子計(jì)算中的糾纏與疊加等概念，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，并利用量子計(jì)算模擬器，對(duì)該范式進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證所提出的優(yōu)化方案的有效性。首先，設(shè)計(jì)一組基準(zhǔn)測試用例，包括不同類型的模型（如Transformer、YOLOv5等），用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)的性能。其次，設(shè)計(jì)一組功耗測試用例，用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)的功耗。最后，設(shè)計(jì)一組魯棒性測試用例，用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)在不同工作場景下的穩(wěn)定性。

具體實(shí)驗(yàn)步驟如下：

第一，搭建異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)原型驗(yàn)證平臺(tái)。該平臺(tái)包括CPU、FPGA、GPU等異構(gòu)計(jì)算單元，以及相應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過該平臺(tái)，可以對(duì)提出的優(yōu)化方案進(jìn)行實(shí)際測試。

第二，對(duì)典型模型進(jìn)行深度分析，提取其計(jì)算特性與數(shù)據(jù)流向，為后續(xù)的協(xié)同設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

第三，基于任務(wù)特性與異構(gòu)計(jì)算單元能力模型，設(shè)計(jì)一種算子級(jí)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法，并在原型驗(yàn)證平臺(tái)上進(jìn)行測試，評(píng)估其性能提升效果。

第四，開發(fā)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，并在原型驗(yàn)證平臺(tái)上進(jìn)行測試，評(píng)估其功耗降低效果。

第五，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，并利用量子計(jì)算模擬器，對(duì)該范式進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

第六，開發(fā)一套可復(fù)用的芯片性能評(píng)估工具鏈，用于評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能指標(biāo)與能效比。

（3）數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將收集大量任務(wù)計(jì)算數(shù)據(jù)，包括計(jì)算負(fù)載、數(shù)據(jù)訪問模式、計(jì)算單元工作狀態(tài)等，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型和評(píng)估優(yōu)化方案的性能。數(shù)據(jù)收集方法包括：

首先，通過原型驗(yàn)證平臺(tái)，收集異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)在不同任務(wù)上的運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括計(jì)算單元的利用率、數(shù)據(jù)訪問延遲、功耗等。

其次，通過公開數(shù)據(jù)集，收集大量模型的計(jì)算數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括模型的計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)規(guī)模、計(jì)算時(shí)間等。

最后，通過文獻(xiàn)調(diào)研，收集國內(nèi)外異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的最新研究成果。這些數(shù)據(jù)包括現(xiàn)有方法的性能指標(biāo)、優(yōu)缺點(diǎn)等。

數(shù)據(jù)分析方法包括：

首先，采用統(tǒng)計(jì)分析法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取任務(wù)特性與異構(gòu)計(jì)算單元能力差異。

其次，采用機(jī)器學(xué)習(xí)分析法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，訓(xùn)練一個(gè)能夠預(yù)測任務(wù)計(jì)算負(fù)載與功耗的模型。

最后，采用性能分析法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估優(yōu)化前后架構(gòu)的性能提升效果。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線分為以下幾個(gè)階段：

（1）第一階段：異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型研究（第1-6個(gè)月）

首先，進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研，梳理國內(nèi)外異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的最新研究成果。其次，對(duì)典型模型進(jìn)行深度分析，提取其計(jì)算特性與數(shù)據(jù)流向。再次，建立異構(gòu)計(jì)算單元的計(jì)算與存儲(chǔ)能力模型。最后，基于任務(wù)特性與單元能力模型，設(shè)計(jì)一種算子級(jí)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法。

（2）第二階段：自適應(yīng)功耗管理機(jī)制研究（第7-12個(gè)月）

首先，設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗的傳感器網(wǎng)絡(luò)。其次，基于收集到的數(shù)據(jù)，開發(fā)一種聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化。最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估該機(jī)制在典型模型上的性能與能效提升效果。

（3）第三階段：非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力探索（第13-18個(gè)月）

首先，研究量子計(jì)算理論中的糾纏與疊加等概念，分析其在計(jì)算與存儲(chǔ)方面的應(yīng)用潛力。其次，設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，將量子-inspired計(jì)算單元引入異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中。最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估該范式在典型模型上的性能提升效果。

（4）第四階段：基準(zhǔn)測試平臺(tái)與性能評(píng)估工具鏈開發(fā)（第19-24個(gè)月）

首先，設(shè)計(jì)一套芯片性能評(píng)估指標(biāo)體系，包括延遲、吞吐量、能效比等。其次，開發(fā)任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，構(gòu)建基準(zhǔn)測試平臺(tái)。最后，基于該平臺(tái)，對(duì)優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能進(jìn)行全面評(píng)估。

（5）第五階段：項(xiàng)目總結(jié)與成果整理（第25-30個(gè)月）

總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文、專利等，并整理項(xiàng)目資料，為后續(xù)研究提供參考。

通過上述技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地開展面向新一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與性能評(píng)估研究，為芯片的發(fā)展提供關(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異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與性能評(píng)估，在理論、方法及應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性：

1.理論創(chuàng)新：構(gòu)建面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型，突破傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)范式

現(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)多基于靜態(tài)或經(jīng)驗(yàn)性規(guī)則，缺乏對(duì)任務(wù)特性的深度理解和動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力。本項(xiàng)目提出的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型，在理論層面實(shí)現(xiàn)了三大突破：

首先，建立了任務(wù)特性與異構(gòu)計(jì)算單元能力的精準(zhǔn)匹配理論。通過深度分析Transformer、YOLOv5等典型模型的不同層級(jí)的計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)訪問模式、內(nèi)存帶寬需求等特性，結(jié)合CPU、FPGA、GPU等異構(gòu)計(jì)算單元在計(jì)算精度、并行能力、延遲、功耗、可重構(gòu)性等方面的能力差異，構(gòu)建了多維度、精細(xì)化的能力匹配理論框架。該框架突破了傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中“一刀切”的資源分配方式，實(shí)現(xiàn)了算子級(jí)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配與資源共享，為異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)提供了全新的理論指導(dǎo)。

其次，提出了基于數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)的任務(wù)劃分與調(diào)度理論。不同于傳統(tǒng)基于計(jì)算復(fù)雜度的任務(wù)劃分方法，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)的任務(wù)劃分與調(diào)度理論，通過分析模型內(nèi)部的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系與數(shù)據(jù)流向，將計(jì)算任務(wù)劃分為更細(xì)粒度的子任務(wù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)流特性動(dòng)態(tài)分配到最合適的計(jì)算單元。這種數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)的任務(wù)劃分與調(diào)度理論，能夠更有效地利用異構(gòu)計(jì)算單元的計(jì)算與存儲(chǔ)能力，提升系統(tǒng)整體性能。

最后，建立了異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的性能-功耗協(xié)同優(yōu)化理論。本項(xiàng)目突破了傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中性能與功耗相互制約的固有認(rèn)知，建立了性能-功耗協(xié)同優(yōu)化理論，通過聯(lián)合優(yōu)化計(jì)算單元的電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)了在保證性能的前提下，最大化系統(tǒng)能效比。該理論為低功耗芯片設(shè)計(jì)提供了全新的理論指導(dǎo)。

2.方法創(chuàng)新：開發(fā)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)芯片能效比顯著提升

現(xiàn)有芯片功耗管理技術(shù)多基于靜態(tài)或簡單的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，難以適應(yīng)任務(wù)計(jì)算的動(dòng)態(tài)變化，導(dǎo)致功耗控制效果有限。本項(xiàng)目開發(fā)的自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，在方法層面實(shí)現(xiàn)了三大創(chuàng)新：

首先，提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算負(fù)載與功耗預(yù)測方法。通過收集大量任務(wù)計(jì)算數(shù)據(jù)，包括計(jì)算單元的利用率、數(shù)據(jù)訪問延遲、功耗等，訓(xùn)練一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測任務(wù)計(jì)算負(fù)載與功耗的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元的電壓頻率與任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)功耗的精細(xì)化管理。

其次，設(shè)計(jì)了聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化。本項(xiàng)目提出的聯(lián)合優(yōu)化算法，不僅能夠根據(jù)預(yù)測結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元的電壓頻率，還能夠根據(jù)計(jì)算單元的實(shí)時(shí)工作狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的按需分配與節(jié)能優(yōu)化。該算法突破了傳統(tǒng)功耗管理技術(shù)中電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度相互獨(dú)立的局限，實(shí)現(xiàn)了兩者之間的協(xié)同優(yōu)化。

最后，開發(fā)了實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋機(jī)制。本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋機(jī)制，能夠?qū)崟r(shí)收集計(jì)算單元的工作狀態(tài)信息，并根據(jù)這些信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整功耗管理策略，實(shí)現(xiàn)功耗管理的閉環(huán)控制。該機(jī)制能夠有效應(yīng)對(duì)任務(wù)計(jì)算的動(dòng)態(tài)變化，確保功耗管理效果。

3.應(yīng)用創(chuàng)新：探索非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力，引領(lǐng)芯片架構(gòu)發(fā)展方向

現(xiàn)有芯片架構(gòu)仍基于馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，存在計(jì)算與存儲(chǔ)分離、數(shù)據(jù)傳輸瓶頸等問題，限制了芯片性能的進(jìn)一步提升。本項(xiàng)目探索的非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力，在應(yīng)用層面實(shí)現(xiàn)了兩大創(chuàng)新：

首先，設(shè)計(jì)了一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式。本項(xiàng)目借鑒量子計(jì)算中的糾纏與疊加等概念，設(shè)計(jì)了一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，將計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元緊密耦合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元之間的快速傳輸與處理，突破了傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)傳輸瓶頸的限制。該范式能夠顯著提升芯片的計(jì)算效率，為未來芯片架構(gòu)發(fā)展提供了全新的方向。

其次，開發(fā)了量子-inspired計(jì)算單元原型。本項(xiàng)目基于設(shè)計(jì)的存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，開發(fā)了量子-inspired計(jì)算單元原型，并在原型驗(yàn)證平臺(tái)上進(jìn)行了測試。測試結(jié)果表明，該原型能夠有效加速計(jì)算任務(wù)，為非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用提供了實(shí)驗(yàn)證據(jù)。該原型為未來芯片架構(gòu)的發(fā)展提供了重要的技術(shù)儲(chǔ)備。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，有望推動(dòng)芯片向更高性能、更低功耗方向發(fā)展，為智能汽車、醫(yī)療影像等領(lǐng)域的應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，引領(lǐng)芯片架構(gòu)發(fā)展新方向。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目預(yù)期在理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)及知識(shí)產(chǎn)權(quán)等方面取得豐碩成果，具體包括：

1.理論貢獻(xiàn)：構(gòu)建一套完整的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化理論體系

本項(xiàng)目預(yù)期在以下幾個(gè)方面做出理論貢獻(xiàn)：

首先，建立一套完整的面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)理論。通過本項(xiàng)目的研究，將形成一套系統(tǒng)的理論框架，用于指導(dǎo)異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同設(shè)計(jì)，包括任務(wù)特性分析方法、單元能力模型、動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法等。這套理論框架將突破傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中靜態(tài)或經(jīng)驗(yàn)性規(guī)則的局限，為異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)提供全新的理論指導(dǎo)，推動(dòng)異構(gòu)計(jì)算理論的發(fā)展。

其次，發(fā)展一套自適應(yīng)功耗管理理論。本項(xiàng)目預(yù)期提出的自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，將形成一套系統(tǒng)的理論框架，用于指導(dǎo)芯片的功耗管理，包括計(jì)算負(fù)載與功耗預(yù)測模型、聯(lián)合優(yōu)化算法、實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋機(jī)制等。這套理論框架將突破傳統(tǒng)功耗管理技術(shù)中靜態(tài)或簡單動(dòng)態(tài)調(diào)整的局限，為低功耗芯片設(shè)計(jì)提供全新的理論指導(dǎo)，推動(dòng)芯片功耗管理理論的發(fā)展。

最后，探索并初步建立非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用理論。本項(xiàng)目預(yù)期提出的存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式和量子-inspired計(jì)算單元，將為非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)，推動(dòng)芯片架構(gòu)理論的創(chuàng)新發(fā)展。這將為未來芯片的發(fā)展提供全新的方向，具有重要的理論意義。

2.技術(shù)創(chuàng)新：開發(fā)一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)

本項(xiàng)目預(yù)期在以下幾個(gè)方面開發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)：

首先，開發(fā)一套面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)工具?；诒卷?xiàng)目提出的異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型，開發(fā)一套實(shí)用的工具，用于輔助異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)，包括任務(wù)特性分析工具、單元能力評(píng)估工具、動(dòng)態(tài)任務(wù)分配工具等。該工具將提高異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

其次，開發(fā)一套自適應(yīng)功耗管理軟件?；诒卷?xiàng)目提出的自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，開發(fā)一套軟件，用于實(shí)現(xiàn)芯片的功耗管理，包括計(jì)算負(fù)載與功耗預(yù)測模型、聯(lián)合優(yōu)化算法、實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋機(jī)制等。該軟件將有效降低芯片的功耗，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

最后，開發(fā)一套非馮·諾依曼架構(gòu)原型驗(yàn)證平臺(tái)?；诒卷?xiàng)目提出的存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式和量子-inspired計(jì)算單元，開發(fā)一套原型驗(yàn)證平臺(tái)，用于驗(yàn)證非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力。該平臺(tái)將為未來芯片的發(fā)展提供重要的技術(shù)儲(chǔ)備，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：推動(dòng)芯片在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用

本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)的成果將具有廣泛的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，能夠推動(dòng)芯片在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用：

首先，本項(xiàng)目開發(fā)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化方案，將能夠顯著提升芯片的性能和能效，降低芯片的開發(fā)成本，推動(dòng)芯片在智能汽車、智能安防、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用。例如，在智能汽車領(lǐng)域，本項(xiàng)目開發(fā)的方案將能夠提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知和決策能力，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性。

其次，本項(xiàng)目開發(fā)的自適應(yīng)功耗管理機(jī)制，將能夠有效降低芯片的功耗，延長芯片的續(xù)航時(shí)間，推動(dòng)芯片在移動(dòng)端設(shè)備、嵌入式設(shè)備等領(lǐng)域的應(yīng)用。例如，在移動(dòng)端設(shè)備領(lǐng)域，本項(xiàng)目開發(fā)的機(jī)制將能夠提升移動(dòng)端設(shè)備的電池續(xù)航時(shí)間，提高移動(dòng)端設(shè)備的用戶體驗(yàn)。

最后，本項(xiàng)目探索的非馮·諾依曼架構(gòu)，將為未來芯片的發(fā)展提供全新的方向，推動(dòng)芯片在更多領(lǐng)域的應(yīng)用。例如，在量子計(jì)算領(lǐng)域，本項(xiàng)目探索的非馮·諾依曼架構(gòu)，將為量子計(jì)算與的融合提供新的思路，推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。

4.人才培養(yǎng)：培養(yǎng)一批高素質(zhì)的芯片研發(fā)人才

本項(xiàng)目預(yù)期培養(yǎng)一批高素質(zhì)的芯片研發(fā)人才，為我國芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供人才支撐。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將匯聚來自高校、科研院所和企業(yè)的優(yōu)秀人才，通過項(xiàng)目實(shí)施，培養(yǎng)一批具有國際視野和創(chuàng)新能力的芯片研發(fā)人才。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將積極開展學(xué)術(shù)交流和技術(shù)培訓(xùn)，提高項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的科研水平和工程能力。

5.知識(shí)產(chǎn)權(quán)：形成一系列高質(zhì)量的知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果

本項(xiàng)目預(yù)期形成一系列高質(zhì)量的知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果，包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、軟件著作權(quán)等。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將積極申請(qǐng)專利，保護(hù)項(xiàng)目成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還將積極發(fā)表論文，推廣項(xiàng)目成果，提升項(xiàng)目成果的影響力。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)及知識(shí)產(chǎn)權(quán)等方面取得豐碩成果，為我國芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供重要的技術(shù)支撐和人才支撐，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃總時(shí)長為30個(gè)月，分為五個(gè)階段實(shí)施，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

（1）第一階段：異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型研究（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：

第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，梳理國內(nèi)外異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的最新研究成果，形成文獻(xiàn)綜述報(bào)告。

第3-4個(gè)月：對(duì)典型模型（Transformer、YOLOv5等）進(jìn)行深度分析，提取其計(jì)算特性與數(shù)據(jù)流向，形成模型特性分析報(bào)告。

第5-6個(gè)月：建立異構(gòu)計(jì)算單元的計(jì)算與存儲(chǔ)能力模型，分析各單元的計(jì)算優(yōu)勢與存儲(chǔ)瓶頸，形成異構(gòu)計(jì)算單元能力模型報(bào)告。同時(shí)，初步設(shè)計(jì)算子級(jí)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法。

進(jìn)度安排：

第1個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，形成文獻(xiàn)綜述報(bào)告。

第2個(gè)月：繼續(xù)文獻(xiàn)調(diào)研，并開始模型特性分析。

第3個(gè)月：完成模型特性分析，并開始異構(gòu)計(jì)算單元能力模型研究。

第4個(gè)月：完成異構(gòu)計(jì)算單元能力模型研究，并開始算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法設(shè)計(jì)。

第5個(gè)月：完成算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法設(shè)計(jì)初稿。

第6個(gè)月：完成算子級(jí)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配算法詳細(xì)設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真驗(yàn)證。

（2）第二階段：自適應(yīng)功耗管理機(jī)制研究（第7-12個(gè)月）

任務(wù)分配：

第7-8個(gè)月：設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與功耗的傳感器網(wǎng)絡(luò)，完成傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案。

第9-10個(gè)月：基于收集到的數(shù)據(jù)，開發(fā)一種聯(lián)合優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化，完成聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。

第11-12個(gè)月：通過仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估該機(jī)制在典型模型上的性能與能效提升效果，完成仿真實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

進(jìn)度安排：

第7個(gè)月：完成傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案。

第8個(gè)月：繼續(xù)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，并開始聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。

第9個(gè)月：完成聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)初稿。

第10個(gè)月：完成聯(lián)合優(yōu)化算法詳細(xì)設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真驗(yàn)證。

第11個(gè)月：完成仿真實(shí)驗(yàn)，并開始撰寫仿真實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

第12個(gè)月：完成仿真實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并進(jìn)行項(xiàng)目中期檢查。

（3）第三階段：非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力探索（第13-18個(gè)月）

任務(wù)分配：

第13-14個(gè)月：研究量子計(jì)算理論中的糾纏與疊加等概念，分析其在計(jì)算與存儲(chǔ)方面的應(yīng)用潛力，完成量子計(jì)算理論應(yīng)用分析報(bào)告。

第15-16個(gè)月：設(shè)計(jì)一種新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式，將量子-inspired計(jì)算單元引入異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，完成新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式設(shè)計(jì)方案。

第17-18個(gè)月：利用量子計(jì)算模擬器，對(duì)該范式進(jìn)行仿真驗(yàn)證，完成仿真驗(yàn)證報(bào)告。

進(jìn)度安排：

第13個(gè)月：完成量子計(jì)算理論應(yīng)用分析報(bào)告。

第14個(gè)月：繼續(xù)量子計(jì)算理論應(yīng)用分析，并開始新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式設(shè)計(jì)。

第15個(gè)月：完成新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式設(shè)計(jì)初稿。

第16個(gè)月：完成新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式詳細(xì)設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真驗(yàn)證。

第17個(gè)月：完成仿真驗(yàn)證，并開始撰寫仿真驗(yàn)證報(bào)告。

第18個(gè)月：完成仿真驗(yàn)證報(bào)告，并進(jìn)行項(xiàng)目中期檢查。

（4）第四階段：基準(zhǔn)測試平臺(tái)與性能評(píng)估工具鏈開發(fā)（第19-24個(gè)月）

任務(wù)分配：

第19個(gè)月：設(shè)計(jì)一套芯片性能評(píng)估指標(biāo)體系，包括延遲、吞吐量、能效比等，完成性能評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)計(jì)方案。

第20-21個(gè)月：開發(fā)任務(wù)生成器、模擬器、性能分析器等模塊，構(gòu)建基準(zhǔn)測試平臺(tái)。

第22-23個(gè)月：基于該平臺(tái)，對(duì)優(yōu)化前后架構(gòu)在典型模型上的性能進(jìn)行全面評(píng)估，完成性能評(píng)估報(bào)告。

第24個(gè)月：優(yōu)化性能評(píng)估工具鏈，并進(jìn)行項(xiàng)目中期檢查。

進(jìn)度安排：

第19個(gè)月：完成性能評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)計(jì)方案。

第20個(gè)月：開始任務(wù)生成器開發(fā)。

第21個(gè)月：繼續(xù)任務(wù)生成器開發(fā)，并開始模擬器開發(fā)。

第22個(gè)月：完成模擬器開發(fā)，并開始性能分析器開發(fā)。

第23個(gè)月：完成性能分析器開發(fā)，并開始性能評(píng)估，撰寫性能評(píng)估報(bào)告。

第24個(gè)月：完成性能評(píng)估報(bào)告，并進(jìn)行項(xiàng)目中期檢查。

（5）第五階段：項(xiàng)目總結(jié)與成果整理（第25-30個(gè)月）

任務(wù)分配：

第25-26個(gè)月：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文、專利等，并整理項(xiàng)目資料。

第27-28個(gè)月：項(xiàng)目成果展示，并與相關(guān)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)交流。

第29-30個(gè)月：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，并進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)。

進(jìn)度安排：

第25個(gè)月：開始項(xiàng)目研究成果總結(jié)，并開始撰寫論文。

第26個(gè)月：繼續(xù)項(xiàng)目研究成果總結(jié)，并開始撰寫專利。

第27個(gè)月：完成論文和專利撰寫，并開始項(xiàng)目資料整理。

第28個(gè)月：完成項(xiàng)目資料整理，并項(xiàng)目成果展示。

第29個(gè)月：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告初稿。

第30個(gè)月：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告終稿，并進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目在實(shí)施過程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)：

（1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型、自適應(yīng)功耗管理機(jī)制、非馮·諾依曼架構(gòu)等技術(shù)難度較大，可能存在技術(shù)實(shí)現(xiàn)困難。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

建立技術(shù)攻關(guān)小組，由經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)專家負(fù)責(zé)，定期召開技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)解決技術(shù)難題。同時(shí)，加強(qiáng)與高校和科研院所的合作，引入外部技術(shù)資源，共同攻克技術(shù)難關(guān)。

（2）進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到各種unforeseen情況，導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度延誤。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，并定期進(jìn)行進(jìn)度檢查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決進(jìn)度偏差。同時(shí)，建立應(yīng)急預(yù)案，針對(duì)可能出現(xiàn)的意外情況，提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。

（3）人員風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員可能存在人員變動(dòng)，導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度受到影響。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

建立人才培養(yǎng)機(jī)制，對(duì)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行定期培訓(xùn)，提高其專業(yè)技能和項(xiàng)目協(xié)作能力。同時(shí)，與團(tuán)隊(duì)成員簽訂長期合作協(xié)議，穩(wěn)定團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)。

（4）資金風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目資金可能存在短缺或無法及時(shí)到位的情況，影響項(xiàng)目實(shí)施。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

積極爭取政府和企業(yè)資金支持，建立多元化的資金籌措渠道。同時(shí)，加強(qiáng)項(xiàng)目成本管理，合理控制項(xiàng)目支出，確保資金使用效率。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將有效應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利實(shí)施，實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

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)由來自國內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的12名研究人員組成，涵蓋了計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、、電子工程、量子計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)者，具有豐富的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目的順利實(shí)施提供全方位的技術(shù)支持。團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)具體如下：

首先，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，博士畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，長期從事計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)研究，在異構(gòu)計(jì)算、片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)研究”，發(fā)表高水平論文30余篇，其中SCI論文20余篇，并擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，將負(fù)責(zé)整體技術(shù)路線規(guī)劃、關(guān)鍵技術(shù)研究方案的制定以及項(xiàng)目進(jìn)度管理。

其次，項(xiàng)目核心成員李強(qiáng)博士，畢業(yè)于北京大學(xué)電子系，專注于芯片設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究，在深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)、硬件加速器設(shè)計(jì)等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與華為海思昇騰芯片的設(shè)計(jì)研發(fā)工作，發(fā)表頂級(jí)會(huì)議論文10余篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)與仿真驗(yàn)證、性能評(píng)估工具鏈的開發(fā)工作。

再次，項(xiàng)目核心成員王麗博士，畢業(yè)于浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)樗惴ㄅc硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化、硬件映射算法等方面具有突出貢獻(xiàn)。曾參與多項(xiàng)國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，發(fā)表CCFA類會(huì)議論文8篇，擁有多項(xiàng)專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)自適應(yīng)功耗管理機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn)，包括功耗預(yù)測模型、聯(lián)合優(yōu)化算法等。

此外，項(xiàng)目核心成員劉偉教授，博士畢業(yè)于中科院計(jì)算所，研究方向?yàn)榉邱T·諾依曼架構(gòu)與量子計(jì)算，在存算一體化設(shè)計(jì)、量子-inspired計(jì)算單元等方面具有創(chuàng)新性成果。曾主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于存算一體芯片的計(jì)算加速方法研究”，發(fā)表IEEETransactions論文5篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)非馮·諾依曼架構(gòu)在計(jì)算中的應(yīng)用潛力探索，包括新型存儲(chǔ)-計(jì)算協(xié)同范式的設(shè)計(jì)與量子-inspired計(jì)算單元的原型開發(fā)。

項(xiàng)目核心成員趙敏博士，畢業(yè)于上海交通大學(xué)微電子學(xué)院，研究方向?yàn)樾酒锢碓O(shè)計(jì)，在低功耗設(shè)計(jì)、三維集成電路等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與Intel下一代芯片的物理設(shè)計(jì)項(xiàng)目，發(fā)表IEEE論文10余篇，擁有多項(xiàng)實(shí)用新型專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)基準(zhǔn)測試平臺(tái)與性能評(píng)估工具鏈的開發(fā)，包括硬件仿真環(huán)境搭建、測試用例設(shè)計(jì)、性能分析工具開發(fā)等。

項(xiàng)目核心成員孫鵬博士，畢業(yè)于清華大學(xué)電子系，研究方向?yàn)樾酒瑴y試與驗(yàn)證，在硬件測試方法、故障注入模型等方面具有深厚造詣。曾參與國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要相關(guān)研究項(xiàng)目，發(fā)表測試領(lǐng)域國際會(huì)議論文6篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)項(xiàng)目測試方案設(shè)計(jì)、測試平臺(tái)搭建、測試結(jié)果分析等工作。

項(xiàng)目核心成員周娜博士，畢業(yè)于西安交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化，在模型壓縮、量化、加速等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與谷歌加速器優(yōu)化項(xiàng)目，發(fā)表頂級(jí)會(huì)議論文12篇，擁有多項(xiàng)軟件專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)模型優(yōu)化算法研究，為異構(gòu)計(jì)算單元協(xié)同設(shè)計(jì)提供算法支持，并參與性能評(píng)估體系的構(gòu)建。

項(xiàng)目核心成員吳剛博士，畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，在片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、性能建模等方面具有突出貢獻(xiàn)。曾主持多項(xiàng)企業(yè)合作項(xiàng)目，發(fā)表IEEETransactions論文7篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的仿真模型搭建與性能預(yù)測，為項(xiàng)目提供技術(shù)支撐。

項(xiàng)目核心成員鄭潔博士，畢業(yè)于南京大學(xué)電子系，研究方向?yàn)樾酒O(shè)計(jì)，在FPGA加速器設(shè)計(jì)、硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“面向計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)研究”，發(fā)表國際會(huì)議論文9篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的硬件實(shí)現(xiàn)，包括FPGA原型開發(fā)、硬件加速器設(shè)計(jì)等。

項(xiàng)目核心成員陳浩博士，畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，在芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化方面具有創(chuàng)新性成果。曾參與華為海思芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化項(xiàng)目，發(fā)表頂級(jí)會(huì)議論文5篇，擁有多項(xiàng)軟件專利。在項(xiàng)目中將負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)流程的優(yōu)化，包括設(shè)計(jì)工具