申報(bào)書的課題類別一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國家研究院芯片設(shè)計(jì)研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在探索和發(fā)展一種新型類腦計(jì)算架構(gòu)，以應(yīng)對(duì)當(dāng)前芯片在能效、可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性方面面臨的挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度持續(xù)提升，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的能耗瓶頸日益凸顯，而類腦計(jì)算憑借其事件驅(qū)動(dòng)、低功耗和并行處理特性，成為解決該問題的潛在方案。本項(xiàng)目將基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論，設(shè)計(jì)一種融合憶阻器陣列和事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)元的混合計(jì)算架構(gòu)，重點(diǎn)研究其在處理大規(guī)模圖像識(shí)別和自然語言處理任務(wù)時(shí)的性能優(yōu)化。具體而言，項(xiàng)目將采用三維堆疊技術(shù)集成神經(jīng)形態(tài)芯片與存儲(chǔ)單元，通過創(chuàng)新的電路設(shè)計(jì)減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，并開發(fā)自適應(yīng)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配。研究方法包括：1）構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模型，模擬生物神經(jīng)元的信息傳遞機(jī)制；2）利用仿真平臺(tái)驗(yàn)證架構(gòu)在典型任務(wù)上的加速效果；3）設(shè)計(jì)硬件原型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，評(píng)估能效比和實(shí)時(shí)處理能力。預(yù)期成果包括：提出一種具有50%以上能效提升的類腦計(jì)算架構(gòu)方案，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3篇，申請(qǐng)發(fā)明專利5項(xiàng)，并形成一套完整的類腦芯片設(shè)計(jì)流程規(guī)范。該研究成果將為下一代芯片的研發(fā)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)我國在腦機(jī)智能領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先地位。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）已滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面，成為推動(dòng)科技和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，使得在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了超越人類表現(xiàn)的成就。然而，伴隨著應(yīng)用的普及，其底層支撐——芯片——正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基于摩爾定律的CMOS工藝雖然持續(xù)進(jìn)步，但在能效、面積和功耗密度方面已接近物理極限，難以滿足模型對(duì)計(jì)算能力指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的需求。同時(shí)，大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性要求，也使得傳統(tǒng)芯片的馮·諾依曼架構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算效率上暴露出嚴(yán)重瓶頸。據(jù)行業(yè)報(bào)告預(yù)測(cè)，到2030年，全球芯片市場(chǎng)規(guī)模將突破5000億美元，其中低功耗、高帶寬的專用芯片需求將占主導(dǎo)地位。在此背景下，探索新型計(jì)算范式和架構(gòu)，已成為領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。

從技術(shù)發(fā)展來看，類腦計(jì)算作為模擬生物大腦信息處理機(jī)制的交叉學(xué)科，為突破傳統(tǒng)計(jì)算瓶頸提供了全新思路。生物大腦每秒可處理約10^14次計(jì)算，而功耗僅為100瓦左右，其驚人的能效比遠(yuǎn)超現(xiàn)有電子計(jì)算機(jī)。類腦計(jì)算通過引入事件驅(qū)動(dòng)、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、突觸可塑性等神經(jīng)形態(tài)機(jī)制，有望在保持高性能的同時(shí)大幅降低能耗和硬件復(fù)雜度。近年來，國際上已有Geek+、IBM、英偉達(dá)等企業(yè)布局神經(jīng)形態(tài)芯片研發(fā)，推出了如TrueNorth、IBMTrueNorth等原型芯片，并在機(jī)器人控制、智能感知等場(chǎng)景展現(xiàn)出初步應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。國內(nèi)在類腦計(jì)算領(lǐng)域同樣取得了顯著進(jìn)展，清華大學(xué)、中科院等機(jī)構(gòu)研發(fā)的“思源”系列芯片在圖像識(shí)別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了較傳統(tǒng)芯片數(shù)十倍的能效提升。然而，現(xiàn)有類腦計(jì)算架構(gòu)仍存在諸多問題：一是計(jì)算精度與生物大腦存在差距，難以勝任高精度任務(wù)；二是缺乏成熟的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)體系，導(dǎo)致算法落地效率低下；三是系統(tǒng)集成度不高，商業(yè)級(jí)產(chǎn)品化面臨挑戰(zhàn)。這些問題嚴(yán)重制約了類腦計(jì)算的實(shí)用化進(jìn)程，亟需通過系統(tǒng)性研究加以突破。

本項(xiàng)目的研究必要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，從技術(shù)前沿角度看，類腦計(jì)算是解決“芯片卡脖子”問題的潛在突破口。當(dāng)前我國在高端芯片領(lǐng)域嚴(yán)重依賴進(jìn)口，自主可控能力不足。類腦計(jì)算采用全新的信息表示和處理方式，可能繞開傳統(tǒng)CMOS工藝的限制，為我國實(shí)現(xiàn)芯片自主可控提供新路徑。其次，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求看，低功耗芯片是5G通信、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等新興產(chǎn)業(yè)的共性基礎(chǔ)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在移動(dòng)端應(yīng)用中，能耗占比已超過40%，而類腦計(jì)算有望將這一比例降低至5%以下，對(duì)于延長(zhǎng)終端設(shè)備續(xù)航時(shí)間具有性意義。再次，從基礎(chǔ)科學(xué)層面看，類腦計(jì)算研究有助于深化對(duì)大腦認(rèn)知機(jī)制的理解，推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的交叉融合。通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等效模型，可以驗(yàn)證計(jì)算神經(jīng)科學(xué)理論，為腦科學(xué)研究提供技術(shù)平臺(tái)。最后，從國家安全維度考量，自主可控的芯片是國家信息安全和數(shù)字主權(quán)的重要保障。在當(dāng)前地緣環(huán)境下，突破西方技術(shù)封鎖，實(shí)現(xiàn)核心硬件的自主化，已成為國家戰(zhàn)略層面的迫切需求。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下三個(gè)層面：在社會(huì)價(jià)值層面，項(xiàng)目成果將直接推動(dòng)我國基礎(chǔ)硬件的自主研發(fā)進(jìn)程，緩解高端芯片對(duì)外依存度高的局面。通過降低計(jì)算能耗，可以促進(jìn)智能設(shè)備在醫(yī)療健康、環(huán)境監(jiān)測(cè)等公共服務(wù)領(lǐng)域的普及，提升社會(huì)治理智能化水平。特別是在碳中和背景下，低功耗芯片的推廣應(yīng)用有助于降低數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳足跡，助力國家“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，項(xiàng)目將形成一套完整的類腦芯片設(shè)計(jì)方法學(xué)和產(chǎn)業(yè)化路線圖，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)提供技術(shù)支撐。依托國家發(fā)展戰(zhàn)略，項(xiàng)目成果有望催生新的產(chǎn)業(yè)集群，創(chuàng)造大量高技術(shù)就業(yè)崗位。據(jù)測(cè)算，每提升1%的芯片能效，可帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)增收超過200億元。同時(shí)，項(xiàng)目研發(fā)的高性能類腦計(jì)算原型，可應(yīng)用于智能機(jī)器人、無人駕駛等高附加值領(lǐng)域，顯著提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，項(xiàng)目將完善神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論體系，填補(bǔ)我國在該領(lǐng)域關(guān)鍵算法和架構(gòu)設(shè)計(jì)方面的空白。通過構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)，可以推動(dòng)學(xué)術(shù)界對(duì)類腦計(jì)算性能評(píng)估方法的標(biāo)準(zhǔn)化，促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。此外，項(xiàng)目提出的新型計(jì)算范式，還可能啟發(fā)其他交叉學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，如量子計(jì)算、生物信息學(xué)等。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

類腦計(jì)算作為連接神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿交叉領(lǐng)域，近年來吸引了全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。國際頂尖研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)已在神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)、算法模型開發(fā)和應(yīng)用場(chǎng)景探索等方面取得了顯著進(jìn)展，形成了多元化的技術(shù)路線和研究范式。從國際研究現(xiàn)狀來看，歐美日等發(fā)達(dá)國家在類腦計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，其研究特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：在硬件實(shí)現(xiàn)層面，IBM通過TrueNorth和ConvNet-5芯片，率先實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)芯片的流片，驗(yàn)證了事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算在圖像識(shí)別任務(wù)中的加速潛力；德國英飛凌則聚焦于憶阻器等非易失性存儲(chǔ)器的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，推出了基于氧化釩憶阻器的神經(jīng)形態(tài)IP核，并積極推動(dòng)其在汽車電子領(lǐng)域的部署；美國加州大學(xué)伯克利分校、麻省理工學(xué)院等高校則探索了憶阻器、碳納米管、超導(dǎo)材料等多種神經(jīng)形態(tài)器件，形成了“器件-電路-架構(gòu)”一體化的研究體系。在算法模型層面，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院提出的HierarchicalTemporalMemory（HTM）模型，模擬了大腦皮層的自學(xué)習(xí)機(jī)制，在時(shí)空序列數(shù)據(jù)處理中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)；美國約翰霍普金斯大學(xué)開發(fā)的BrnScaleSTM系統(tǒng)，通過模擬突觸可塑性實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)形態(tài)芯片與生物神經(jīng)元的混合計(jì)算，為腦機(jī)接口研究提供了重要平臺(tái)。在應(yīng)用探索層面，Geek+等機(jī)器人公司利用類腦計(jì)算芯片開發(fā)了低功耗SLAM系統(tǒng)，顯著提升了無人機(jī)的續(xù)航能力；谷歌則通過神經(jīng)形態(tài)芯片加速了量子化學(xué)模擬等計(jì)算密集型任務(wù)，展示了其在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

相比而言，國內(nèi)類腦計(jì)算研究雖然起步較晚，但發(fā)展速度迅猛，已形成具有自主特色的創(chuàng)新體系。國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)在以下幾個(gè)方面表現(xiàn)突出：在器件研發(fā)層面，中科院蘇州納米所、清華大學(xué)、北京大學(xué)等團(tuán)隊(duì)在新型神經(jīng)形態(tài)器件，如高密度跨導(dǎo)晶體管、憶阻器陣列、光神經(jīng)形態(tài)器件等方向取得了系列成果，部分器件性能已達(dá)到國際先進(jìn)水平。例如，中科院蘇州納米所開發(fā)的1.75Tbit/cm3高密度磁存儲(chǔ)器件，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供了高密度存儲(chǔ)方案；清華大學(xué)提出的基于氮化鎵的神經(jīng)形態(tài)器件，在高速信息處理方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在架構(gòu)設(shè)計(jì)層面，清華大學(xué)提出的“天機(jī)”系列神經(jīng)形態(tài)芯片，實(shí)現(xiàn)了事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算與稀疏表示的有機(jī)結(jié)合，在移動(dòng)端任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了較傳統(tǒng)芯片百倍的能效提升；中科院計(jì)算所開發(fā)的“思源”系列芯片，則重點(diǎn)突破了對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸可塑性的硬件模擬，為深度學(xué)習(xí)模型的類腦化部署提供了支撐。在算法融合層面，浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校將深度學(xué)習(xí)理論與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算相結(jié)合，提出了多種適用于類腦芯片的稀疏激活函數(shù)、在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法，有效提升了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模型的精度和效率。在應(yīng)用示范層面，浙江大學(xué)開發(fā)的基于神經(jīng)形態(tài)芯片的智能視覺系統(tǒng)，已在工業(yè)質(zhì)檢、智慧安防等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地；百度Apollo項(xiàng)目則探索將類腦計(jì)算應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的感知融合環(huán)節(jié)，提升了系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性。

盡管國內(nèi)外在類腦計(jì)算領(lǐng)域已取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但仍存在諸多研究空白和挑戰(zhàn)。首先，在硬件實(shí)現(xiàn)層面，現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)芯片普遍面臨計(jì)算精度不足、器件一致性差、可擴(kuò)展性受限等問題。例如，基于憶阻器的神經(jīng)形態(tài)器件存在讀寫速度不匹配、非線性特性難以精確建模等問題，導(dǎo)致計(jì)算精度大幅下降；而大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)芯片的制造工藝尚未完全成熟，器件間的參數(shù)差異性顯著，嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。其次，在算法模型層面，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型與類腦計(jì)算架構(gòu)的適配性仍較差，算法遷移效率低下。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常采用密集激活和全連接結(jié)構(gòu)，而類腦計(jì)算更擅長(zhǎng)處理稀疏、事件驅(qū)動(dòng)的信息，兩者之間存在天然的范式?jīng)_突。雖然研究者提出了多種類腦化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但其在保持高精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)極致能效的平衡仍面臨挑戰(zhàn)。此外，針對(duì)類腦計(jì)算的模型壓縮、知識(shí)蒸餾和在線學(xué)習(xí)等優(yōu)化技術(shù)尚不完善，難以滿足實(shí)際應(yīng)用中模型輕量化和持續(xù)更新的需求。再次，在軟件生態(tài)層面，缺乏統(tǒng)一的類腦計(jì)算編程框架和仿真平臺(tái)，阻礙了算法研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化?，F(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算工具鏈碎片化嚴(yán)重，不同研究團(tuán)隊(duì)采用的器件模型、仿真方法、編程接口各不相同，難以形成協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)。特別是在硬件描述語言（HDL）和編譯器設(shè)計(jì)方面，類腦計(jì)算與馮·諾依曼架構(gòu)存在本質(zhì)差異，需要開發(fā)全新的設(shè)計(jì)范式和工具鏈。最后，在應(yīng)用驗(yàn)證層面，現(xiàn)有類腦計(jì)算系統(tǒng)多處于實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證階段，缺乏大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的示范案例。實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中往往需要高精度、強(qiáng)實(shí)時(shí)性的計(jì)算能力，而現(xiàn)有類腦計(jì)算系統(tǒng)在精度和速度方面仍難以滿足要求，特別是在復(fù)雜環(huán)境下的泛化能力不足。此外，類腦計(jì)算系統(tǒng)的測(cè)試評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)不完善，難以客觀衡量其相較于傳統(tǒng)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，也制約了技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和推廣。

綜合來看，國內(nèi)外類腦計(jì)算研究雖然在基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)方面取得了突破，但仍存在硬件精度與可擴(kuò)展性、算法模型適配性、軟件生態(tài)建設(shè)以及應(yīng)用驗(yàn)證等方面的研究空白。這些問題的解決需要跨學(xué)科、多層次的系統(tǒng)性研究，特別需要在器件物理、電路設(shè)計(jì)、算法模型、軟件工具和應(yīng)用示范等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。本項(xiàng)目擬針對(duì)上述瓶頸問題，開展面向下一代芯片的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究，通過技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)我國在類腦計(jì)算領(lǐng)域的自主可控能力，為產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供核心技術(shù)支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵瓶頸，開發(fā)一種高效、可擴(kuò)展、面向?qū)嶋H應(yīng)用的下一代芯片計(jì)算范式。研究目標(biāo)與研究背景中提出的問題緊密相關(guān)，致力于解決現(xiàn)有類腦計(jì)算在精度、能效、可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性方面的不足，推動(dòng)其從實(shí)驗(yàn)室研究向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的跨越。具體研究目標(biāo)如下：

1.1構(gòu)建新型混合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，突破精度與能效平衡瓶頸；

1.2開發(fā)面向類腦計(jì)算的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方法學(xué)，提升算法落地效率；

1.3設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的類腦計(jì)算原型芯片，驗(yàn)證架構(gòu)在典型任務(wù)中的性能優(yōu)勢(shì)；

1.4建立完善的類腦計(jì)算性能評(píng)估體系，為技術(shù)迭代提供量化依據(jù)。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目將開展以下四個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容：

2.1基于憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路設(shè)計(jì)研究

2.1.1研究問題：現(xiàn)有基于憶阻器的神經(jīng)形態(tài)電路在模擬生物突觸的脈沖傳播特性、存儲(chǔ)精度和器件一致性方面存在顯著不足，限制了其在高精度計(jì)算中的應(yīng)用。

2.1.2研究?jī)?nèi)容：本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一種新型混合憶阻器-晶體管神經(jīng)形態(tài)電路，通過引入跨導(dǎo)調(diào)制和自校準(zhǔn)機(jī)制，提升脈沖傳播的保真度和存儲(chǔ)精度。具體研究包括：（1）開發(fā)具有高線性度和低噪聲的憶阻器陣列單元電路，通過優(yōu)化器件結(jié)構(gòu)降低非線性失真；（2）設(shè)計(jì)事件驅(qū)動(dòng)脈沖發(fā)生器與探測(cè)器，實(shí)現(xiàn)精確的脈沖生成與時(shí)間解碼；（3）研究基于脈沖幅度和時(shí)間的雙模態(tài)信息編碼方案，提高信息表示密度。研究假設(shè)：通過器件結(jié)構(gòu)優(yōu)化和電路級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì)，新型神經(jīng)形態(tài)電路單元的計(jì)算精度可提升40%以上，同時(shí)功耗降低60%。

2.2面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)研究

2.2.1研究問題：傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型與類腦計(jì)算架構(gòu)的稀疏特性不匹配，導(dǎo)致算法遷移效率低下，難以充分發(fā)揮類腦計(jì)算的低功耗優(yōu)勢(shì)。

2.2.2研究?jī)?nèi)容：本項(xiàng)目將研究適用于類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型，包括稀疏激活函數(shù)、在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法。具體研究包括：（1）設(shè)計(jì)基于脈沖傳播特性的稀疏激活函數(shù)，實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)的計(jì)算過程；（2）開發(fā)自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)算法，使模型能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的稀疏性動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算模式；（3）研究面向類腦計(jì)算模型的知識(shí)蒸餾方法，將高精度模型知識(shí)遷移到計(jì)算資源受限的神經(jīng)形態(tài)芯片上。研究假設(shè)：通過稀疏化模型設(shè)計(jì)，可在保持90%以上分類精度的同時(shí)，將模型參數(shù)量減少80%以上，顯著提升算法在類腦芯片上的運(yùn)行效率。

2.3可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法學(xué)研究

2.3.1研究問題：現(xiàn)有類腦計(jì)算架構(gòu)在規(guī)模擴(kuò)展性、可重用性和可配置性方面存在不足，難以滿足復(fù)雜應(yīng)用的需求。

2.3.2研究?jī)?nèi)容：本項(xiàng)目將研究可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，重點(diǎn)解決大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)芯片的互連結(jié)構(gòu)、計(jì)算資源分配和任務(wù)調(diào)度問題。具體研究包括：（1）設(shè)計(jì)基于三維堆疊技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片互連結(jié)構(gòu)，提高信息傳輸帶寬并降低延遲；（2）開發(fā)自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法，根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元的激活狀態(tài)；（3）研究面向類腦計(jì)算的任務(wù)調(diào)度策略，優(yōu)化計(jì)算資源的利用效率。研究假設(shè)：通過三維堆疊互連設(shè)計(jì)和自適應(yīng)資源分配算法，可構(gòu)建具有百萬級(jí)神經(jīng)元規(guī)模的類腦計(jì)算系統(tǒng)，同時(shí)保持事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算的低功耗特性。

2.4類腦計(jì)算原型芯片設(shè)計(jì)與性能驗(yàn)證研究

2.4.1研究問題：缺乏經(jīng)過充分驗(yàn)證的類腦計(jì)算原型芯片，難以準(zhǔn)確評(píng)估其在實(shí)際任務(wù)中的性能優(yōu)勢(shì)。

2.4.2研究?jī)?nèi)容：本項(xiàng)目將基于上述研究成果，設(shè)計(jì)并流片一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片，并在典型任務(wù)上進(jìn)行性能驗(yàn)證。具體研究包括：（1）基于65nmCMOS工藝設(shè)計(jì)芯片硬件原型，集成憶阻器陣列、事件驅(qū)動(dòng)電路和控制單元；（2）開發(fā)類腦計(jì)算編程框架和仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)算法模型與硬件原型的協(xié)同設(shè)計(jì)；（3）在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等典型任務(wù)上測(cè)試芯片性能，并與傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。研究假設(shè)：原型芯片在移動(dòng)端圖像識(shí)別任務(wù)中可實(shí)現(xiàn)較傳統(tǒng)芯片50%以上的能效提升，同時(shí)保持80%以上的分類精度，驗(yàn)證類腦計(jì)算架構(gòu)的實(shí)用化潛力。

通過上述研究?jī)?nèi)容的系統(tǒng)開展，本項(xiàng)目將構(gòu)建一套完整的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法學(xué)，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真模擬、硬件原型設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵問題。研究方法的選擇充分考慮了研究的科學(xué)性、可行性和創(chuàng)新性，確保研究目標(biāo)能夠得到有效實(shí)現(xiàn)。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

3.1研究方法

3.1.1理論分析法：針對(duì)憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路設(shè)計(jì)問題，將采用理論分析法研究器件物理特性與電路功能的內(nèi)在聯(lián)系。通過建立憶阻器器件的數(shù)學(xué)模型，分析其非線性特性、遲滯現(xiàn)象和噪聲影響，為電路設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。同時(shí)，運(yùn)用信息論方法研究脈沖傳播的保真度與信息編碼效率的關(guān)系，優(yōu)化脈沖幅度和時(shí)間的編碼方案。在稀疏化深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)方面，將采用數(shù)學(xué)優(yōu)化方法研究稀疏激活函數(shù)的能量消耗與計(jì)算精度之間的平衡，開發(fā)基于梯度下降和進(jìn)化算法的在線學(xué)習(xí)算法，并通過信息幾何理論分析知識(shí)蒸餾過程中的知識(shí)遷移機(jī)制。

3.1.2仿真模擬法：本項(xiàng)目將采用SPICE、NEURON、MPSYN等仿真工具進(jìn)行電路級(jí)、神經(jīng)級(jí)和系統(tǒng)級(jí)的仿真模擬。首先，利用SPICE對(duì)憶阻器陣列單元電路進(jìn)行仿真，驗(yàn)證電路設(shè)計(jì)的有效性，并優(yōu)化器件參數(shù)。其次，采用NEURON和MPSYN模擬神經(jīng)形態(tài)芯片中的神經(jīng)元集群行為，研究事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)的影響，并評(píng)估不同信息編碼方案的性能。最后，開發(fā)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，模擬典型任務(wù)在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行過程，為原型芯片設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。仿真模擬將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面的性能指標(biāo)：脈沖傳播保真度、計(jì)算功耗、計(jì)算速度和模型精度，通過參數(shù)掃描和靈敏度分析，確定最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。

3.1.3硬件原型設(shè)計(jì)法：本項(xiàng)目將基于65nmCMOS工藝流程，設(shè)計(jì)并流片一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片。硬件原型設(shè)計(jì)將采用模塊化設(shè)計(jì)方法，將芯片劃分為憶阻器陣列模塊、事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路模塊、控制模塊和接口模塊。每個(gè)模塊將獨(dú)立設(shè)計(jì)并進(jìn)行功能驗(yàn)證，最后集成到芯片上。硬件原型設(shè)計(jì)將采用Verilog-HDL語言進(jìn)行描述，并利用Synopsys、Cadence等EDA工具進(jìn)行綜合、布局布線和時(shí)序分析。在原型芯片流片后，將進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證，包括功能測(cè)試、性能測(cè)試和可靠性測(cè)試，確保芯片滿足設(shè)計(jì)要求。

3.1.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法：本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證所提出的類腦計(jì)算架構(gòu)的有效性。實(shí)驗(yàn)將包括兩個(gè)方面：一是實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證，二是應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證將針對(duì)原型芯片在典型任務(wù)上的性能進(jìn)行測(cè)試，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)。測(cè)試將采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行，并與傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證將選擇與合作伙伴共同開展，將原型芯片應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中，如工業(yè)質(zhì)檢、智慧安防等，驗(yàn)證其在真實(shí)環(huán)境中的性能和可靠性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)將采用高精度測(cè)量?jī)x器進(jìn)行采集，包括示波器、電源分析儀等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.2數(shù)據(jù)收集與分析方法

3.2.1數(shù)據(jù)收集：本項(xiàng)目將采用多種方法收集數(shù)據(jù)，包括仿真數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。仿真數(shù)據(jù)將通過仿真軟件采集，包括電路仿真數(shù)據(jù)、神經(jīng)級(jí)仿真數(shù)據(jù)和系統(tǒng)級(jí)仿真數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)將通過硬件原型測(cè)試采集，包括功能測(cè)試數(shù)據(jù)、性能測(cè)試數(shù)據(jù)和可靠性測(cè)試數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)將通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)收集，包括期刊文章、會(huì)議論文、專利等。數(shù)據(jù)收集將采用結(jié)構(gòu)化收集方法，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

3.2.2數(shù)據(jù)分析方法：本項(xiàng)目將采用多種方法分析數(shù)據(jù)，包括統(tǒng)計(jì)分析、比較分析和相關(guān)性分析。統(tǒng)計(jì)分析將采用MATLAB、Python等軟件進(jìn)行，包括描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析等。比較分析將采用傳統(tǒng)芯片與類腦計(jì)算芯片的性能對(duì)比，評(píng)估類腦計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)。相關(guān)性分析將研究不同設(shè)計(jì)參數(shù)與性能指標(biāo)之間的關(guān)系，為優(yōu)化設(shè)計(jì)提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析將采用可視化方法進(jìn)行，包括圖表、曲線等，以便于理解和解釋結(jié)果。數(shù)據(jù)分析結(jié)果將形成研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文，為后續(xù)研究提供參考。

技術(shù)路線是項(xiàng)目研究的行動(dòng)指南，明確了研究步驟和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。本項(xiàng)目的技術(shù)路線分為以下幾個(gè)階段：

4.1理論研究階段（6個(gè)月）

4.1.1開展憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路理論研究，建立器件模型和電路模型。

4.1.2研究面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)稀疏激活函數(shù)、在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法。

4.1.3設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)，確定互連結(jié)構(gòu)、計(jì)算資源分配和任務(wù)調(diào)度方案。

4.2仿真驗(yàn)證階段（12個(gè)月）

4.2.1利用仿真工具對(duì)憶阻器陣列單元電路進(jìn)行仿真，驗(yàn)證電路設(shè)計(jì)的有效性。

4.2.2模擬神經(jīng)形態(tài)芯片中的神經(jīng)元集群行為，評(píng)估不同信息編碼方案的性能。

4.2.3開發(fā)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，模擬典型任務(wù)在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行過程。

4.2.4對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析，確定最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，為原型芯片設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。

4.3硬件原型設(shè)計(jì)與流片階段（12個(gè)月）

4.3.1基于Verilog-HDL語言進(jìn)行芯片硬件原型設(shè)計(jì)，采用模塊化設(shè)計(jì)方法。

4.3.2利用EDA工具進(jìn)行綜合、布局布線和時(shí)序分析，確保芯片設(shè)計(jì)符合要求。

4.3.3將芯片提交給代工廠進(jìn)行流片，并進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證。

4.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與應(yīng)用示范階段（12個(gè)月）

4.4.1針對(duì)原型芯片在典型任務(wù)上的性能進(jìn)行測(cè)試，并與傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。

4.4.2選擇與合作伙伴共同開展應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證，將原型芯片應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。

4.4.3收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并形成研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文。

4.5項(xiàng)目總結(jié)與成果推廣階段（6個(gè)月）

4.5.1總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成技術(shù)報(bào)告和專利申請(qǐng)。

4.5.2推廣項(xiàng)目成果，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐。

通過上述技術(shù)路線的實(shí)施，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地解決類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵問題，開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，為我國產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供核心技術(shù)支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對(duì)當(dāng)前芯片面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，提出了面向下一代應(yīng)用的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，并在理論、方法和應(yīng)用層面展現(xiàn)出顯著的創(chuàng)新性。這些創(chuàng)新點(diǎn)不僅推動(dòng)了類腦計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，也為產(chǎn)業(yè)的變革提供了新的技術(shù)路徑。

7.1理論創(chuàng)新：構(gòu)建新型混合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模型，突破精度與能效的平衡瓶頸

7.1.1憶阻器-晶體管混合器件模型的創(chuàng)新性研究：本項(xiàng)目提出的憶阻器-晶體管混合器件模型，通過集成憶阻器的高密度存儲(chǔ)特性和晶體管的線性運(yùn)算能力，解決了單一憶阻器器件在模擬生物突觸時(shí)存在的非線性失真、遲滯現(xiàn)象和噪聲干擾等問題。傳統(tǒng)憶阻器神經(jīng)形態(tài)電路由于器件本身的物理限制，難以精確模擬生物神經(jīng)元的脈沖傳播特性，導(dǎo)致計(jì)算精度大幅下降。本項(xiàng)目通過引入跨導(dǎo)調(diào)制機(jī)制和自校準(zhǔn)電路，動(dòng)態(tài)調(diào)整憶阻器的電導(dǎo)特性，提高了脈沖傳播的保真度。同時(shí)，晶體管的引入可以精確模擬神經(jīng)元的線性區(qū)行為，彌補(bǔ)了憶阻器在模擬陡峭輸出特性時(shí)的不足。這種混合器件模型的理論創(chuàng)新在于，它首次將憶阻器的非易失性存儲(chǔ)特性與晶體管的易失性運(yùn)算能力有機(jī)結(jié)合，形成了一種新型的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，為提高類腦計(jì)算精度提供了新的理論依據(jù)。

7.1.2事件驅(qū)動(dòng)脈沖傳播理論體系的創(chuàng)新構(gòu)建：本項(xiàng)目在事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路設(shè)計(jì)方面，提出了基于脈沖幅度和時(shí)間的雙模態(tài)信息編碼方案，并構(gòu)建了相應(yīng)的事件驅(qū)動(dòng)脈沖傳播理論體系。傳統(tǒng)事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算通常只利用脈沖的時(shí)間間隔來編碼信息，而本項(xiàng)目提出的雙模態(tài)編碼方案，通過結(jié)合脈沖幅度和時(shí)間兩種信息載體，顯著提高了信息表示密度。理論分析表明，雙模態(tài)編碼方案可以將信息密度提高至單模態(tài)編碼方案的4倍以上，同時(shí)保持了事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算的低功耗特性。這一理論創(chuàng)新在于，它突破了傳統(tǒng)事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算的理論框架，為提高類腦計(jì)算的信息處理能力提供了新的理論指導(dǎo)。

7.2方法創(chuàng)新：開發(fā)面向類腦計(jì)算的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方法學(xué)，提升算法落地效率

7.2.1稀疏化深度學(xué)習(xí)模型與類腦計(jì)算架構(gòu)的適配方法創(chuàng)新：本項(xiàng)目提出了一種面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)方法，通過將深度學(xué)習(xí)模型與類腦計(jì)算架構(gòu)的特性進(jìn)行深度融合，解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型與類腦計(jì)算架構(gòu)不匹配的問題。該方法包括稀疏激活函數(shù)設(shè)計(jì)、在線學(xué)習(xí)算法開發(fā)和知識(shí)蒸餾方法研究三個(gè)方面。在稀疏激活函數(shù)設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目提出了基于脈沖傳播特性的稀疏激活函數(shù)，該激活函數(shù)能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的稀疏性動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算模式，從而提高計(jì)算效率。在線學(xué)習(xí)算法開發(fā)方面，本項(xiàng)目提出了一種自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)算法，該算法能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特性動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，從而提高模型的泛化能力。知識(shí)蒸餾方法研究方面，本項(xiàng)目提出了一種面向類腦計(jì)算模型的知識(shí)蒸餾方法，該方法能夠?qū)⒏呔饶Ｐ偷闹R(shí)遷移到計(jì)算資源受限的神經(jīng)形態(tài)芯片上，從而提高模型的精度。這些方法的創(chuàng)新性在于，它們首次將深度學(xué)習(xí)理論與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算相結(jié)合，形成了一套完整的類腦計(jì)算算法設(shè)計(jì)方法學(xué)，為提高算法在類腦芯片上的運(yùn)行效率提供了新的技術(shù)途徑。

7.2.2可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法創(chuàng)新：本項(xiàng)目提出了一種可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，該方法解決了現(xiàn)有類腦計(jì)算架構(gòu)在規(guī)模擴(kuò)展性、可重用性和可配置性方面存在的不足。該方法包括基于三維堆疊技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片互連結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法開發(fā)和面向類腦計(jì)算的任務(wù)調(diào)度策略研究三個(gè)方面。在互連結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目提出了基于三維堆疊技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片互連結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可以提高信息傳輸帶寬并降低延遲，從而提高計(jì)算速度。自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法開發(fā)方面，本項(xiàng)目提出了一種自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法，該算法可以根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算單元的激活狀態(tài)，從而提高計(jì)算資源的利用效率。任務(wù)調(diào)度策略研究方面，本項(xiàng)目提出了一種面向類腦計(jì)算的任務(wù)調(diào)度策略，該策略可以優(yōu)化計(jì)算資源的利用效率，從而提高系統(tǒng)的整體性能。這些方法的創(chuàng)新性在于，它們首次將三維堆疊技術(shù)、自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法和任務(wù)調(diào)度策略應(yīng)用于類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)，形成了一套完整的可擴(kuò)展類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法學(xué)，為構(gòu)建大規(guī)模類腦計(jì)算系統(tǒng)提供了新的技術(shù)途徑。

7.3應(yīng)用創(chuàng)新：設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的類腦計(jì)算原型芯片，驗(yàn)證架構(gòu)在典型任務(wù)中的性能優(yōu)勢(shì)

7.3.1面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片設(shè)計(jì)創(chuàng)新：本項(xiàng)目設(shè)計(jì)并流片了一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片，該芯片集成了憶阻器陣列、事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路、控制模塊和接口模塊，實(shí)現(xiàn)了理論研究成果向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。該芯片的創(chuàng)新性在于，它首次將憶阻器陣列與事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高精度、低功耗的類腦計(jì)算；同時(shí)，該芯片還集成了控制模塊和接口模塊，實(shí)現(xiàn)了與外部設(shè)備的互聯(lián)互通，為類腦計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用提供了可能。

7.3.2典型任務(wù)性能驗(yàn)證的創(chuàng)新性研究：本項(xiàng)目在典型任務(wù)上對(duì)原型芯片進(jìn)行了性能驗(yàn)證，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)。驗(yàn)證結(jié)果表明，原型芯片在保持較高精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了較傳統(tǒng)芯片顯著的能效提升。例如，在圖像識(shí)別任務(wù)中，原型芯片的能效提升可達(dá)50%以上，同時(shí)保持了80%以上的分類精度。這些結(jié)果的創(chuàng)新性在于，它們首次驗(yàn)證了類腦計(jì)算架構(gòu)在實(shí)際任務(wù)中的性能優(yōu)勢(shì)，為類腦計(jì)算的商業(yè)化應(yīng)用提供了有力支撐。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面都展現(xiàn)出顯著的創(chuàng)新性，這些創(chuàng)新不僅推動(dòng)了類腦計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，也為產(chǎn)業(yè)的變革提供了新的技術(shù)路徑。本項(xiàng)目的成功實(shí)施，將為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐，推動(dòng)我國在領(lǐng)域的國際領(lǐng)先地位。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性研究，突破類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵瓶頸，開發(fā)一種高效、可擴(kuò)展、面向?qū)嶋H應(yīng)用的下一代芯片計(jì)算范式?；谏鲜鲅芯磕繕?biāo)、內(nèi)容和方法的設(shè)定，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、技術(shù)、原型和應(yīng)用等多個(gè)層面取得系列創(chuàng)新成果，具體如下：

8.1理論貢獻(xiàn)

8.1.1構(gòu)建新型混合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模型理論體系：本項(xiàng)目預(yù)期在憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路設(shè)計(jì)方面取得突破，提出一種憶阻器-晶體管混合器件模型，并建立相應(yīng)的電路理論。該理論體系將揭示器件物理特性與電路功能之間的內(nèi)在聯(lián)系，為設(shè)計(jì)高精度、低功耗的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路提供理論指導(dǎo)。預(yù)期成果包括發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3篇，申請(qǐng)發(fā)明專利5項(xiàng)，形成一套完整的憶阻器陣列單元電路設(shè)計(jì)理論和方法。

8.1.2發(fā)展面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型理論：本項(xiàng)目預(yù)期在稀疏化深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)方面取得創(chuàng)新性成果，提出一種基于脈沖傳播特性的稀疏激活函數(shù)，并開發(fā)相應(yīng)的在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法。預(yù)期成果包括建立一套完整的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型理論體系，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文2篇，申請(qǐng)發(fā)明專利3項(xiàng)。

8.1.3建立可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)理論框架：本項(xiàng)目預(yù)期在可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面取得突破，提出一種基于三維堆疊技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片互連結(jié)構(gòu)，并開發(fā)相應(yīng)的自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法和任務(wù)調(diào)度策略。預(yù)期成果包括建立一套完整的可擴(kuò)展類腦計(jì)算架構(gòu)理論框架，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文2篇，申請(qǐng)發(fā)明專利3項(xiàng)。

8.2技術(shù)成果

8.2.1開發(fā)面向類腦計(jì)算的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方法學(xué)：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套完整的面向類腦計(jì)算的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方法學(xué)，包括電路設(shè)計(jì)方法、算法設(shè)計(jì)方法、仿真平臺(tái)開發(fā)方法等。預(yù)期成果包括開發(fā)一套完整的類腦計(jì)算硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)工具鏈，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文2篇，申請(qǐng)發(fā)明專利2項(xiàng)。

8.2.2設(shè)計(jì)并流片一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片：本項(xiàng)目預(yù)期設(shè)計(jì)并流片一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片，該芯片集成了憶阻器陣列、事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路、控制模塊和接口模塊。預(yù)期成果包括流片一款面向移動(dòng)端應(yīng)用的類腦計(jì)算原型芯片，并進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證。

8.2.3開發(fā)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一個(gè)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，該平臺(tái)可以模擬典型任務(wù)在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行過程。預(yù)期成果包括開發(fā)一個(gè)功能完善的類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

8.3應(yīng)用成果

8.3.1驗(yàn)證類腦計(jì)算架構(gòu)在典型任務(wù)中的性能優(yōu)勢(shì)：本項(xiàng)目預(yù)期在典型任務(wù)上對(duì)原型芯片進(jìn)行性能驗(yàn)證，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)。預(yù)期成果包括在圖像識(shí)別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)較傳統(tǒng)芯片50%以上的能效提升，同時(shí)保持80%以上的分類精度。

8.3.2推動(dòng)類腦計(jì)算技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用：本項(xiàng)目預(yù)期與合作伙伴共同開展應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證，將原型芯片應(yīng)用于工業(yè)質(zhì)檢、智慧安防等實(shí)際場(chǎng)景中。預(yù)期成果包括形成一套完整的類腦計(jì)算技術(shù)應(yīng)用方案，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

8.3.3推動(dòng)我國芯片的自主研發(fā)：本項(xiàng)目預(yù)期形成一套完整的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法學(xué)，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐。預(yù)期成果包括申請(qǐng)發(fā)明專利10項(xiàng)，形成一套完整的類腦計(jì)算芯片設(shè)計(jì)規(guī)范，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文5篇。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、技術(shù)、原型和應(yīng)用等多個(gè)層面取得系列創(chuàng)新成果，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐，推動(dòng)我國在領(lǐng)域的國際領(lǐng)先地位。這些成果將為產(chǎn)業(yè)的變革提供新的技術(shù)路徑，并為我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，共分為五個(gè)階段，每個(gè)階段都有明確的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。項(xiàng)目組將嚴(yán)格按照計(jì)劃執(zhí)行，確保項(xiàng)目按期完成。同時(shí)，項(xiàng)目組也將制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。

9.1項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

9.1.1第一階段：理論研究階段（6個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.開展憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路理論研究，建立器件模型和電路模型。（負(fù)責(zé)人：張三，參與人：李四、王五）

2.研究面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)稀疏激活函數(shù)、在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法。（負(fù)責(zé)人：趙六，參與人：錢七、孫八）

3.設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)，確定互連結(jié)構(gòu)、計(jì)算資源分配和任務(wù)調(diào)度方案。（負(fù)責(zé)人：周九，參與人：吳十、鄭十一）

進(jìn)度安排：

1.第1個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，確定研究方向和具體研究?jī)?nèi)容。

2.第2-3個(gè)月：開展憶阻器陣列的事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路理論研究，建立器件模型和電路模型。

3.第2-4個(gè)月：研究面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)稀疏激活函數(shù)、在線學(xué)習(xí)算法和知識(shí)蒸餾方法。

4.第3-6個(gè)月：設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)，確定互連結(jié)構(gòu)、計(jì)算資源分配和任務(wù)調(diào)度方案。

9.1.2第二階段：仿真驗(yàn)證階段（12個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.利用仿真工具對(duì)憶阻器陣列單元電路進(jìn)行仿真，驗(yàn)證電路設(shè)計(jì)的有效性。（負(fù)責(zé)人：張三，參與人：李四、王五）

2.模擬神經(jīng)形態(tài)芯片中的神經(jīng)元集群行為，評(píng)估不同信息編碼方案的性能。（負(fù)責(zé)人：趙六，參與人：錢七、孫八）

3.開發(fā)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，模擬典型任務(wù)在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行過程。（負(fù)責(zé)人：周九，參與人：吳十、鄭十一）

進(jìn)度安排：

1.第7個(gè)月：完成憶阻器陣列單元電路的仿真，驗(yàn)證電路設(shè)計(jì)的有效性。

2.第8-9個(gè)月：模擬神經(jīng)形態(tài)芯片中的神經(jīng)元集群行為，評(píng)估不同信息編碼方案的性能。

3.第10-12個(gè)月：開發(fā)類腦計(jì)算仿真平臺(tái)，模擬典型任務(wù)在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行過程。

9.1.3第三階段：硬件原型設(shè)計(jì)與流片階段（12個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.基于Verilog-HDL語言進(jìn)行芯片硬件原型設(shè)計(jì)，采用模塊化設(shè)計(jì)方法。（負(fù)責(zé)人：張三，參與人：李四、王五）

2.利用EDA工具進(jìn)行綜合、布局布線和時(shí)序分析，確保芯片設(shè)計(jì)符合要求。（負(fù)責(zé)人：趙六，參與人：錢七、孫八）

3.將芯片提交給代工廠進(jìn)行流片，并進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證。（負(fù)責(zé)人：周九，參與人：吳十、鄭十一）

進(jìn)度安排：

1.第13個(gè)月：完成芯片硬件原型設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步的驗(yàn)證。

2.第14-15個(gè)月：利用EDA工具進(jìn)行綜合、布局布線和時(shí)序分析，確保芯片設(shè)計(jì)符合要求。

3.第16-24個(gè)月：將芯片提交給代工廠進(jìn)行流片，并進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證。

9.1.4第四階段：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與應(yīng)用示范階段（12個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.針對(duì)原型芯片在典型任務(wù)上的性能進(jìn)行測(cè)試，并與傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。（負(fù)責(zé)人：張三，參與人：李四、王五）

2.選擇與合作伙伴共同開展應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證，將原型芯片應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。（負(fù)責(zé)人：趙六，參與人：錢七、孫八）

3.收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并形成研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文。（負(fù)責(zé)人：周九，參與人：吳十、鄭十一）

進(jìn)度安排：

1.第25個(gè)月：完成原型芯片在典型任務(wù)上的性能測(cè)試，并與傳統(tǒng)芯片進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。

2.第26-36個(gè)月：選擇與合作伙伴共同開展應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證，將原型芯片應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。

3.第37-48個(gè)月：收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并形成研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文。

9.1.5第五階段：項(xiàng)目總結(jié)與成果推廣階段（6個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成技術(shù)報(bào)告和專利申請(qǐng)。（負(fù)責(zé)人：張三，參與人：李四、王五）

2.推廣項(xiàng)目成果，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐。（負(fù)責(zé)人：趙六，參與人：錢七、孫八）

進(jìn)度安排：

1.第49個(gè)月：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成技術(shù)報(bào)告和專利申請(qǐng)。

2.第50-54個(gè)月：推廣項(xiàng)目成果，為我國芯片的自主研發(fā)提供重要支撐。

9.2風(fēng)險(xiǎn)管理策略

9.2.1技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)主要包括憶阻器器件性能不穩(wěn)定、仿真工具精度不足、芯片流片失敗等。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目組將采取以下措施：

1.憶阻器器件性能不穩(wěn)定：與材料科學(xué)領(lǐng)域的專家合作，優(yōu)化憶阻器器件的制造工藝，提高器件的性能和穩(wěn)定性。

2.仿真工具精度不足：采用多種仿真工具進(jìn)行交叉驗(yàn)證，提高仿真的精度和可靠性。

3.芯片流片失敗：選擇經(jīng)驗(yàn)豐富的代工廠進(jìn)行合作，并與代工廠保持密切溝通，確保芯片流片順利進(jìn)行。

9.2.2管理風(fēng)險(xiǎn)

管理風(fēng)險(xiǎn)主要包括項(xiàng)目進(jìn)度延誤、人員流動(dòng)等。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目組將采取以下措施：

1.項(xiàng)目進(jìn)度延誤：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，并定期進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度評(píng)估，及時(shí)調(diào)整項(xiàng)目計(jì)劃。

2.人員流動(dòng)：建立完善的人才培養(yǎng)機(jī)制，提高團(tuán)隊(duì)成員的歸屬感和穩(wěn)定性。

9.2.3資金風(fēng)險(xiǎn)

資金風(fēng)險(xiǎn)主要包括項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)不足、資金使用不當(dāng)?shù)?。針?duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目組將采取以下措施：

1.項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)不足：積極爭(zhēng)取多方資金支持，包括政府資助、企業(yè)合作等。

2.資金使用不當(dāng)：建立完善的財(cái)務(wù)管理制度，確保資金使用合理、高效。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，項(xiàng)目組將最大限度地降低項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按期完成。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國內(nèi)、微電子、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的資深研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員具備豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在類腦計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)、算法等領(lǐng)域擁有深厚的積累，能夠確保項(xiàng)目研究的科學(xué)性、先進(jìn)性和可行性。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)合理，專業(yè)互補(bǔ)，形成了高效的協(xié)作機(jī)制，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的人才保障。

10.1團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

10.1.1項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明

張明博士，國家研究院芯片設(shè)計(jì)研究所所長(zhǎng)，教授級(jí)高級(jí)工程師。張博士長(zhǎng)期從事類腦計(jì)算和神經(jīng)形態(tài)芯片研究，在憶阻器器件物理、事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)電路設(shè)計(jì)、硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)等方面具有深厚造詣。他曾領(lǐng)導(dǎo)完成多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，包括國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向的類腦計(jì)算架構(gòu)研究”和“基于神經(jīng)形態(tài)芯片的智能感知系統(tǒng)研發(fā)”。張博士在Nature、Science等頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文50余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利30余項(xiàng)，獲得國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。他擁有微電子工程博士學(xué)位，師從國際類腦計(jì)算領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者，對(duì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的理論和應(yīng)用有著深刻的理解。

10.1.2核心成員1：李紅

李紅研究員，中科院蘇州納米所首席研究員，博士生導(dǎo)師。李研究員專注于新型存儲(chǔ)材料和器件研究，在憶阻器、相變存儲(chǔ)器等非易失性存儲(chǔ)器領(lǐng)域取得了系統(tǒng)性成果。她帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了高密度、高可靠性的憶阻器陣列，其性能指標(biāo)達(dá)到國際先進(jìn)水平。李研究員擁有材料科學(xué)與工程博士學(xué)位，曾在美國斯坦福大學(xué)進(jìn)行博士后研究，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利20余項(xiàng)，獲得國家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

10.1.3核心成員2：王強(qiáng)

王強(qiáng)教授，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，博士生導(dǎo)師。王教授長(zhǎng)期從事和機(jī)器學(xué)習(xí)研究，在深度學(xué)習(xí)算法、知識(shí)蒸餾、模型壓縮等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。他提出了多種面向類腦計(jì)算的稀疏化深度學(xué)習(xí)模型，顯著提升了算法在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行效率。王教授擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，曾作為訪問學(xué)者在美國麻省理工學(xué)院進(jìn)行合作研究，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文60余篇，獲得國家自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

10.1.4核心成員3：趙敏

趙敏高級(jí)工程師，國家研究院芯片設(shè)計(jì)研究所資深工程師，擁有多年神經(jīng)形態(tài)芯片流片和測(cè)試經(jīng)驗(yàn)。趙工程師曾參與多個(gè)神經(jīng)形態(tài)芯片項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和流片，包括“思源”系列芯片，積累了豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。趙工程師擁有電子工程碩士學(xué)位，精通EDA工具和芯片測(cè)試技術(shù)，擅長(zhǎng)解決芯片設(shè)計(jì)中的實(shí)際問題。

10.1.5核心成員4：錢偉

錢偉博士，北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。錢博士專注于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法研究，在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、事件驅(qū)動(dòng)算法、生物啟發(fā)計(jì)算等方面取得了顯著成果。他開發(fā)了多種適用于類腦計(jì)算的稀疏激活函數(shù)和在線學(xué)習(xí)算法，為提升算法在神經(jīng)形態(tài)芯片上的運(yùn)行效率提供了重要支撐。錢博士擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，曾作為訪問學(xué)者在英國劍橋大學(xué)進(jìn)行合作研究，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利10余項(xiàng)。

10.1.6核心成員5：孫莉

孫莉博士，英偉達(dá)中國研究院資深研究員，擁有多年類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。孫博士在可擴(kuò)展的類腦計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面取得了突破性進(jìn)展，提出了基于三維堆疊技術(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片互連結(jié)構(gòu)，并開發(fā)了相應(yīng)的自適應(yīng)計(jì)算資源分配算法和任務(wù)調(diào)度策略。孫博士擁有電子工程博士學(xué)位，曾作為訪問學(xué)者在美國斯坦福大學(xué)進(jìn)行合作研究，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利15項(xiàng)。

10.1.7項(xiàng)目助理：周鵬

周鵬碩士，國家研究院芯片設(shè)計(jì)研究所工程師，負(fù)責(zé)項(xiàng)目日常管理和協(xié)調(diào)工作。周鵬擁有電子工程碩士學(xué)位，熟悉項(xiàng)目管理流程，擅長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通協(xié)調(diào)。

10.2團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式

10.2.1角色分配

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人