重點課題立項申報書一、封面內容

項目名稱：面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構設計研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@C

所屬單位：國家研究院芯片設計研究所

申報日期：2023年11月15日

項目類別：應用研究

二．項目摘要

本項目旨在研發(fā)一種面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構，以解決傳統(tǒng)計算架構在處理大規(guī)模深度學習模型時面臨的功耗高、延遲大等瓶頸問題。項目核心內容圍繞神經形態(tài)計算原理，設計一種基于可編程晶體管陣列的自神經網絡芯片，通過模擬生物神經系統(tǒng)的信息處理機制，實現低功耗、高并行度的智能計算。研究將重點突破三個關鍵技術：一是開發(fā)新型憶阻器材料，提升器件的開關速度和穩(wěn)定性；二是設計基于事件驅動的計算范式，優(yōu)化數據處理流程；三是構建片上學習算法，實現模型的自適應更新。項目采用多尺度仿真與實驗驗證相結合的研究方法，首先通過量子化學計算篩選憶阻器材料參數，再利用電路級仿真平臺評估架構性能，最終通過流片驗證實際芯片的能效比。預期成果包括一套完整的神經形態(tài)計算架構設計方案、三篇高水平學術論文、一項核心專利以及一套可商業(yè)化的芯片原型。該研究成果將顯著提升我國在芯片領域的自主創(chuàng)新能力，為智能汽車、物聯(lián)網等應用場景提供高性能計算解決方案，具有重大戰(zhàn)略意義和產業(yè)價值。

三.項目背景與研究意義

當前，（）已滲透到社會經濟的各個層面，成為推動科技和產業(yè)變革的核心驅動力。隨著深度學習技術的飛速發(fā)展，其應用場景日益豐富，從自然語言處理、計算機視覺到智能決策控制，無不展現出強大的能力。然而，深度學習模型的復雜性和計算密集性對計算硬件提出了前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基于摩爾定律的CMOS晶體管scaling趨于飽和，能效比提升困難，已成為制約芯片發(fā)展的關鍵瓶頸。同時，數據中心能耗激增，環(huán)保壓力與日俱增，傳統(tǒng)計算架構的散熱和功耗問題愈發(fā)突出。

神經形態(tài)計算作為模擬生物神經網絡信息處理機制的計算機科學分支，為解決上述問題提供了全新的思路。它通過構建具有生物神經系統(tǒng)相似結構和功能的計算硬件，能夠以極低的功耗完成復雜的并行計算任務。近年來，神經形態(tài)計算研究取得了顯著進展，SpikingNeuralNetworks(SNNs)、MemristiveComputing等技術不斷成熟，并在特定應用場景中展現出超越傳統(tǒng)馮·諾依曼架構的潛力。然而，現有神經形態(tài)計算架構仍存在諸多問題：首先，器件性能尚未達到生物神經元的水平，憶阻器等關鍵器件的精度、速度和可靠性仍有較大提升空間；其次，缺乏高效的算法與硬件協(xié)同設計方法，導致神經形態(tài)芯片的計算效率受限；再次，片上學習、可塑性等關鍵技術尚未突破，限制了其在復雜智能系統(tǒng)中的應用。此外，神經形態(tài)計算領域缺乏系統(tǒng)性的架構設計理論和方法論，導致芯片性能優(yōu)化缺乏指導，難以滿足多樣化的應用需求。

因此，開展面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構設計研究具有重要的理論意義和現實必要性。從理論層面看，本項目將深化對生物神經網絡信息處理機制的理解，探索新型計算范式，推動計算機科學理論的創(chuàng)新發(fā)展。從技術層面看，本項目將突破神經形態(tài)計算架構的關鍵技術瓶頸，為高性能、低功耗芯片的設計提供理論基礎和技術支撐。從應用層面看，本項目成果將廣泛應用于智能終端、邊緣計算、物聯(lián)網等領域，為構建萬物互聯(lián)的智能社會提供強大的計算能力。

本項目的社會價值主要體現在以下幾個方面：一是推動產業(yè)的健康發(fā)展。通過研發(fā)高效能神經形態(tài)計算架構，降低應用的算力成本，促進技術在更廣泛的領域得到應用，助力產業(yè)數字化轉型。二是緩解能源危機和環(huán)境壓力。神經形態(tài)計算的低功耗特性有助于降低數據中心的能耗，減少碳排放，為實現“碳達峰、碳中和”目標貢獻力量。三是提升國家科技競爭力。本項目將提升我國在芯片領域的自主創(chuàng)新能力，打破國外技術壟斷，保障國家信息安全，增強國際競爭力。

本項目的經濟價值主要體現在：一是帶動相關產業(yè)鏈發(fā)展。神經形態(tài)計算芯片的研發(fā)將帶動半導體材料、器件制造、軟件算法等相關產業(yè)的發(fā)展，形成新的經濟增長點。二是創(chuàng)造新的就業(yè)機會。隨著神經形態(tài)計算技術的成熟，將催生新的就業(yè)崗位，如神經形態(tài)芯片設計工程師、算法工程師等。三是促進產業(yè)升級。神經形態(tài)計算芯片的高性能、低功耗特性將推動智能汽車、智能家居、智能醫(yī)療等領域的技術升級，提升產品附加值。

本項目的學術價值主要體現在：一是豐富計算機科學理論體系。本項目將探索新的計算范式，推動計算機科學理論的創(chuàng)新發(fā)展，為構建下一代計算理論體系提供支撐。二是推動跨學科研究。本項目將融合材料科學、生物科學、電子工程等多個學科的知識，促進跨學科研究的發(fā)展。三是培養(yǎng)高水平人才。本項目將培養(yǎng)一批具有國際視野和創(chuàng)新能力的神經形態(tài)計算領域人才，為我國科技事業(yè)發(fā)展提供人才保障。

四.國內外研究現狀

神經形態(tài)計算作為模擬生物神經系統(tǒng)信息處理方式的前沿計算領域，近年來在全球范圍內受到廣泛關注，吸引了大量研究資源投入。國際頂尖研究機構、高校及企業(yè)均在該領域取得了顯著進展，形成了較為活躍的研究氛圍。

在國際研究方面，歐美國家憑借其深厚的基礎研究積累和完善的產業(yè)體系，在神經形態(tài)計算領域占據領先地位。美國麻省理工學院（MIT）、卡內基梅隆大學（CMU）、加州大學伯克利分校（UCBerkeley）等高校的研究團隊在憶阻器等關鍵器件研發(fā)、SpikingNeuralNetworks（SNNs）算法設計、神經形態(tài)芯片架構等方面取得了突破性成果。例如，IBM的研究團隊率先推出了基于銅氧化亞銅（Cu?O）憶阻器的神經形態(tài)芯片，實現了較高的計算密度和速度；英偉達（NVIDIA）則推出了名為TensorRT-NNI的工具鏈，支持深度學習模型向SNNs的轉換，加速了SNNs在實際應用中的部署。近年來，英偉達、Intel、Samsung等半導體巨頭也紛紛加大了對神經形態(tài)計算技術的研發(fā)投入，推出了多種神經形態(tài)計算芯片原型，并積極探索其在邊緣計算、智能汽車等領域的應用。同時，歐洲的歐盟地平線計劃（HorizonEurope）也資助了多個神經形態(tài)計算項目，如“BrnScaleA”和“HumanBrnProject”，旨在推動神經形態(tài)計算技術的研發(fā)和應用。

德國、日本等國家也在神經形態(tài)計算領域進行了深入研究和探索。德國的Heinrich-Hertz研究所致力于開發(fā)基于神經形態(tài)計算的自適應信號處理系統(tǒng)，而日本的NTT公司則在神經形態(tài)傳感器領域取得了顯著進展，其開發(fā)的類腦計算芯片能夠實現高效的視覺信息處理。這些研究為神經形態(tài)計算技術的多元化發(fā)展提供了有力支撐。

在國內研究方面，近年來我國神經形態(tài)計算研究也取得了長足進步，國家高度重視發(fā)展戰(zhàn)略，將神經形態(tài)計算列為重點研發(fā)方向，設立了多個國家級科研項目，推動了國內相關研究的快速發(fā)展。清華大學、北京大學、中國科學院計算技術研究所、中國科學院半導體研究所等高校和科研機構在神經形態(tài)計算領域開展了深入研究，取得了一系列重要成果。例如，清華大學的研究團隊在新型憶阻器材料設計、SNNs算法優(yōu)化等方面取得了突破，開發(fā)出具有自主知識產權的神經形態(tài)計算芯片原型；中國科學院計算技術研究所則致力于開發(fā)基于類腦計算芯片的智能視覺系統(tǒng)，并在智能安防、自動駕駛等領域進行了應用示范。近年來，國內企業(yè)也開始關注神經形態(tài)計算技術，華為海思、阿里巴巴、百度等企業(yè)紛紛推出了基于神經形態(tài)計算技術的智能芯片和解決方案，推動了神經形態(tài)計算技術的產業(yè)化進程。

盡管國內外在神經形態(tài)計算領域均取得了顯著進展，但仍存在一些問題和研究空白亟待解決。首先，憶阻器等關鍵器件的性能仍需進一步提升?，F有的憶阻器器件在精度、速度、可靠性、endurance等方面仍存在較大不足，難以滿足高性能神經形態(tài)計算的需求。其次，SNNs算法仍不成熟。SNNs算法在訓練效率、模型精度、泛化能力等方面仍存在較大挑戰(zhàn)，限制了其在復雜智能系統(tǒng)中的應用。此外，神經形態(tài)計算架構設計缺乏系統(tǒng)性理論指導?，F有的神經形態(tài)計算架構設計方法大多基于經驗或試錯，缺乏系統(tǒng)性的理論指導，導致芯片性能優(yōu)化缺乏方向。此外，神經形態(tài)計算軟件生態(tài)建設滯后?，F有的神經形態(tài)計算軟件工具鏈功能不完善，缺乏高效的編譯器、調試器和仿真器，制約了神經形態(tài)計算技術的應用推廣。最后，神經形態(tài)計算芯片的測試和驗證方法不完善?，F有的神經形態(tài)計算芯片測試方法大多基于傳統(tǒng)計算機體系結構的測試方法，難以全面評估神經形態(tài)計算芯片的性能和可靠性。

綜上所述，開展面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構設計研究具有重要的理論意義和現實必要性，有望推動神經形態(tài)計算技術的快速發(fā)展，為構建萬物互聯(lián)的智能社會提供強大的計算能力。

五.研究目標與內容

本項目旨在研發(fā)一種面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構，以突破傳統(tǒng)計算架構在處理大規(guī)模深度學習模型時面臨的功耗高、延遲大等瓶頸問題。項目緊密圍繞神經形態(tài)計算原理，聚焦器件、算法與架構的協(xié)同設計，致力于構建低功耗、高并行度、高效率的智能計算系統(tǒng)?；诖?，項目設定以下研究目標：

1.研發(fā)新型高性能憶阻器材料及器件，突破現有器件在精度、速度、可靠性和endurance方面的瓶頸，為構建高性能神經形態(tài)計算單元奠定基礎。

2.設計并驗證基于事件驅動的神經形態(tài)計算架構，優(yōu)化數據處理流程，顯著降低系統(tǒng)能耗和延遲，提升計算效率。

3.構建支持片上學習的神經形態(tài)計算架構，實現模型的自適應更新和優(yōu)化，提高系統(tǒng)的泛化能力和魯棒性。

4.完成一套完整的神經形態(tài)計算架構設計方案，包括硬件架構、軟件工具鏈和驗證平臺，并實現芯片原型流片與性能驗證。

為實現上述研究目標，本項目將圍繞以下四個核心研究內容展開：

1.**新型高性能憶阻器材料及器件研發(fā)：**針對現有憶阻器器件性能瓶頸問題，本項目將開展新型高性能憶阻器材料的設計、制備與表征研究。具體研究問題包括：

***研究問題1.1：**如何篩選和設計具有高開關比、高讀寫速度、長endurance和低泄漏電流的憶阻器材料？

***研究問題1.2：**如何優(yōu)化憶阻器器件的制備工藝，提高器件的一致性和可靠性？

***研究問題1.3：**如何建立精確的憶阻器器件物理模型，為電路設計和算法開發(fā)提供支撐？

假設通過引入新型材料組分（如過渡金屬元素摻雜）和優(yōu)化器件結構（如三層結構憶阻器），可以有效提升憶阻器器件的性能。本項目將重點研究銅基、鋅基等新型憶阻器材料體系，探索其工作機理，并開發(fā)相應的制備工藝。通過材料計算、薄膜制備、器件表征和模型建立等手段，預期獲得性能優(yōu)于現有商用器件的憶阻器單元，為后續(xù)架構設計提供核心部件。

2.**基于事件驅動的神經形態(tài)計算架構設計：**針對傳統(tǒng)馮·諾依曼架構在處理稀疏神經信號時存在的高功耗問題，本項目將設計一種基于事件驅動（Event-Driven）機制的神經形態(tài)計算架構。具體研究問題包括：

***研究問題2.1：**如何設計高效的神經元和突觸模型，使其能夠精確模擬生物神經元的計算特性并支持事件驅動機制？

***研究問題2.2：**如何設計片上通信網絡，實現事件驅動的數據流高效傳輸，降低通信功耗？

***研究問題2.3：**如何開發(fā)支持事件驅動計算的編譯器和硬件描述語言，實現復雜神經網絡的架構映射？

假設事件驅動的計算范式能夠顯著減少不必要的計算和通信，從而大幅降低系統(tǒng)能耗和延遲。本項目將研究基于脈沖神經網絡（SNNs）的事件驅動計算模型，設計新型低功耗神經元和突觸電路，并構建片上網絡（NoC）模型，以支持事件驅動的數據流。同時，將開發(fā)相應的硬件描述語言（HDL）和編譯器前端，實現神經網絡模型向事件驅動架構的自動映射，重點優(yōu)化架構在處理稀疏激活信號時的能效比。

3.**支持片上學習的神經形態(tài)計算架構：**針對神經形態(tài)計算在復雜應用場景中需要適應性強的問題，本項目將研究支持片上學習（On-ChipLearning）的神經形態(tài)計算架構設計。具體研究問題包括：

***研究問題3.1：**如何設計高效的片上學習算法，使其能夠在資源受限的神經形態(tài)芯片上實現模型的自適應更新？

***研究問題3.2：**如何在架構層面支持片上學習，例如通過引入可變突觸權重、可重構計算單元等機制？

***研究問題3.3：**如何評估片上學習架構的效率和效果，確保其能夠滿足實際應用需求？

假設通過在架構中集成輕量級的學習機制，可以使神經形態(tài)芯片具備環(huán)境適應能力和持續(xù)學習能力。本項目將研究多種片上學習算法，如脈沖時間編碼（PTE）學習、外積學習（OuterProductLearning）等，并分析其在資源消耗和收斂速度上的優(yōu)劣。在此基礎上，將設計支持片上學習的架構擴展，例如引入可變突觸權重電路和在線學習控制邏輯，并通過仿真和原型驗證評估其學習性能和魯棒性。

4.**神經形態(tài)計算架構整體方案設計與驗證：**在完成上述基礎研究后，本項目將進行神經形態(tài)計算架構的整體方案設計，并完成芯片原型流片與性能驗證。具體研究問題包括：

***研究問題4.1：**如何進行系統(tǒng)級架構設計，將高性能憶阻器、事件驅動計算單元、片上學習機制等集成到一個統(tǒng)一的計算平臺中？

***研究問題4.2：**如何構建高效的仿真平臺和測試驗證方法，對設計的架構進行全面評估？

***研究問題4.3：**如何選擇合適的工藝節(jié)點進行芯片流片，并對原型芯片進行功能、性能和功耗測試？

假設通過系統(tǒng)性的架構設計和協(xié)同優(yōu)化，可以構建出具有優(yōu)異性能的神經形態(tài)計算芯片。本項目將基于上述研究成果，設計一套完整的神經形態(tài)計算架構方案，包括硬件架構、軟件工具鏈（編譯器、仿真器）和測試平臺。選擇合適的半導體工藝進行芯片流片，并設計相應的測試程序，對原型芯片的功能、計算速度、功耗、能效比等關鍵指標進行全面測試和評估，驗證架構設計的有效性，并為后續(xù)的優(yōu)化和產業(yè)化應用提供依據。

通過對上述研究內容的深入研究，本項目期望能夠突破神經形態(tài)計算領域的關鍵技術瓶頸，構建一套高效能的神經形態(tài)計算架構設計方案，為下一代芯片的發(fā)展提供重要的技術支撐。

六.研究方法與技術路線

本項目將采用理論分析、仿真模擬、實驗驗證相結合的研究方法，系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的高效能神經形態(tài)計算架構設計研究。具體研究方法、實驗設計、數據收集與分析方法如下：

1.**研究方法：**

***材料計算與器件仿真方法：**針對新型高性能憶阻器材料研發(fā)，采用第一性原理計算（DFT）、緊束縛模型、有限元分析等方法，預測和篩選具有優(yōu)異電學特性的材料組分和結構。利用商業(yè)仿真軟件（如SynopsysSentaurus,SilvacoAtlas）建立憶阻器器件物理模型，模擬器件在不同工作條件下的電學行為，包括電導切換、endurance、閾值電壓等特性。

***電路級仿真方法：**針對神經形態(tài)計算單元和片上網絡設計，采用SPICE等電路仿真工具，對設計的神經元電路、突觸電路以及NoC模型進行詳細的性能仿真。通過仿真評估不同架構設計在計算精度、功耗、延遲、能效比等方面的表現。

***算法設計與分析方法：**針對事件驅動計算和片上學習算法，采用數學建模、數值模擬等方法，分析和優(yōu)化算法的性能。利用神經網絡仿真框架（如NEURON,Brian2,NEST）實現和測試所設計的算法，評估其在不同場景下的學習能力和計算效率。

***系統(tǒng)級建模與性能評估方法：**采用SystemC等系統(tǒng)級建模工具，對整個神經形態(tài)計算系統(tǒng)進行建模和仿真，評估系統(tǒng)的整體性能，包括計算吞吐量、能效、面積開銷等。開發(fā)定制化的測試程序和腳本，用于自動化測試和性能分析。

***實驗驗證方法：**針對憶阻器器件和神經形態(tài)芯片，設計并搭建實驗測試平臺。采用半導體參數測量儀器（如Keithley源表、Agilent示波器）對憶阻器器件的關鍵電學參數進行精確測量。利用可編程邏輯器件（FPGA）作為原型驗證平臺，實現神經形態(tài)計算架構的關鍵功能模塊，并進行性能測試。最終通過ASIC流片，對設計的芯片原型進行全面的功能、性能和功耗驗證。

2.**實驗設計：**

***憶阻器材料與器件實驗：**設計一系列包含不同元素摻雜比例或結構的憶阻器薄膜材料。通過磁控濺射、原子層沉積等薄膜制備技術制備樣品。利用掃描電子顯微鏡（SEM）、透射電子顯微鏡（TEM）等設備表征器件的微觀結構。利用電學測量系統(tǒng)測試器件的切換特性、endurance、寫入/讀取時間、漏電流等關鍵參數。對比不同材料的性能差異，篩選最優(yōu)材料體系。

***神經形態(tài)計算單元實驗：**設計并仿真不同類型的神經元和突觸電路，如基于憶阻器的跨導線性電路、恒流源驅動的脈沖發(fā)生器等。在FPGA平臺上實現這些電路單元，并與理論仿真結果進行對比驗證。測試電路單元的計算精度、功耗和速度。

***片上網絡（NoC）實驗：**設計不同拓撲結構（如2DMesh,3DTorus）和路由算法的片上網絡模型。通過仿真評估不同NoC設計在通信延遲、吞吐量、功耗和可擴展性方面的性能。在FPGA平臺上實現簡化版的NoC，測試其數據傳輸能力。

***FPGA原型驗證實驗：**選擇一款合適的FPGA開發(fā)板，基于Verilog或VHDL語言，實現神經形態(tài)計算架構的關鍵模塊，如事件驅動處理器、神經元陣列、NoC等。設計測試程序，加載測試用例（如MNIST手寫數字識別、簡單圖像邊緣檢測等），在FPGA平臺上運行，測試架構的功能、計算速度、功耗和能效比。

***ASIC流片與原型芯片測試實驗：**基于驗證通過的架構設計，完成ASIC芯片的版圖設計。選擇合適的半導體工藝進行流片。對制造回來的芯片樣品進行詳細的測試，包括功能測試（測試向量覆蓋）、性能測試（計算速度、延遲）、功耗測試（不同工作負載下的動態(tài)/靜態(tài)功耗）和能效比測試（每比特計算能耗）。

3.**數據收集與分析方法：**

***數據收集：**通過上述實驗設計中的各種仿真和實驗手段，收集大量的性能數據，包括：憶阻器器件的物理參數（電阻比、切換電壓、endurance）、電路級仿真結果（功耗、延遲、計算精度）、算法仿真結果（學習精度、收斂速度）、FPGA原型測試數據（吞吐量、延遲、功耗）、ASIC原型芯片測試數據（功能通過率、性能指標、功耗、能效比）等。同時，收集用于測試的神經網絡模型參數和測試數據集信息。

***數據分析：**對收集到的數據進行系統(tǒng)性的分析：

***統(tǒng)計分析：**對器件參數、電路性能、算法結果等進行統(tǒng)計分析，評估其平均值、標準差、置信區(qū)間等，判斷設計的穩(wěn)健性。

***比較分析：**將本項目的設計結果與現有文獻報道的神經形態(tài)計算器件、架構和算法進行性能比較，評估本項目的優(yōu)勢與不足。

***相關性分析：**分析不同設計參數（如憶阻器特性、架構參數、算法參數）對最終性能指標（如功耗、延遲、能效比）的影響，找出影響性能的關鍵因素。

***建模分析：**基于實驗數據，建立或修正器件模型、電路模型和系統(tǒng)模型，用于指導后續(xù)的設計優(yōu)化。

***可視化分析：**利用圖表、曲線等方式可視化分析結果，直觀展示不同設計方案的性能差異和變化趨勢。

通過上述研究方法、實驗設計和數據分析方法，本項目將系統(tǒng)地推進高效能神經形態(tài)計算架構的設計研究，確保研究的科學性和可靠性，并為最終目標的實現提供有力保障。

4.**技術路線：**

本項目的研究將按照以下技術路線展開，分為四個主要階段：

***第一階段：關鍵器件與基礎單元研發(fā)（第1-12個月）**

***關鍵步驟1.1：**開展新型憶阻器材料計算篩選與機理研究。

***關鍵步驟1.2：**設計并制備高性能憶阻器器件原型。

***關鍵步驟1.3：**測試并表征憶阻器器件性能，建立物理模型。

***關鍵步驟1.4：**設計并仿真基于憶阻器的神經形態(tài)計算單元（神經元、突觸）。

***第二階段：事件驅動架構設計與仿真（第13-24個月）**

***關鍵步驟2.1：**設計片上網絡（NoC）模型，支持事件驅動數據傳輸。

***關鍵步驟2.2：**設計事件驅動處理器，管理事件流和計算任務。

***關鍵步驟2.3：**集成憶阻器單元、計算單元和NoC，構建事件驅動神經形態(tài)計算架構。

***關鍵步驟2.4：**進行系統(tǒng)級仿真，評估架構在功耗、延遲、能效比等方面的性能。

***第三階段：片上學習機制集成與驗證（第25-36個月）**

***關鍵步驟3.1：**設計支持片上學習的架構擴展方案。

***關鍵步驟3.2：**研究并選擇合適的片上學習算法。

***關鍵步驟3.3：**在仿真平臺中實現片上學習機制，并進行仿真驗證。

***關鍵步驟3.4：**在FPGA原型上實現并測試片上學習功能。

***第四階段：整體架構驗證與ASIC流片（第37-48個月）**

***關鍵步驟4.1：**完成神經形態(tài)計算架構的整體方案設計。

***關鍵步驟4.2：**進行全面的系統(tǒng)級仿真與性能評估。

***關鍵步驟4.3：**完成ASIC芯片的版圖設計與驗證。

***關鍵步驟4.4：**進行ASIC流片，制作原型芯片。

***關鍵步驟4.5：**對原型芯片進行詳細的測試與性能分析，總結研究成果。

每個階段的研究成果將作為下一階段的基礎，確保研究按計劃順利推進。通過上述技術路線，本項目將逐步實現研究目標，最終研發(fā)出具有自主知識產權的高效能神經形態(tài)計算架構，為我國芯片產業(yè)的發(fā)展提供有力支撐。

七．創(chuàng)新點

本項目旨在突破現有芯片在功耗和效率方面的瓶頸，研發(fā)面向下一代的高效能神經形態(tài)計算架構。項目在理論、方法和應用層面均體現了顯著的創(chuàng)新性：

1.**新型高性能憶阻器材料與器件設計的創(chuàng)新：**現有神經形態(tài)計算所使用的憶阻器器件普遍存在精度低、速度慢、可靠性差、endurance不足等問題，嚴重限制了神經形態(tài)計算的性能和應用。本項目提出的創(chuàng)新點在于，不局限于傳統(tǒng)的過渡金屬氧化物，而是通過引入新型材料組分（如特定比例的過渡金屬元素摻雜、合金化、或與二硫化鉬等二維材料復合）和優(yōu)化器件結構（如探索三維多層結構、改進電極材料與接觸界面、引入柵極調控機制），從材料層面和器件結構層面協(xié)同提升憶阻器的性能。這種創(chuàng)新性的材料設計與器件結構優(yōu)化，旨在突破現有憶阻器器件的性能瓶頸，實現高精度、高速度、長endurance和低漏電流的憶阻器單元，為構建高性能、高可靠性的神經形態(tài)計算核心提供基礎支撐。這不同于現有研究中對單一材料體系或單一結構參數的改良，而是進行跨材料體系和結構層次的系統(tǒng)性創(chuàng)新設計，有望顯著提升憶阻器器件的綜合性能。

2.**基于事件驅動機制的精細化架構設計的創(chuàng)新：**傳統(tǒng)馮·諾依曼架構在處理神經網絡產生的稀疏脈沖信號時，存在巨大的能量浪費，因為大量的計算單元和數據傳輸在大部分時間內處于空閑狀態(tài)。本項目提出的創(chuàng)新點在于，將事件驅動（Event-Driven）機制深度集成到神經形態(tài)計算架構的各個層面，包括計算單元、片上網絡（NoC）和系統(tǒng)控制。具體而言，本項目將設計能夠精確響應神經元興奮事件、僅在實際需要時進行計算和通信的神經元電路和突觸電路；設計支持異步數據傳輸、具有低功耗和高帶寬比的片上網絡路由算法和拓撲結構；設計能夠動態(tài)調度計算資源、根據事件流負載調整系統(tǒng)運行狀態(tài)的事件驅動處理器。這種從器件、NoC到系統(tǒng)級的全鏈路事件驅動設計，旨在最大限度地減少不必要的計算和通信活動，實現計算資源的精細化管理和高效利用，從而在保持較高計算性能的同時，顯著降低系統(tǒng)的整體功耗和延遲，實現前所未有的能效比。這與現有研究中部分采用事件驅動原理但未完全系統(tǒng)化或在架構中深度集成的做法相比，體現了更全面、更深入的架構創(chuàng)新。

3.**支持高效片上學習的自適應架構設計的創(chuàng)新：**現今許多應用場景需要模型具備環(huán)境適應能力和持續(xù)學習能力。然而，將復雜的學習算法完全在馮·諾依曼架構外執(zhí)行，再加載到神經形態(tài)芯片上，不僅效率低下，而且難以實現真正的實時在線學習。本項目提出的創(chuàng)新點在于，致力于在神經形態(tài)計算架構內部原生支持高效輕量級的片上學習機制。這包括設計能夠在芯片上實時進行權重更新、模型微調甚至重新配置計算單元的自適應電路結構；研究適合神經形態(tài)硬件特性的、計算復雜度低、收斂速度快、存儲開銷小的片上學習算法（如改進的外積學習、基于脈沖時間編碼的學習等）；并將學習機制與事件驅動架構相結合，實現基于事件流的自適應調整。這種架構層面的片上學習能力集成，旨在使神經形態(tài)芯片不僅能夠執(zhí)行預訓練模型，更能根據環(huán)境變化進行在線學習和優(yōu)化，提高模型的泛化能力和魯棒性，使其能夠應用于更復雜、動態(tài)變化的真實世界場景。這超越了現有研究中主要依賴離線訓練或簡單模型更新的模式，實現了神經形態(tài)計算在智能化方面的關鍵一步，具有顯著的架構創(chuàng)新意義。

4.**理論與方法相結合的系統(tǒng)性架構優(yōu)化策略的創(chuàng)新：**本項目并非孤立地優(yōu)化器件、算法或架構中的某一個環(huán)節(jié)，而是強調理論指導下的系統(tǒng)性協(xié)同優(yōu)化。創(chuàng)新點在于建立一套連接材料物理特性、電路級性能、算法需求與系統(tǒng)級表現的跨層次設計框架。通過精確的器件物理模型指導電路設計，通過高效的電路模型支撐算法實現，通過優(yōu)化的算法需求反哺架構設計。同時，采用多目標優(yōu)化方法，綜合考慮功耗、延遲、面積、計算精度、能效比等多個相互關聯(lián)的設計指標，尋求帕累托最優(yōu)解。這種理論與實踐、器件與系統(tǒng)、不同設計層級之間緊密結合的系統(tǒng)性優(yōu)化策略，能夠更有效地解決神經形態(tài)計算架構設計中面臨的復雜挑戰(zhàn)，避免顧此失彼，有望設計出整體性能更優(yōu)的架構方案。這體現了在研究方法上的創(chuàng)新，即從孤立設計走向系統(tǒng)化協(xié)同設計。

5.**面向特定應用場景的架構適配與驗證的創(chuàng)新：**本項目在架構設計過程中，將充分考慮神經形態(tài)計算在不同應用場景下的特定需求。例如，在智能傳感器領域，可能更注重低功耗和事件驅動處理能力；在邊緣計算領域，可能更注重計算密度和實時性；在自動駕駛領域，則可能同時關注高精度、高可靠性、實時性和可擴展性。項目將研究如何通過架構配置或軟件調整，使設計的神經形態(tài)計算架構能夠靈活適應不同的應用需求。同時，項目不僅進行通用的仿真驗證，還將針對典型的應用任務（如圖像識別、目標檢測、語音識別等），在FPGA原型和最終ASIC芯片上進行嚴格的性能評估和對比分析，驗證架構在實際應用中的有效性和實用性。這種面向特定應用的架構適配與驗證策略，確保了研究成果不僅具有理論先進性，更能滿足實際應用需求，體現了應用層面的創(chuàng)新。

八．預期成果

本項目旨在通過系統(tǒng)性的研究，突破神經形態(tài)計算領域的關鍵技術瓶頸，構建一套高效能的神經形態(tài)計算架構，并形成一系列具有自主知識產權的理論成果和技術方案。預期成果主要包括以下幾個方面：

1.**理論貢獻：**

***新型憶阻器材料設計理論：**建立一套基于理論計算和實驗驗證的新型高性能憶阻器材料設計理論。明確不同元素摻雜比例、器件結構參數對憶阻器關鍵電學特性（如電阻比、切換電壓、速度、endurance、線性度）的影響規(guī)律，形成可指導高性能憶阻器材料研發(fā)的設計原則和模型。為下一代非易失性存儲器和神經形態(tài)計算核心器件提供新的材料選擇和設計思路。

***事件驅動神經形態(tài)計算理論：**形成一套完善的事件驅動神經形態(tài)計算理論體系，包括精確的神經元和突觸電路模型、高效的事件驅動片上網絡（NoC）路由算法與拓撲理論、以及事件驅動計算的資源調度與能效分析方法。深化對事件驅動計算范式下信息處理特性的理解，為設計更高效、更節(jié)能的神經形態(tài)計算系統(tǒng)提供理論指導。

***支持片上學習的神經形態(tài)計算理論：**發(fā)展一套支持片上學習的神經形態(tài)計算理論框架，包括輕量級片上學習算法的理論分析、學習機制與硬件架構的協(xié)同設計理論、以及片上學習過程的自適應控制理論。為構建具備持續(xù)學習能力的神經形態(tài)智能系統(tǒng)提供理論基礎。

***神經形態(tài)計算架構設計方法學：**總結并提出一套系統(tǒng)化的神經形態(tài)計算架構設計方法學，涵蓋從器件選擇、電路設計、NoC集成、算法適配到系統(tǒng)優(yōu)化的完整流程。該方法學將融合理論分析、仿真建模和實驗驗證，為未來神經形態(tài)計算架構的設計提供系統(tǒng)性的指導框架。

2.**技術創(chuàng)新與原型系統(tǒng)：**

***高性能憶阻器器件原型：**研發(fā)出一系列具有優(yōu)異性能（高精度、高速度、長endurance、低漏電流）的新型憶阻器器件原型。通過實驗測試驗證器件的關鍵性能指標，達到或超越現有商用器件水平，為后續(xù)芯片流片提供核心有源器件。

***事件驅動神經形態(tài)計算架構原型：**設計并實現一套基于高性能憶阻器的事件驅動神經形態(tài)計算架構方案。在FPGA平臺上構建該架構的原型系統(tǒng)，驗證其事件驅動處理能力、系統(tǒng)級功耗和能效比等關鍵性能指標。

***支持片上學習的神經形態(tài)計算架構原型：**在FPGA原型系統(tǒng)或ASIC原型芯片上實現支持高效片上學習的功能模塊，驗證片上學習算法的有效性和架構的自適應能力。

***ASIC原型芯片：**基于驗證通過的架構方案，完成ASIC芯片的版圖設計，并選擇合適的工藝進行流片。制造出神經形態(tài)計算原型芯片，并進行全面的功能、性能（計算速度、延遲）、功耗和能效比測試，直觀展示研究成果。

3.**實踐應用價值：**

***推動芯片技術發(fā)展：**本項目研究成果將顯著提升我國在神經形態(tài)計算領域的自主創(chuàng)新能力，突破國外技術壁壘，為發(fā)展自主可控的芯片提供關鍵技術支撐，推動我國芯片產業(yè)的健康發(fā)展。

***降低應用成本與能耗：**高效能的神經形態(tài)計算芯片具有低功耗、高能效比的特點，能夠大幅降低應用的算力成本和能耗，特別是在邊緣計算和移動端應用中具有巨大潛力，有助于促進技術的普及和應用。

***拓展應用領域：**本項目成果有望拓展技術在智能傳感器、物聯(lián)網、智能汽車、智能電網、智慧醫(yī)療等領域的應用。例如，低功耗的神經形態(tài)傳感器可用于環(huán)境監(jiān)測、人機交互；高效的神經形態(tài)邊緣芯片可用于車載智能決策、智能家居控制等。

***形成知識產權與產業(yè)轉化：**項目預期將產生多項發(fā)明專利、高水平學術論文和軟件著作權。研究成果有望通過技術許可、合作開發(fā)等方式進行產業(yè)轉化，帶動相關產業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造新的經濟增長點。

***培養(yǎng)專業(yè)人才：**項目執(zhí)行過程中將培養(yǎng)一批掌握神經形態(tài)計算前沿技術的跨學科高層次人才，為我國相關領域的人才隊伍建設提供支撐。

4.**學術交流與成果推廣：**

***高水平學術成果：**項目預期發(fā)表系列高水平學術論文，在國際頂級期刊和會議上發(fā)表研究成果，提升我國在神經形態(tài)計算領域的學術影響力。

***學術交流與合作：**通過參加國內外學術會議、舉辦專題研討會等方式，與國內外同行開展深入交流與合作，促進神經形態(tài)計算技術的共同進步。

***技術成果推廣：**通過技術報告、專利申請、開源代碼等方式，向學術界和產業(yè)界推廣項目成果，促進技術的傳播和應用。

綜上所述，本項目預期在理論、技術和應用等多個層面取得顯著成果，為下一代芯片的發(fā)展提供重要的技術支撐和產業(yè)價值，具有重要的戰(zhàn)略意義和廣闊的應用前景。

九.項目實施計劃

本項目實施周期為四年，共分為四個主要階段，每個階段下設具體的子任務，并制定了詳細的進度安排。同時，針對項目實施過程中可能存在的風險，制定了相應的管理策略。

1.**項目時間規(guī)劃：**

***第一階段：關鍵器件與基礎單元研發(fā)（第1-12個月）**

***任務分配：**

*子任務1.1：新型憶阻器材料計算篩選與機理研究（第1-3個月）：負責進行第一性原理計算、緊束縛模型構建，篩選候選材料組分，分析其工作機理。

*子任務1.2：設計并制備高性能憶阻器器件原型（第4-6個月）：負責設計器件結構，委托加工中心制備樣品，進行初步的電學特性測試。

*子任務1.3：測試并表征憶阻器器件性能，建立物理模型（第7-9個月）：負責系統(tǒng)性地測試器件的切換特性、endurance、讀寫速度、漏電流等，利用仿真軟件建立器件物理模型。

*子任務1.4：設計并仿真基于憶阻器的神經形態(tài)計算單元（神經元、突觸）（第10-12個月）：負責設計基于憶阻器的電路，利用SPICE等工具進行仿真驗證，評估其功能和性能。

***進度安排：**此階段的主要目標是完成新型高性能憶阻器材料的篩選、器件的制備與表征，以及基礎神經形態(tài)計算單元的設計與仿真。預期在第12個月末完成所有任務，并形成初步的器件性能數據和電路設計方案。

***第二階段：事件驅動架構設計與仿真（第13-24個月）**

***任務分配：**

*子任務2.1：設計片上網絡（NoC）模型，支持事件驅動數據傳輸（第13-15個月）：負責研究不同NoC拓撲結構和路由算法，設計支持事件驅動通信的NoC模型。

*子任務2.2：設計事件驅動處理器，管理事件流和計算任務（第16-18個月）：負責設計事件驅動的控制邏輯和數據處理單元，實現系統(tǒng)級的任務調度。

*子任務2.3：集成憶阻器單元、計算單元和NoC，構建事件驅動神經形態(tài)計算架構（第19-21個月）：負責將各個模塊集成，完成架構的整體設計。

*子任務2.4：進行系統(tǒng)級仿真，評估架構在功耗、延遲、能效比等方面的性能（第22-24個月）：負責搭建系統(tǒng)級仿真平臺，對設計的架構進行全面性能評估。

***進度安排：**此階段的主要目標是完成事件驅動神經形態(tài)計算架構的設計，并通過仿真驗證其性能。預期在第24個月末完成所有任務，并形成一套完整的架構設計方案和仿真結果。

***第三階段：片上學習機制集成與驗證（第25-36個月）**

***任務分配：**

*子任務3.1：設計支持片上學習的架構擴展方案（第25-27個月）：負責研究片上學習機制，設計架構擴展方案，包括硬件和軟件接口。

*子任務3.2：研究并選擇合適的片上學習算法（第28-30個月）：負責調研現有片上學習算法，選擇適合本項目架構的算法，并進行改進。

*子任務3.3：在仿真平臺中實現片上學習機制，并進行仿真驗證（第31-33個月）：負責在系統(tǒng)級仿真平臺中實現片上學習功能，并進行仿真測試。

*子任務3.4：在FPGA原型上實現并測試片上學習功能（第34-36個月）：負責在FPGA平臺上實現片上學習功能，并進行硬件測試驗證。

***進度安排：**此階段的主要目標是完成片上學習機制的集成，并通過仿真和硬件驗證其功能。預期在第36個月末完成所有任務，并形成支持片上學習的架構方案和驗證結果。

***第四階段：整體架構驗證與ASIC流片（第37-48個月）**

***任務分配：**

*子任務4.1：完成神經形態(tài)計算架構的整體方案設計（第37-38個月）：負責整合前三階段成果，完成架構的最終設計定型。

*子任務4.2：進行全面的系統(tǒng)級仿真與性能評估（第39-40個月）：負責進行更詳細的系統(tǒng)級仿真，包括功能驗證、性能分析和功耗估算。

*子任務4.3：完成ASIC芯片的版圖設計與驗證（第41-43個月）：負責進行芯片版圖設計，并進行DRC、ERC等驗證。

*子任務4.4：進行ASIC流片，制作原型芯片（第44-45個月）：負責聯(lián)系代工廠進行流片，制作ASIC原型芯片。

*子任務4.5：對原型芯片進行詳細的測試與性能分析，總結研究成果（第46-48個月）：負責對原型芯片進行功能、性能、功耗等測試，撰寫項目總結報告，整理發(fā)表學術論文。

***進度安排：**此階段的主要目標是完成架構的最終設計，進行ASIC流片，并對原型芯片進行全面的測試和驗證。預期在第48個月末完成所有任務，并形成最終的項目成果報告和系列學術論文。

2.**風險管理策略：**

***技術風險及應對策略：**

***風險1：**新型憶阻器材料研發(fā)失敗，無法獲得預期性能。

**應對策略：**建立多材料體系篩選機制，并行開展多種材料的計算與制備；加強與合作實驗室的交流，共享研發(fā)資源與經驗；預留一定的研究經費用于探索性材料研究。

***風險2：**事件驅動架構設計復雜度高，仿真效率低下。

**應對策略：**采用模塊化設計方法，分階段進行架構設計與仿真；開發(fā)高效的仿真工具和算法，優(yōu)化仿真流程；引入硬件在環(huán)仿真，加速關鍵模塊的驗證。

***風險3：**片上學習算法與硬件架構匹配度不高，學習效果不理想。

**應對策略：**建立算法與架構協(xié)同設計流程，早期介入架構設計階段進行算法適配；開展算法硬件加速研究，優(yōu)化算法計算復雜度；選擇多種候選算法進行評估，選擇最優(yōu)方案。

***風險4：**ASIC流片過程中出現設計錯誤或工藝問題，導致流片失敗或性能不達標。

**應對策略：**加強設計驗證流程，引入形式驗證和仿真回歸測試；與代工廠保持密切溝通，提前了解工藝特性并進行設計優(yōu)化；準備備選工藝方案，如出現嚴重問題可考慮轉換工藝。

***管理風險及應對策略：**

***風險1：**項目進度延誤，無法按計劃完成研究任務。

**應對策略：**制定詳細的項目計劃，明確各階段任務和時間節(jié)點；建立有效的項目監(jiān)控機制，定期進行進度評估；及時調整項目計劃，應對突發(fā)情況。

***風險2：**研究團隊人員變動，影響項目連續(xù)性。

**應對策略：**建立完善的人才培養(yǎng)和激勵機制，穩(wěn)定核心研究團隊；制定知識管理計劃，定期進行技術交流和文檔共享；培養(yǎng)多面手，降低對單一人員的依賴。

***風險3：**經費使用不合規(guī)或短缺，影響項目實施。

**應對策略：**嚴格按照財務制度使用經費，加強預算管理；定期進行財務審計，確保經費使用的合規(guī)性；積極拓展經費來源，如申請橫向課題或與企業(yè)合作。

***外部風險及應對策略：**

***風險1：**國內外相關技術發(fā)展迅速，項目成果可能失去競爭力。

**應對策略：**密切關注國內外技術發(fā)展趨勢，及時調整研究方向和技術路線；加強知識產權保護，形成技術壁壘；積極參與行業(yè)標準的制定，搶占技術制高點。

***風險2：**政策環(huán)境變化，影響項目支持力度。

**應對策略：**加強與相關部門的溝通，及時了解政策動向；積極爭取多渠道支持，降低對單一政策依賴；注重成果轉化，形成產業(yè)效益，增強項目可持續(xù)性。

通過制定上述風險管理體系，項目組將能夠識別、評估和應對項目實施過程中可能遇到的各種風險，確保項目研究目標的順利實現。

十.項目團隊

本項目匯聚了一支由多學科專家組成的強大研究團隊，核心成員均具有深厚的專業(yè)背景和豐富的研究經驗，涵蓋材料科學、微電子工程、神經科學、計算機體系結構等多個領域，能夠為項目的順利實施提供全方位的技術支撐和智力保障。

1.**團隊成員介紹：**

***項目負責人：**張教授，清華大學微電子系教授，博士生導師。長期從事新型存儲器件和神經形態(tài)計算研究，在憶阻器材料與器件、神經形態(tài)電路設計等領域取得一系列重要成果，發(fā)表高水平論文30余篇，擁有多項發(fā)明專利。曾主持國家自然科學基金重點項目和科技部重點研發(fā)計劃項目，具有豐富的項目管理和團隊領導經驗。

***核心成員1：**李研究員，中國科學院半導體研究所研究員，神經形態(tài)計算研究中心主任。專注于類腦計算芯片設計與實現，帶領團隊研制出多代神經形態(tài)計算原型芯片，性能指標處于國際領先水平。在SNNs算法、事件驅動架構設計方面具有深厚造詣，發(fā)表頂級會議論文20余篇，擁有多項核心專利。

***核心成員2：**王博士，加州大學伯克利分校電子工程系博士，研究方向為低功耗集成電路設計。在憶阻器器件物理建模、神經形態(tài)計算單元電路優(yōu)化方面有突出貢獻，擅長采用SPICE等工具進行電路級仿真，具有豐富的FPGA原型驗證經驗。

***核心成員3：**趙教授，清華大學計算機科學與技術系教授，研究院智能系統(tǒng)實驗室主任。在深度學習理論、神經網絡算法優(yōu)化、硬件軟件協(xié)同設計等方面具有深厚積累，擅長開發(fā)高效的神經網絡仿真框架，在算法與硬件協(xié)同設計領域成果卓著。

***核心成員4：**陳博士，劍橋大學物理系博士，研究方向為材料物理與器件物理。專注于新型二維材料、憶阻器物理機制研究，擅長采用第一性原理計算、器件表征等技術，為憶阻器材料設計提供理論指導。

***核心成員5：**孫工程師，華為海思半導體部門高級工程師，負責芯片架構設計與流片。在ASIC設計、版圖優(yōu)化、硬件驗證等方面具有豐富經驗，主導過多個芯片項目，熟悉主流半導體工藝。

2.**團隊成員的角色分配與合作模式：**

**角色分配：**

***項目負責人**全面負責項目的整體規(guī)劃、資源協(xié)調和進度管理，統(tǒng)籌協(xié)調各研究方向的進展，確保項目目標的實現。

***核心成員1**負責神經形態(tài)計算架構的整體設計，包括系