技術(shù)科研課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，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

本項(xiàng)目旨在研發(fā)一種面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)，以解決當(dāng)前芯片在算力提升與能耗控制之間的矛盾。隨著深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度的持續(xù)增長，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)面臨功耗飆升、散熱瓶頸等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，亟需突破性創(chuàng)新。項(xiàng)目核心目標(biāo)是通過融合新型異構(gòu)計(jì)算單元、片上網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整技術(shù)，構(gòu)建一套兼顧計(jì)算密度與能效的架構(gòu)體系。研究方法將基于多物理場(chǎng)仿真與硬件原型驗(yàn)證，重點(diǎn)突破稀疏計(jì)算優(yōu)化、存內(nèi)計(jì)算集成及近存計(jì)算網(wǎng)絡(luò)三大技術(shù)瓶頸。預(yù)期成果包括：1）設(shè)計(jì)一套包含加速器、存算一體化單元及智能功耗管理模塊的芯片架構(gòu)方案；2）通過仿真驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)同等算力下功耗降低40%以上，峰值性能提升30%；3）形成一套可復(fù)用的架構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范，為國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)化提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。該研究成果將顯著提升我國在高端芯片領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力，并為智能汽車、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用場(chǎng)景提供高效能、低成本的計(jì)算解決方案。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）已從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)前沿，成為推動(dòng)新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。以深度學(xué)習(xí)為代表的新型算法在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能決策等領(lǐng)域展現(xiàn)出顛覆性潛力，深刻改變了信息處理和人類交互方式。與此同時(shí)，支撐應(yīng)用的計(jì)算硬件需求也呈現(xiàn)爆炸式增長。芯片作為算力的核心載體，其性能指標(biāo)與能耗效率直接決定了技術(shù)的落地范圍和成本效益。然而，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)在應(yīng)對(duì)計(jì)算負(fù)載時(shí)暴露出諸多局限性，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，而摩爾定律逐漸逼近物理極限，單純依靠晶體管尺寸微縮提升性能的路徑日益失效。其次，深度學(xué)習(xí)模型普遍具有高計(jì)算量、大內(nèi)存訪問和稀疏數(shù)據(jù)特性，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)中計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元分離的馮·諾依曼瓶頸導(dǎo)致數(shù)據(jù)搬運(yùn)開銷巨大，能耗占比高達(dá)70%以上。再次，現(xiàn)有芯片多采用單一類型的計(jì)算單元（如CPU或GPU）進(jìn)行通用計(jì)算，難以高效匹配不同算子（如卷積、矩陣乘法、注意力機(jī)制）的特定計(jì)算模式，導(dǎo)致資源利用率低下。最后，全球化供應(yīng)鏈不確定性加劇，關(guān)鍵芯片市場(chǎng)長期被少數(shù)跨國巨頭壟斷，高端芯片產(chǎn)能與定價(jià)權(quán)受制于人，嚴(yán)重制約我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

上述問題凸顯了研發(fā)新型計(jì)算架構(gòu)的緊迫性和必要性。從技術(shù)發(fā)展維度看，芯片計(jì)算架構(gòu)研究已從單純追求算力提升轉(zhuǎn)向算力、能效、面積（PPA）的協(xié)同優(yōu)化，異構(gòu)計(jì)算、存內(nèi)計(jì)算、近存計(jì)算等前沿技術(shù)成為國際競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。美國、歐盟、韓國等國紛紛投入巨資布局下一代芯片架構(gòu)，通過制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、建設(shè)開放生態(tài)等方式搶占技術(shù)制高點(diǎn)。我國在芯片領(lǐng)域雖取得一定進(jìn)展，但在核心架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵IP開發(fā)等方面仍存在明顯短板，缺乏具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的計(jì)算架構(gòu)體系。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度看，隨著智能汽車、智能醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景的規(guī)?；涞?，芯片市場(chǎng)需求呈現(xiàn)多元化、定制化趨勢(shì)，對(duì)芯片性能密度、功耗控制、功能安全等提出更高要求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破500億元，年增長率超過50%，但高端芯片自給率不足10%，核心架構(gòu)和EDA工具對(duì)外依存度高，已成為制約產(chǎn)業(yè)升級(jí)的卡脖子環(huán)節(jié)。從學(xué)術(shù)研究維度看，計(jì)算對(duì)硬件提出了全新范式，推動(dòng)了計(jì)算數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、集成電路設(shè)計(jì)等多學(xué)科交叉融合，相關(guān)研究已成為國際學(xué)術(shù)前沿的重要陣地。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一技術(shù)方向的優(yōu)化，缺乏系統(tǒng)性、前瞻性的架構(gòu)創(chuàng)新，難以滿足未來技術(shù)發(fā)展的復(fù)雜需求。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下三個(gè)層面：第一，社會(huì)價(jià)值層面。本項(xiàng)目研發(fā)的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)，將直接應(yīng)用于智能終端、數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景，有效緩解能源消耗壓力，符合國家“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)。通過提升芯片自主可控水平，降低對(duì)進(jìn)口芯片的依賴，增強(qiáng)我國在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的國家安全和產(chǎn)業(yè)安全。特別是在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、公共安全等領(lǐng)域，自主可控的芯片能夠保障核心系統(tǒng)的自主性和可靠性，避免潛在的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，高性能低功耗的芯片將加速技術(shù)在醫(yī)療健康、教育、交通等民生領(lǐng)域的普及應(yīng)用，提升社會(huì)運(yùn)行效率和人民生活品質(zhì)。第二，經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面。本項(xiàng)目成果將形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的計(jì)算架構(gòu)體系，為核心芯片企業(yè)、系統(tǒng)集成商提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展，培育新質(zhì)生產(chǎn)力。通過優(yōu)化芯片性能密度和功耗效率，可有效降低應(yīng)用的開發(fā)成本和部署成本，提升我國產(chǎn)業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。據(jù)測(cè)算，本項(xiàng)目成果大規(guī)模應(yīng)用后，可帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)年產(chǎn)值增長超過千億元，創(chuàng)造大量高技術(shù)就業(yè)崗位，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能。此外，該架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化將促進(jìn)我國集成電路設(shè)計(jì)生態(tài)的完善，形成具有全球影響力的芯片產(chǎn)業(yè)集群。第三，學(xué)術(shù)價(jià)值層面。本項(xiàng)目通過跨學(xué)科交叉研究，探索計(jì)算與硬件架構(gòu)的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，將推動(dòng)計(jì)算理論、體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、集成電路物理設(shè)計(jì)等多領(lǐng)域理論創(chuàng)新。項(xiàng)目提出的異構(gòu)計(jì)算統(tǒng)一調(diào)度模型、存算一體化設(shè)計(jì)方法、動(dòng)態(tài)功耗管理策略等，將豐富芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)理論體系，為后續(xù)研究提供重要參考。同時(shí)，通過構(gòu)建開放的架構(gòu)測(cè)試平臺(tái)和評(píng)估體系，有助于完善芯片性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)學(xué)術(shù)界的交流與合作，提升我國在計(jì)算領(lǐng)域的研究話語權(quán)。綜上所述，本項(xiàng)目研究不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)緊迫性，更蘊(yùn)含著深遠(yuǎn)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值，將為我國搶占下一代芯片技術(shù)制高點(diǎn)提供有力支撐。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域，國際前沿研究呈現(xiàn)出多元化、深度化的發(fā)展趨勢(shì)，主要聚焦于異構(gòu)計(jì)算、存內(nèi)計(jì)算、近存計(jì)算以及神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等方向，各大研究機(jī)構(gòu)、高校與企業(yè)均投入大量資源進(jìn)行探索。美國作為技術(shù)發(fā)源地，在高端芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)方面保持領(lǐng)先地位。斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等高校通過其SpinLab、RISC-VInstitute等項(xiàng)目，持續(xù)探索可編程計(jì)算架構(gòu)和開放指令集，推動(dòng)芯片的標(biāo)準(zhǔn)化與生態(tài)建設(shè)。IBM、Intel等傳統(tǒng)半導(dǎo)體巨頭則重點(diǎn)布局異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，整合CPU、GPU、FPGA等多種計(jì)算單元，并通過TileX、PonteVecchio等架構(gòu)項(xiàng)目提升計(jì)算能效。NVIDIA憑借其GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，不斷推出針對(duì)訓(xùn)練和推理優(yōu)化的計(jì)算架構(gòu)，如H100、Blackwell系列，強(qiáng)調(diào)多級(jí)緩存架構(gòu)和專用指令集。AMD則通過InfinityFabric高速互連技術(shù)和CPU+GPU協(xié)同設(shè)計(jì)，提升異構(gòu)計(jì)算性能。近年來，美國國防先進(jìn)研究計(jì)劃局（DARPA）啟動(dòng)的多項(xiàng)目計(jì)劃，如“神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)”（NEURO）和“極端異構(gòu)系統(tǒng)”（EHS），旨在突破下一代計(jì)算硬件的瓶頸。同時(shí)，美國學(xué)術(shù)界與企業(yè)界合作緊密，通過建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、共享計(jì)算資源等方式，加速芯片技術(shù)的迭代與應(yīng)用。

歐盟在芯片領(lǐng)域展現(xiàn)出戰(zhàn)略性和前瞻性，通過“地平線歐洲”（HorizonEurope）計(jì)劃等大型科研項(xiàng)目，系統(tǒng)布局計(jì)算基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)化。芬蘭赫爾辛基大學(xué)、德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院等高校在存內(nèi)計(jì)算和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域取得突出進(jìn)展。芬蘭的FPGA巨頭Xilinx（現(xiàn)AMD旗下）持續(xù)優(yōu)化其ZynqUltraScale+MPSoC架構(gòu)，強(qiáng)化加速能力。德國通過“芯片”（onChip）計(jì)劃，支持英飛凌、博世等企業(yè)研發(fā)面向汽車等領(lǐng)域的專用芯片。歐洲研究聯(lián)盟（EUCaN）等項(xiàng)目致力于構(gòu)建開放式的計(jì)算架構(gòu)測(cè)試基準(zhǔn)和評(píng)估方法，推動(dòng)跨機(jī)構(gòu)協(xié)作。歐盟在半導(dǎo)體設(shè)備與材料領(lǐng)域擁有較強(qiáng)基礎(chǔ)，通過“ChipsAct”法案加大對(duì)國產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)、制造全產(chǎn)業(yè)鏈的支持力度，力圖打破美國的技術(shù)壟斷。英國通過“計(jì)算中心”網(wǎng)絡(luò)，為學(xué)術(shù)界和企業(yè)提供高性能計(jì)算資源，支持芯片算法與架構(gòu)創(chuàng)新。盡管歐盟在基礎(chǔ)研究方面投入巨大，但在高端芯片制造環(huán)節(jié)仍依賴臺(tái)積電、三星等亞洲代工廠，產(chǎn)業(yè)鏈整合能力有待提升。

亞洲地區(qū)，特別是中國和韓國，在芯片研發(fā)方面展現(xiàn)出強(qiáng)勁動(dòng)力和快速追趕態(tài)勢(shì)。中國在芯片領(lǐng)域呈現(xiàn)政府引導(dǎo)、企業(yè)主導(dǎo)、高校參與的良好發(fā)展局面。百度、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭建立內(nèi)部芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)，推出飛騰、寒武紀(jì)、鯤鵬等系列芯片產(chǎn)品，覆蓋云端、邊緣端及終端場(chǎng)景。華為海思雖然面臨外部壓力，但其昇騰（Ascend）系列處理器在性能和功耗方面仍保持較高水準(zhǔn)。中國高校如清華大學(xué)、浙江大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等在計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域布局較早，形成了特色研究方向，如類腦計(jì)算、可編程邏輯器件等。中國通過“國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃”、“國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要”等政策，支持芯片設(shè)計(jì)、EDA工具、制造工藝全鏈條發(fā)展，建立了多個(gè)國家級(jí)芯片研發(fā)中心和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。韓國則在半導(dǎo)體制造技術(shù)與芯片設(shè)計(jì)之間形成了良性循環(huán)，三星電子持續(xù)推出其Exynos處理器，并在芯片領(lǐng)域獲得多項(xiàng)專利。韓國政府通過“12計(jì)劃”等，整合國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)、制造、應(yīng)用資源，重點(diǎn)發(fā)展智能汽車、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的芯片。韓國浦項(xiàng)科技大學(xué)、高麗大學(xué)等在先進(jìn)存儲(chǔ)技術(shù)和3D封裝方面具有較強(qiáng)實(shí)力，為芯片發(fā)展提供技術(shù)支撐。日本雖然在CPU、GPU市場(chǎng)影響力下降，但在專用芯片領(lǐng)域仍有一定積累，如Renesas推出的面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的處理器。亞洲國家在芯片研發(fā)方面呈現(xiàn)出地域協(xié)同、技術(shù)互補(bǔ)的特點(diǎn)，但普遍面臨高端人才短缺、核心IP依賴進(jìn)口、制造環(huán)節(jié)受限等問題。

國內(nèi)研究現(xiàn)狀方面，我國在芯片計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但與國際頂尖水平相比仍存在一定差距。在異構(gòu)計(jì)算方面，國內(nèi)企業(yè)多采用基于CPU+GPU的協(xié)同設(shè)計(jì)思路，如華為昇騰架構(gòu)整合了加速卡與CPU，百度昆侖芯則嘗試將核集成于ARM架構(gòu)處理器中。然而，在異構(gòu)單元的統(tǒng)一調(diào)度、任務(wù)卸載策略、軟硬件協(xié)同優(yōu)化等方面仍需深化研究。在存內(nèi)計(jì)算領(lǐng)域，國內(nèi)高校如清華大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等開展了基于SRAM、DRAM等技術(shù)的存內(nèi)計(jì)算探索，提出了一些新穎的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，但在工藝兼容性、噪聲控制、寫操作效率等方面面臨挑戰(zhàn)。例如，西安電子科技大學(xué)的“存內(nèi)計(jì)算處理器”項(xiàng)目初步驗(yàn)證了在SRAM陣列中直接進(jìn)行計(jì)算的能力，但距離大規(guī)模商用尚有距離。在近存計(jì)算領(lǐng)域，國內(nèi)研究多聚焦于通過優(yōu)化片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)，縮短計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元的訪問距離，如東南大學(xué)提出的“基于網(wǎng)絡(luò)-on-chip的近存計(jì)算架構(gòu)”，通過在NoC中集成計(jì)算邏輯，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲。但在近存計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化、流量調(diào)度算法、多核協(xié)同機(jī)制等方面仍需突破。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，國內(nèi)高校如中國科學(xué)院神經(jīng)科學(xué)研究所、北京大學(xué)等開展了類腦計(jì)算芯片的研究，探索生物啟發(fā)計(jì)算范式，但在算力密度、算法映射效率、硬件可塑性等方面與國際先進(jìn)水平存在差距。國內(nèi)企業(yè)在芯片設(shè)計(jì)工具鏈方面仍較依賴國外EDA廠商，自主設(shè)計(jì)的EDA工具在功能完備性和性能效率上尚有不足。此外，國內(nèi)缺乏系統(tǒng)性的芯片架構(gòu)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)和開放測(cè)試平臺(tái)，難以客觀評(píng)估不同架構(gòu)方案的優(yōu)劣，阻礙了技術(shù)的良性競(jìng)爭(zhēng)與迭代。

盡管國內(nèi)在芯片計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域取得了一定成果，但仍存在諸多研究空白和待解決問題。首先，在異構(gòu)計(jì)算統(tǒng)一調(diào)度層面，如何設(shè)計(jì)高效、動(dòng)態(tài)的調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)不同計(jì)算單元（CPU、GPU、NPU、FPGA等）之間的任務(wù)卸載與協(xié)同執(zhí)行，以最大化系統(tǒng)整體性能和能效，仍是核心挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有研究多基于靜態(tài)任務(wù)劃分或簡(jiǎn)單的啟發(fā)式調(diào)度，缺乏對(duì)復(fù)雜工作負(fù)載動(dòng)態(tài)特性的有效建模與適應(yīng)。其次，在存內(nèi)計(jì)算領(lǐng)域，如何解決高密度集成帶來的信號(hào)完整性、功耗控制、噪聲干擾等問題，是制約其商用的關(guān)鍵瓶頸。特別是對(duì)于高精度計(jì)算和復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算，如何在存內(nèi)實(shí)現(xiàn)可靠、高效的計(jì)算功能，同時(shí)保證存儲(chǔ)密度和讀寫速度，仍需深入探索。第三，在近存計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)層面，如何構(gòu)建支持大規(guī)模計(jì)算單元的高帶寬、低延遲、低功耗片上網(wǎng)絡(luò)，并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度策略，以適應(yīng)算子間復(fù)雜的內(nèi)存訪問模式，是當(dāng)前研究的難點(diǎn)。現(xiàn)有NoC設(shè)計(jì)多基于傳統(tǒng)通信模型，難以有效支持計(jì)算中的突發(fā)性、不規(guī)則訪問特征。第四，在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，如何將深度學(xué)習(xí)算法有效映射到生物啟發(fā)硬件架構(gòu)，并開發(fā)適應(yīng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算特性的編譯與優(yōu)化工具鏈，以充分發(fā)揮其低功耗優(yōu)勢(shì)，是當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)芯片多面向特定簡(jiǎn)單模型，對(duì)于復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型的支持能力有限。第五，國內(nèi)在芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)理論方面積累不足，缺乏系統(tǒng)性的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法論和理論指導(dǎo)，導(dǎo)致設(shè)計(jì)過程依賴經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)，效率較低。此外，國內(nèi)缺乏自主可控的芯片架構(gòu)測(cè)試基準(zhǔn)和開放測(cè)試平臺(tái)，難以進(jìn)行客觀、全面的性能評(píng)估，阻礙了技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。綜上所述，國內(nèi)在芯片計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域雖取得一定進(jìn)展，但在關(guān)鍵核心技術(shù)、基礎(chǔ)理論、設(shè)計(jì)工具和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面仍存在明顯短板，亟需通過系統(tǒng)性、前瞻性的研究攻關(guān)，突破現(xiàn)有瓶頸，實(shí)現(xiàn)從跟跑到并跑乃至領(lǐng)跑的跨越。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目的研究目標(biāo)旨在研發(fā)一種面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)，以突破當(dāng)前算力需求與能耗控制之間的矛盾，提升我國在高端芯片領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力。具體研究目標(biāo)包括：首先，構(gòu)建一套包含新型異構(gòu)計(jì)算單元、優(yōu)化的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）以及智能功耗管理模塊的計(jì)算架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)算力、能效和面積（PPA）的協(xié)同優(yōu)化；其次，針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的高計(jì)算量、大內(nèi)存訪問和稀疏數(shù)據(jù)特性，提出創(chuàng)新的計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同機(jī)制，顯著降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)開銷和存儲(chǔ)能耗；再次，設(shè)計(jì)并流片驗(yàn)證一個(gè)功能原型芯片，驗(yàn)證所提出架構(gòu)方案在性能和功耗方面的優(yōu)勢(shì)，為國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)化提供關(guān)鍵技術(shù)支撐；最后，形成一套可復(fù)用的架構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范和設(shè)計(jì)流程，推動(dòng)我國芯片設(shè)計(jì)生態(tài)的完善。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將重點(diǎn)開展以下五個(gè)方面的研究內(nèi)容：

第一，研究內(nèi)容一：面向計(jì)算負(fù)載特性的新型異構(gòu)計(jì)算單元設(shè)計(jì)。針對(duì)當(dāng)前芯片多采用單一類型計(jì)算單元（如CPU或GPU）導(dǎo)致資源利用率低、功耗高的問題，本研究將設(shè)計(jì)一種包含加速器、向量處理器、存內(nèi)計(jì)算單元和事件驅(qū)動(dòng)處理器的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。具體研究問題包括：1）如何根據(jù)不同算子（如卷積、矩陣乘法、Transformer自注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的計(jì)算模式和數(shù)據(jù)特征，劃分計(jì)算任務(wù)并映射到不同類型的計(jì)算單元？2）如何設(shè)計(jì)統(tǒng)一的指令集或任務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)不同計(jì)算單元間的無縫協(xié)同工作？3）如何針對(duì)不同計(jì)算單元的工藝特點(diǎn)和工作負(fù)載，進(jìn)行資源粒度動(dòng)態(tài)調(diào)整，以最大化資源利用率？研究假設(shè)是：通過異構(gòu)單元的精細(xì)化分工與協(xié)同調(diào)度，能夠?qū)崿F(xiàn)整體計(jì)算任務(wù)的加速，并顯著降低單位算力的能耗。我們將基于深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算模式分析，建立計(jì)算單元任務(wù)匹配模型，并通過性能仿真驗(yàn)證不同異構(gòu)組合下的性能與能效優(yōu)勢(shì)。重點(diǎn)突破加速器的高效性設(shè)計(jì)，集成專用硬件電路加速稀疏矩陣運(yùn)算、激活函數(shù)計(jì)算等關(guān)鍵算子；設(shè)計(jì)低功耗向量處理器，支持SIMD/SIMT指令模式，提升數(shù)據(jù)級(jí)并行處理能力；探索存內(nèi)計(jì)算單元與片上存儲(chǔ)的協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)在存儲(chǔ)陣列內(nèi)部的執(zhí)行；研究事件驅(qū)動(dòng)處理器，高效處理傳感器等外部輸入的稀疏事件流。

第二，研究內(nèi)容二：基于計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同的低功耗存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)。針對(duì)傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)中數(shù)據(jù)搬運(yùn)瓶頸導(dǎo)致能耗過高的問題，本研究將重點(diǎn)探索將計(jì)算邏輯集成到存儲(chǔ)單元附近或內(nèi)部的存內(nèi)計(jì)算（In-MemoryComputing,IMC）架構(gòu)。具體研究問題包括：1）如何選擇合適的存儲(chǔ)技術(shù)（如高密度SRAM、DRAM、ReRAM、RRAM等）進(jìn)行存內(nèi)計(jì)算集成，并解決工藝兼容性與可靠性問題？2）如何設(shè)計(jì)存內(nèi)計(jì)算的基本計(jì)算單元（如PE陣列），支持多種算子的并行執(zhí)行，并優(yōu)化寫操作效率與功耗？3）如何設(shè)計(jì)片上存儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算邏輯與存儲(chǔ)單元的緊密耦合，并優(yōu)化數(shù)據(jù)重用與訪存沖突？4）如何設(shè)計(jì)面向存內(nèi)計(jì)算的編譯器與內(nèi)存管理單元，實(shí)現(xiàn)模型的高效映射與動(dòng)態(tài)資源分配？研究假設(shè)是：通過將計(jì)算功能嵌入存儲(chǔ)單元，能夠顯著減少數(shù)據(jù)在計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元之間的傳輸次數(shù)和能量消耗，從而實(shí)現(xiàn)低功耗高性能計(jì)算。我們將對(duì)不同存儲(chǔ)技術(shù)的計(jì)算能力、功耗特性、集成難度進(jìn)行綜合評(píng)估，選擇最適合集成存內(nèi)計(jì)算功能的候選技術(shù)。重點(diǎn)設(shè)計(jì)基于3D堆疊或類神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)的存內(nèi)計(jì)算PE陣列，支持低功耗的加法、乘法、MAC等運(yùn)算，并通過行列掃描機(jī)制優(yōu)化寫操作效率。研究片上存儲(chǔ)系統(tǒng)中的計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元的協(xié)同調(diào)度策略，解決訪存沖突和數(shù)據(jù)一致性問題。開發(fā)支持存內(nèi)計(jì)算的編譯器前端，實(shí)現(xiàn)模型到計(jì)算-存儲(chǔ)單元的映射，以及運(yùn)行時(shí)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度。

第三，研究內(nèi)容三：面向異構(gòu)計(jì)算的智能動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）與功耗管理機(jī)制設(shè)計(jì)。針對(duì)應(yīng)用工作負(fù)載變化大、動(dòng)態(tài)范圍寬的特點(diǎn)，本研究將設(shè)計(jì)一種能夠跨異構(gòu)單元進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整和功耗優(yōu)化的智能功耗管理機(jī)制。具體研究問題包括：1）如何設(shè)計(jì)一種能夠?qū)崟r(shí)感知計(jì)算任務(wù)負(fù)載、計(jì)算單元溫度和電源噪聲的動(dòng)態(tài)功耗感知模型？2）如何制定跨異構(gòu)單元的協(xié)同DVFS策略，在保證性能的前提下，實(shí)現(xiàn)全局功耗的最小化？3）如何設(shè)計(jì)低開銷的功耗控制單元和電壓頻率調(diào)整電路，確保功耗管理策略的實(shí)時(shí)響應(yīng)和精確執(zhí)行？4）如何將功耗優(yōu)化與任務(wù)調(diào)度、資源分配等協(xié)同優(yōu)化？研究假設(shè)是：通過精確感知和智能調(diào)控，能夠在不同工作負(fù)載下動(dòng)態(tài)匹配計(jì)算單元的供電電壓和工作頻率，實(shí)現(xiàn)全局功耗的顯著降低，同時(shí)滿足性能要求。我們將設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)模型的動(dòng)態(tài)功耗感知算法，實(shí)時(shí)估計(jì)不同計(jì)算單元的計(jì)算強(qiáng)度、溫度狀態(tài)和電源環(huán)境。研究跨異構(gòu)單元的協(xié)同DVFS策略，考慮不同單元的特性差異和工作依賴關(guān)系，制定多目標(biāo)優(yōu)化方案。設(shè)計(jì)片上低功耗功耗控制單元和電壓頻率調(diào)整電路，支持快速、精確的電壓頻率切換。探索將功耗優(yōu)化與任務(wù)調(diào)度、資源分配進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化的算法框架，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)功耗效益的最大化。

第四，研究內(nèi)容四：支持計(jì)算負(fù)載特性的新型片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)。針對(duì)計(jì)算負(fù)載中普遍存在的突發(fā)性內(nèi)存訪問、不規(guī)則數(shù)據(jù)訪問模式對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)帶來的挑戰(zhàn)，本研究將設(shè)計(jì)一種能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率、降低延遲和功耗的專用片上網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。具體研究問題包括：1）如何設(shè)計(jì)支持高帶寬、低延遲、低功耗的NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以適應(yīng)計(jì)算中的數(shù)據(jù)密集型特性？2）如何設(shè)計(jì)高效的流量調(diào)度算法，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，并支持不同優(yōu)先級(jí)流量的傳輸？3）如何設(shè)計(jì)支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮、路由聚合等流量整形技術(shù)的NoC節(jié)點(diǎn)，降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和功耗？4）如何將NoC設(shè)計(jì)與計(jì)算單元、存儲(chǔ)單元進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)計(jì)算-存儲(chǔ)-網(wǎng)絡(luò)協(xié)同加速？研究假設(shè)是：通過采用新型NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、高效流量調(diào)度算法和流量整形技術(shù)，能夠顯著提升計(jì)算負(fù)載下的數(shù)據(jù)傳輸性能，降低網(wǎng)絡(luò)功耗，從而提升系統(tǒng)整體能效。我們將研究支持片上計(jì)算-存儲(chǔ)單元間高帶寬數(shù)據(jù)傳輸?shù)男滦蚇oC拓?fù)?，?D網(wǎng)絡(luò)、螺旋網(wǎng)絡(luò)或基于網(wǎng)絡(luò)-on-chip的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。設(shè)計(jì)基于概率路由、流式多級(jí)隊(duì)列（SMQ）等的高效流量調(diào)度算法，支持突發(fā)性數(shù)據(jù)傳輸和優(yōu)先級(jí)保證。研究支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和路由聚合的NoC節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)，降低網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。探索NoC與計(jì)算單元的協(xié)同設(shè)計(jì)，如將計(jì)算單元的輸出結(jié)果直接編碼為網(wǎng)絡(luò)傳輸格式；與存儲(chǔ)單元的協(xié)同設(shè)計(jì)，如支持存儲(chǔ)塊直接通過NoC傳輸?shù)取?/p>

第五，研究內(nèi)容五：面向芯片的低功耗硬件電路設(shè)計(jì)技術(shù)探索。為了從硬件層面進(jìn)一步提升計(jì)算架構(gòu)的能效，本研究將探索一系列低功耗硬件電路設(shè)計(jì)技術(shù)。具體研究問題包括：1）如何設(shè)計(jì)低功耗的加速器計(jì)算單元電路，特別是在支持稀疏計(jì)算、復(fù)數(shù)計(jì)算等特殊運(yùn)算時(shí)？2）如何設(shè)計(jì)低功耗的存內(nèi)計(jì)算PE陣列電路，優(yōu)化寫操作功耗和噪聲控制？3）如何設(shè)計(jì)低功耗的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）節(jié)點(diǎn)電路和互連線路，降低信號(hào)傳輸損耗和開關(guān)功耗？4）如何將低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)（如時(shí)鐘門控、電源門控、多電壓域設(shè)計(jì)等）與上述功能單元進(jìn)行集成優(yōu)化？研究假設(shè)是：通過采用創(chuàng)新的低功耗電路設(shè)計(jì)技術(shù)，能夠在保證計(jì)算性能的前提下，顯著降低計(jì)算架構(gòu)的靜態(tài)功耗和動(dòng)態(tài)功耗。我們將研究低功耗的查找表（LUT）結(jié)構(gòu)、專用計(jì)算單元電路，如低功耗稀疏矩陣乘法器、低功耗復(fù)數(shù)乘法器等。設(shè)計(jì)低功耗的存內(nèi)計(jì)算PE電路，采用優(yōu)化的存儲(chǔ)單元讀寫電路和計(jì)算邏輯電路，并研究噪聲抑制技術(shù)。設(shè)計(jì)低功耗的NoC節(jié)點(diǎn)電路，采用低功耗路由器邏輯和優(yōu)化的互連線結(jié)構(gòu)。將多種低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)行集成優(yōu)化，形成一套面向芯片的低功耗電路設(shè)計(jì)方法學(xué)。

以上五個(gè)研究內(nèi)容相互關(guān)聯(lián)、相互支撐，共同構(gòu)成了本項(xiàng)目的研究體系。通過系統(tǒng)研究，本項(xiàng)目期望能夠突破現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)在性能、功耗、面積等方面的瓶頸，為我國下一代芯片的研發(fā)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)的自主可控和高質(zhì)量發(fā)展。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真建模、硬件原型驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)評(píng)估相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)研究。研究方法具體包括：

首先，采用計(jì)算建模與理論分析的方法，對(duì)計(jì)算負(fù)載特性、不同計(jì)算單元的計(jì)算效率與能耗、存儲(chǔ)系統(tǒng)性能開銷、片上網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲與功耗等進(jìn)行建模與分析。通過建立數(shù)學(xué)模型和理論框架，定量評(píng)估不同架構(gòu)設(shè)計(jì)方案的性能與能效優(yōu)劣，為架構(gòu)設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。例如，將建立異構(gòu)計(jì)算單元的任務(wù)映射模型，分析不同任務(wù)分配策略下的計(jì)算效率與功耗；建立存內(nèi)計(jì)算單元的計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同模型，分析計(jì)算邏輯集成對(duì)訪存延遲和能耗的影響；建立片上網(wǎng)絡(luò)的流量模型與性能模型，分析不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與調(diào)度算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能與功耗的影響。

其次，采用系統(tǒng)級(jí)仿真與性能評(píng)估的方法，對(duì)所提出的計(jì)算架構(gòu)方案進(jìn)行全面的功能驗(yàn)證和性能評(píng)估。將利用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的仿真工具，如SystemC、Verilog、C++等，搭建從計(jì)算單元、存儲(chǔ)系統(tǒng)到片上網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境。基于公開的模型（如ResNet、BERT等）和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集（如ImageNet、CIFAR-10等），對(duì)所提出的架構(gòu)方案在性能（如吞吐量、延遲）、能效（如每TOPS功耗）、面積（PPA）等指標(biāo)上進(jìn)行仿真評(píng)估，并與現(xiàn)有主流芯片架構(gòu)進(jìn)行對(duì)比分析。同時(shí)，利用功耗仿真工具（如PowerNSIM、SpyGlass等）對(duì)芯片的動(dòng)態(tài)功耗和靜態(tài)功耗進(jìn)行精確仿真，量化評(píng)估所提出的低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)的效果。

第三，采用硬件原型驗(yàn)證的方法，對(duì)關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)進(jìn)行功能與性能驗(yàn)證。針對(duì)異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同工作、存內(nèi)計(jì)算單元的功能實(shí)現(xiàn)、智能功耗管理機(jī)制的有效性等關(guān)鍵技術(shù)，將設(shè)計(jì)并流片驗(yàn)證功能原型芯片。選擇合適的FPGA平臺(tái)或ASIC工藝，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵功能模塊的硬件原型，并通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證其功能正確性、性能指標(biāo)和功耗特性。硬件原型驗(yàn)證將采用模塊化設(shè)計(jì)思路，逐步驗(yàn)證各個(gè)功能模塊，最終集成驗(yàn)證整個(gè)架構(gòu)方案。通過硬件實(shí)驗(yàn)獲取實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，進(jìn)一步優(yōu)化和完善架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。

第四，采用實(shí)驗(yàn)評(píng)估與數(shù)據(jù)分析的方法，對(duì)原型芯片的性能和功耗進(jìn)行精確測(cè)量與分析。將設(shè)計(jì)詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)方案，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)原型芯片進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。測(cè)試內(nèi)容包括功能驗(yàn)證測(cè)試、性能基準(zhǔn)測(cè)試（如運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)模型并測(cè)量吞吐量和延遲）、功耗測(cè)量測(cè)試（在不同工作負(fù)載下測(cè)量芯片的動(dòng)態(tài)功耗和靜態(tài)功耗）、壓力測(cè)試（在高負(fù)載下測(cè)試芯片的穩(wěn)定性和散熱情況）等。收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)后，將采用統(tǒng)計(jì)分析、對(duì)比分析等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估所提出的架構(gòu)方案的性能提升效果和功耗降低效果，驗(yàn)證研究假設(shè)，并為后續(xù)設(shè)計(jì)優(yōu)化提供依據(jù)。

技術(shù)路線方面，本項(xiàng)目將按照以下流程和關(guān)鍵步驟展開研究工作：

第一階段：架構(gòu)需求分析與方案設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）。深入分析計(jì)算負(fù)載特性、現(xiàn)有芯片架構(gòu)的瓶頸、國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求等，明確本項(xiàng)目的研究目標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)?；谛枨蠓治鼋Y(jié)果，開展文獻(xiàn)調(diào)研，借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，提出初步的計(jì)算架構(gòu)方案。方案設(shè)計(jì)將重點(diǎn)關(guān)注異構(gòu)計(jì)算單元的配置、計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同機(jī)制、智能功耗管理策略、新型片上網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及低功耗硬件電路技術(shù)的選擇與集成。完成架構(gòu)方案的詳細(xì)設(shè)計(jì)，包括各個(gè)功能模塊的接口定義、內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)等。輸出詳細(xì)的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案文檔和系統(tǒng)級(jí)仿真模型。

第二階段：系統(tǒng)級(jí)仿真與性能評(píng)估（第7-18個(gè)月）。基于第一階段提出的架構(gòu)方案，利用SystemC、Verilog等工具搭建系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境。選擇公開的模型和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集，對(duì)架構(gòu)方案在性能、能效、面積等指標(biāo)上進(jìn)行全面的仿真評(píng)估。同時(shí)，利用功耗仿真工具對(duì)芯片的功耗進(jìn)行仿真分析和優(yōu)化。根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)架構(gòu)方案進(jìn)行迭代優(yōu)化，重點(diǎn)解決仿真中發(fā)現(xiàn)的性能瓶頸和功耗問題。完成架構(gòu)方案的最終確定和詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔的編寫。

第三階段：關(guān)鍵模塊硬件原型設(shè)計(jì)與流片（第19-30個(gè)月）。根據(jù)最終確定的架構(gòu)方案，選擇合適的FPGA平臺(tái)或ASIC工藝，設(shè)計(jì)關(guān)鍵功能模塊（如異構(gòu)計(jì)算單元、存內(nèi)計(jì)算單元、智能功耗管理模塊、新型片上網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等）的硬件原型。完成硬件原型的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和流片。對(duì)于采用ASIC工藝，將完成芯片的版圖設(shè)計(jì)和GDSII文件輸出；對(duì)于采用FPGA平臺(tái)，將完成比特流文件的生成。硬件原型流片后，進(jìn)行封裝和測(cè)試準(zhǔn)備。

第四階段：硬件原型功能驗(yàn)證與性能測(cè)試（第31-42個(gè)月）。對(duì)流片完成的硬件原型進(jìn)行功能驗(yàn)證測(cè)試，確保各個(gè)功能模塊的功能正確性。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，對(duì)原型芯片進(jìn)行詳細(xì)的性能基準(zhǔn)測(cè)試和功耗測(cè)量測(cè)試。測(cè)試內(nèi)容包括在不同模型和工作負(fù)載下的吞吐量、延遲、功耗等指標(biāo)。同時(shí)，進(jìn)行壓力測(cè)試，評(píng)估芯片在高負(fù)載下的穩(wěn)定性和散熱情況。收集并記錄詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

第五階段：數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化與總結(jié)（第43-48個(gè)月）。對(duì)收集到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。評(píng)估所提出的架構(gòu)方案的性能提升效果和功耗降低效果，驗(yàn)證研究假設(shè)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)架構(gòu)方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，并總結(jié)研究成果。撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，整理技術(shù)文檔，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)專利，為后續(xù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

通過上述研究方法和技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)研究，預(yù)期能夠取得一系列創(chuàng)新性成果，為我國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供重要的技術(shù)支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在突破當(dāng)前芯片計(jì)算架構(gòu)在性能、功耗和面積方面的瓶頸，推動(dòng)我國在該領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

首先，在理論層面，本項(xiàng)目提出了一種融合異構(gòu)計(jì)算、存內(nèi)計(jì)算和近存計(jì)算的協(xié)同計(jì)算范式，并建立了相應(yīng)的理論框架?，F(xiàn)有芯片架構(gòu)研究多聚焦于單一技術(shù)方向，如單純優(yōu)化異構(gòu)計(jì)算單元的協(xié)同效率，或僅探索存內(nèi)計(jì)算的可行性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將這三種前沿技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，通過理論分析，揭示了不同計(jì)算范式之間的協(xié)同潛力，并建立了計(jì)算-存儲(chǔ)-網(wǎng)絡(luò)協(xié)同優(yōu)化的理論模型。該模型能夠量化評(píng)估異構(gòu)單元分工、存內(nèi)計(jì)算集成度、近存網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟约爸悄芄墓芾韺?duì)系統(tǒng)整體性能和能效的綜合影響，為設(shè)計(jì)高效能低功耗芯片提供了新的理論指導(dǎo)。特別地，本項(xiàng)目提出的計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同理論，創(chuàng)新性地解決了傳統(tǒng)架構(gòu)中計(jì)算與存儲(chǔ)分離導(dǎo)致的巨大能耗浪費(fèi)問題，為存內(nèi)計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)化方向提供了新的理論依據(jù)。此外，本項(xiàng)目還探索了計(jì)算負(fù)載的動(dòng)態(tài)特性對(duì)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)的反作用，建立了基于負(fù)載特性的架構(gòu)自適應(yīng)理論，為設(shè)計(jì)能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)工作負(fù)載變化的智能架構(gòu)奠定了理論基礎(chǔ)。

其次，在方法層面，本項(xiàng)目提出了一系列創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)方法和技術(shù)。在異構(gòu)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出了基于模型計(jì)算模式分析的動(dòng)態(tài)任務(wù)卸載與資源調(diào)度方法。該方法能夠根據(jù)模型中不同層的計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)依賴關(guān)系和計(jì)算單元特性，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地決定任務(wù)在CPU、GPU、加速器、存內(nèi)計(jì)算單元之間的分配和執(zhí)行，突破了傳統(tǒng)異構(gòu)架構(gòu)中靜態(tài)任務(wù)劃分或簡(jiǎn)單負(fù)載均衡方法的局限性。在存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了支持低功耗寫操作和高計(jì)算密度的存內(nèi)計(jì)算PE陣列結(jié)構(gòu)，并提出了基于存儲(chǔ)單元狀態(tài)的動(dòng)態(tài)計(jì)算模式切換方法。該方法能夠根據(jù)存儲(chǔ)單元的寫入歷史和當(dāng)前狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整PE的計(jì)算功能（如加法、乘法、MAC等）和計(jì)算強(qiáng)度，以在保證計(jì)算精度的前提下，最大限度地降低寫操作功耗和電路噪聲。在片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出了基于流式多級(jí)隊(duì)列（SMQ）和概率路由相結(jié)合的流量調(diào)度方法，并設(shè)計(jì)了支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和路由聚合的NoC節(jié)點(diǎn)電路。該方法能夠有效應(yīng)對(duì)計(jì)算負(fù)載中普遍存在的突發(fā)性數(shù)據(jù)傳輸和優(yōu)先級(jí)保證需求，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞和延遲，并通過流量整形技術(shù)降低網(wǎng)絡(luò)功耗。在智能功耗管理方面，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出了跨異構(gòu)單元的協(xié)同DVFS策略和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)功耗感知模型。該方法能夠根據(jù)系統(tǒng)整體負(fù)載、計(jì)算單元溫度和電源噪聲等信息，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整所有計(jì)算單元的供電電壓和工作頻率，實(shí)現(xiàn)全局功耗的最小化，突破了傳統(tǒng)DVFS方法僅針對(duì)單一類型計(jì)算單元或基于固定閾值的簡(jiǎn)單控制策略的局限性。在硬件電路設(shè)計(jì)方面，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了低功耗的復(fù)數(shù)計(jì)算單元電路和稀疏矩陣運(yùn)算電路，并提出了面向計(jì)算負(fù)載特性的多電壓域動(dòng)態(tài)電源管理技術(shù)，進(jìn)一步從硬件層面提升了芯片的能效。

最后，在應(yīng)用層面，本項(xiàng)目研究成果將具有重要的應(yīng)用價(jià)值和推廣潛力。本項(xiàng)目研發(fā)的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)，可直接應(yīng)用于我國芯片產(chǎn)業(yè)的下游應(yīng)用場(chǎng)景，如智能終端（智能手機(jī)、平板電腦、智能穿戴設(shè)備等）、數(shù)據(jù)中心（訓(xùn)練與推理集群）、邊緣計(jì)算（智能汽車、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能家居等）。通過采用本項(xiàng)目提出的架構(gòu)方案，可以顯著降低芯片的功耗和成本，提升設(shè)備的續(xù)航能力，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍。特別是在智能汽車、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等對(duì)功耗和實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景，本項(xiàng)目成果將具有顯著的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。此外，本項(xiàng)目提出的一系列創(chuàng)新性設(shè)計(jì)方法和技術(shù)，如動(dòng)態(tài)任務(wù)卸載與資源調(diào)度方法、低功耗存內(nèi)計(jì)算PE陣列結(jié)構(gòu)、流式多級(jí)隊(duì)列與概率路由相結(jié)合的流量調(diào)度方法、跨異構(gòu)單元的協(xié)同DVFS策略等，不僅可用于本項(xiàng)目所研發(fā)的芯片，還可以推廣應(yīng)用于其他類型的處理器芯片和計(jì)算系統(tǒng)，具有較強(qiáng)的通用性和推廣價(jià)值。本項(xiàng)目的實(shí)施將有助于提升我國在高端芯片領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力，打破國外技術(shù)壟斷，保障國家信息安全，并推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展，為我國建設(shè)科技強(qiáng)國和制造強(qiáng)國提供重要的技術(shù)支撐。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，預(yù)期能夠取得一系列突破性的研究成果，為我國下一代芯片的研發(fā)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)的自主可控和高質(zhì)量發(fā)展。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)開展深入研究，預(yù)期能夠取得一系列具有理論意義和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的創(chuàng)新成果。具體預(yù)期成果包括：

首先，在理論貢獻(xiàn)方面，本項(xiàng)目預(yù)期能夠在計(jì)算架構(gòu)理論領(lǐng)域取得以下突破：1）建立一套完整的計(jì)算-存儲(chǔ)-網(wǎng)絡(luò)協(xié)同優(yōu)化理論框架，揭示異構(gòu)計(jì)算單元、存內(nèi)計(jì)算、近存網(wǎng)絡(luò)和智能功耗管理之間的內(nèi)在聯(lián)系與協(xié)同機(jī)制，為設(shè)計(jì)高效能低功耗芯片提供系統(tǒng)的理論指導(dǎo)。該理論框架將超越現(xiàn)有單一技術(shù)視角的研究，為復(fù)雜計(jì)算場(chǎng)景下的架構(gòu)設(shè)計(jì)提供新的分析方法和設(shè)計(jì)原則。2）深化對(duì)計(jì)算負(fù)載特性的理論認(rèn)識(shí)，建立能夠準(zhǔn)確描述模型計(jì)算模式、數(shù)據(jù)訪問模式、計(jì)算單元負(fù)載特性以及它們之間相互關(guān)系的理論模型。這將有助于指導(dǎo)計(jì)算單元設(shè)計(jì)、任務(wù)調(diào)度策略、存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)和片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的優(yōu)化方向。3）提出面向計(jì)算負(fù)載的自適應(yīng)架構(gòu)設(shè)計(jì)理論，??明架構(gòu)參數(shù)（如計(jì)算單元類型與數(shù)量、存儲(chǔ)密度與帶寬、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c流量調(diào)度策略等）如何根據(jù)動(dòng)態(tài)變化的負(fù)載特性進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)性能與功耗的動(dòng)態(tài)平衡。該理論將為設(shè)計(jì)能夠自我適應(yīng)工作負(fù)載變化的智能架構(gòu)奠定基礎(chǔ)。4）在低功耗硬件電路設(shè)計(jì)理論方面，預(yù)期能夠建立一套針對(duì)計(jì)算特性的低功耗電路設(shè)計(jì)理論體系，包括低功耗電路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則、功耗優(yōu)化算法、噪聲控制理論等，為提升芯片的能效提供理論支撐。

其次，在實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值方面，本項(xiàng)目預(yù)期能夠取得以下具有顯著應(yīng)用價(jià)值的成果：1）研發(fā)一套面向下一代芯片的低功耗高性能計(jì)算架構(gòu)方案，并完成功能原型芯片的設(shè)計(jì)與流片。該架構(gòu)方案將集成本項(xiàng)目提出的異構(gòu)計(jì)算單元設(shè)計(jì)、計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同機(jī)制、智能功耗管理策略、新型片上網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及低功耗硬件電路技術(shù)，在性能、能效和面積（PPA）方面顯著優(yōu)于現(xiàn)有主流芯片架構(gòu)。原型芯片的成功流片與驗(yàn)證，將證明所提出架構(gòu)方案的可行性和優(yōu)越性。2）形成一套可復(fù)用的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范和設(shè)計(jì)流程，包括架構(gòu)參數(shù)定義、模塊接口標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)檢查準(zhǔn)則等，為國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)企業(yè)研發(fā)自主可控的芯片提供技術(shù)參考和設(shè)計(jì)工具。這將有助于縮短國內(nèi)芯片的研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，提升國產(chǎn)芯片的設(shè)計(jì)水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。3）開發(fā)一套面向計(jì)算負(fù)載的架構(gòu)性能評(píng)估方法和測(cè)試基準(zhǔn)，為客觀、全面地評(píng)估不同芯片架構(gòu)方案的優(yōu)劣提供標(biāo)準(zhǔn)化的工具和平臺(tái)。這將有助于推動(dòng)國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)技術(shù)的健康發(fā)展，促進(jìn)技術(shù)的良性競(jìng)爭(zhēng)與迭代。4）發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10-15篇，申請(qǐng)發(fā)明專利5-8項(xiàng)，培養(yǎng)博士、碩士研究生10-15名。這些成果將有助于提升我國在計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域的研究水平和學(xué)術(shù)影響力，為后續(xù)的持續(xù)研究和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。5）本項(xiàng)目研發(fā)的計(jì)算架構(gòu)方案和原型芯片，可直接應(yīng)用于我國的芯片產(chǎn)業(yè)下游應(yīng)用場(chǎng)景，如用于開發(fā)低功耗的智能終端芯片、數(shù)據(jù)中心加速卡、邊緣計(jì)算芯片等，為相關(guān)行業(yè)提供高性能、低功耗的計(jì)算解決方案，推動(dòng)技術(shù)在更廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

最后，在技術(shù)儲(chǔ)備方面，本項(xiàng)目預(yù)期能夠在以下關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得重要進(jìn)展：1）掌握面向計(jì)算的異構(gòu)計(jì)算單元設(shè)計(jì)技術(shù)，能夠根據(jù)特定應(yīng)用需求，靈活配置和優(yōu)化不同類型的計(jì)算單元（CPU、GPU、NPU、FPGA、存內(nèi)計(jì)算單元等），實(shí)現(xiàn)高效的協(xié)同工作。2）突破存內(nèi)計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)低功耗、高可靠性的存內(nèi)計(jì)算功能，為芯片的性能和能效提升提供新的技術(shù)路徑。3）開發(fā)高效的片上網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度算法和低功耗NoC設(shè)計(jì)技術(shù)，解決計(jì)算負(fù)載下的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸和能耗問題。4）形成一套完善的芯片智能功耗管理技術(shù)體系，能夠根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和工作負(fù)載變化，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整芯片的供電電壓和工作頻率，實(shí)現(xiàn)全局功耗的最小化。5）積累芯片低功耗硬件電路設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，掌握多種低功耗電路設(shè)計(jì)技術(shù)和優(yōu)化方法，為后續(xù)研發(fā)更先進(jìn)的芯片提供技術(shù)支撐。這些技術(shù)成果的積累，將為我圍在芯片領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新和長遠(yuǎn)發(fā)展提供寶貴的技術(shù)儲(chǔ)備。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃周期為48個(gè)月，將按照研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，分階段、有步驟地實(shí)施。項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃及各階段任務(wù)分配、進(jìn)度安排如下：

第一階段：架構(gòu)需求分析與方案設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.文獻(xiàn)調(diào)研與需求分析：對(duì)計(jì)算負(fù)載特性、現(xiàn)有芯片架構(gòu)、國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)、國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策等進(jìn)行全面調(diào)研，明確本項(xiàng)目的研究目標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)和關(guān)鍵挑戰(zhàn)。（負(fù)責(zé)人：張明，參與人：李強(qiáng)、王偉）

2.架構(gòu)概念設(shè)計(jì)：基于需求分析結(jié)果，提出初步的計(jì)算架構(gòu)概念方案，包括異構(gòu)計(jì)算單元配置、計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同機(jī)制、智能功耗管理策略、新型片上網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及低功耗硬件電路技術(shù)的選擇。（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，參與人：趙敏、孫濤）

3.架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)：完成架構(gòu)方案的詳細(xì)設(shè)計(jì)，包括各個(gè)功能模塊的接口定義、內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)、性能與功耗預(yù)估等。（負(fù)責(zé)人：王偉，參與人：張明、趙敏）

4.系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境搭建：利用SystemC、Verilog等工具搭建系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境，包括計(jì)算單元模型、存儲(chǔ)系統(tǒng)模型、片上網(wǎng)絡(luò)模型等。（負(fù)責(zé)人：孫濤，參與人：李強(qiáng)、王偉）

進(jìn)度安排：

第1個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研與需求分析，形成需求分析報(bào)告。

第2-3個(gè)月：完成架構(gòu)概念設(shè)計(jì)，初步確定技術(shù)路線。

第4-5個(gè)月：完成架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)，輸出詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔。

第6個(gè)月：完成系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境搭建，進(jìn)行初步架構(gòu)仿真驗(yàn)證。

第二階段：系統(tǒng)級(jí)仿真與性能評(píng)估（第7-18個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.模型與測(cè)試集準(zhǔn)備：選擇公開的模型（如ResNet、BERT等）和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集（如ImageNet、CIFAR-10等），準(zhǔn)備用于性能評(píng)估的數(shù)據(jù)集。（負(fù)責(zé)人：趙敏，參與人：孫濤）

2.架構(gòu)性能仿真：基于系統(tǒng)級(jí)仿真環(huán)境，對(duì)架構(gòu)方案在性能（吞吐量、延遲）、能效（每TOPS功耗）、面積（PPA）等指標(biāo)上進(jìn)行全面的仿真評(píng)估。（負(fù)責(zé)人：孫濤，參與人：李強(qiáng)、王偉）

3.功耗仿真與分析：利用功耗仿真工具對(duì)芯片的動(dòng)態(tài)功耗和靜態(tài)功耗進(jìn)行仿真分析和優(yōu)化。（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，參與人：趙敏）

4.架構(gòu)迭代優(yōu)化：根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)架構(gòu)方案進(jìn)行迭代優(yōu)化，重點(diǎn)解決性能瓶頸和功耗問題。（負(fù)責(zé)人：王偉，參與人：張明、孫濤）

進(jìn)度安排：

第7-12個(gè)月：完成模型與測(cè)試集準(zhǔn)備，進(jìn)行初步性能仿真。

第13-18個(gè)月：完成功耗仿真與分析，進(jìn)行架構(gòu)迭代優(yōu)化，形成最終架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。

第三階段：關(guān)鍵模塊硬件原型設(shè)計(jì)與流片（第19-30個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.硬件原型設(shè)計(jì)：根據(jù)最終確定的架構(gòu)方案，選擇合適的FPGA平臺(tái)或ASIC工藝，設(shè)計(jì)關(guān)鍵功能模塊（如異構(gòu)計(jì)算單元、存內(nèi)計(jì)算單元、智能功耗管理模塊、新型片上網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等）的硬件原型。（負(fù)責(zé)人：張明，參與人：李強(qiáng)、王偉、趙敏）

2.硬件原型驗(yàn)證：對(duì)硬件原型進(jìn)行功能驗(yàn)證測(cè)試，確保各個(gè)功能模塊的功能正確性。（負(fù)責(zé)人：孫濤，參與人：張明）

3.流片準(zhǔn)備：完成硬件原型的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和流片流程，包括ASIC版圖設(shè)計(jì)或FPGA比特流文件生成。（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，參與人：王偉、趙敏）

進(jìn)度安排：

第19-24個(gè)月：完成硬件原型設(shè)計(jì)。

第25-28個(gè)月：完成硬件原型驗(yàn)證。

第29-30個(gè)月：完成流片準(zhǔn)備工作，提交流片申請(qǐng)。

第四階段：硬件原型功能驗(yàn)證與性能測(cè)試（第31-42個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.硬件原型測(cè)試：對(duì)流片完成的硬件原型進(jìn)行詳細(xì)的性能基準(zhǔn)測(cè)試和功耗測(cè)量測(cè)試，包括在不同模型和工作負(fù)載下的吞吐量、延遲、功耗等指標(biāo)。（負(fù)責(zé)人：王偉，參與人：張明、李強(qiáng)、趙敏）

2.數(shù)據(jù)收集與整理：收集并記錄詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括功能測(cè)試結(jié)果、性能測(cè)試數(shù)據(jù)、功耗測(cè)量數(shù)據(jù)等。（負(fù)責(zé)人：趙敏，參與人：孫濤）

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。（負(fù)責(zé)人：孫濤，參與人：李強(qiáng)、王偉）

進(jìn)度安排：

第31-36個(gè)月：完成硬件原型測(cè)試，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

第37-40個(gè)月：完成實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，撰寫中期報(bào)告。

第41-42個(gè)月：根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)架構(gòu)方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

第五階段：數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化與總結(jié)（第43-48個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.數(shù)據(jù)深度分析：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，評(píng)估所提出的架構(gòu)方案的性能提升效果和功耗降低效果，驗(yàn)證研究假設(shè)。（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，參與人：王偉、張明）

2.架構(gòu)方案優(yōu)化：根據(jù)分析結(jié)果，對(duì)架構(gòu)方案進(jìn)行最終優(yōu)化，形成最終研究成果。（負(fù)責(zé)人：張明，參與人：李強(qiáng)、王偉、趙敏、孫濤）

3.成果總結(jié)與輸出：撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，整理技術(shù)文檔，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)專利，培養(yǎng)博士、碩士研究生。（負(fù)責(zé)人：王偉，參與人：張明、李強(qiáng)、趙敏、孫濤）

進(jìn)度安排：

第43個(gè)月：完成數(shù)據(jù)深度分析。

第44個(gè)月：完成架構(gòu)方案優(yōu)化。

第45個(gè)月：完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告和技術(shù)文檔。

第46個(gè)月：?jiǎn)?dòng)論文撰寫和專利申請(qǐng)工作。

第47-48個(gè)月：完成項(xiàng)目驗(yàn)收準(zhǔn)備，進(jìn)行成果展示與推廣。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

1.技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：計(jì)算架構(gòu)涉及的技術(shù)難度大，研究過程中可能遇到技術(shù)瓶頸。對(duì)策：建立技術(shù)預(yù)研機(jī)制，定期進(jìn)行技術(shù)評(píng)審，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線。加強(qiáng)與國內(nèi)外高校和科研機(jī)構(gòu)的合作，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)。

2.管理風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目周期長，涉及多個(gè)研究階段和多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，管理難度大。對(duì)策：建立科學(xué)的項(xiàng)目管理體系，明確各階段任務(wù)分配和進(jìn)度安排，定期召開項(xiàng)目會(huì)議，及時(shí)解決項(xiàng)目實(shí)施過程中的問題。

3.資金風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研發(fā)過程中可能面臨資金短缺問題。對(duì)策：積極爭(zhēng)取國家科研經(jīng)費(fèi)支持，探索多種資金籌措渠道，確保項(xiàng)目資金來源穩(wěn)定。

4.人才風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目對(duì)研發(fā)人員的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力要求高，可能面臨人才短缺問題。對(duì)策：加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，培養(yǎng)高水平的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，引進(jìn)國內(nèi)外優(yōu)秀人才，提供良好的科研環(huán)境和發(fā)展空間。

5.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目成果可能面臨市場(chǎng)需求變化，難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。對(duì)策：加強(qiáng)市場(chǎng)調(diào)研，了解市場(chǎng)需求變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整研發(fā)方向，確保項(xiàng)目成果符合市場(chǎng)需求。

6.法律風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研發(fā)過程中可能面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等問題。對(duì)策：加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，及時(shí)申請(qǐng)專利，保護(hù)項(xiàng)目成果。同時(shí)，加強(qiáng)與法律機(jī)構(gòu)的合作，確保項(xiàng)目研發(fā)過程符合法律法規(guī)要求。

通過制定科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，能夠有效應(yīng)對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國家集成電路設(shè)計(jì)研究院、頂尖高校及行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的資深專家組成，成員涵蓋計(jì)算體系結(jié)構(gòu)、數(shù)字集成電路設(shè)計(jì)、低功耗電路技術(shù)、算法與軟件等多個(gè)領(lǐng)域，具備豐富的跨學(xué)科研究經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)業(yè)化能力。團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)具體介紹如下：

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明，博士，國家集成電路設(shè)計(jì)研究院資深研究員，長期從事高性能計(jì)算架構(gòu)與芯片研發(fā)工作，在異構(gòu)計(jì)算、存內(nèi)計(jì)算等領(lǐng)域取得多項(xiàng)突破性成果，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，擁有多項(xiàng)國際國內(nèi)專利。曾主持多項(xiàng)國家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，具備豐富的項(xiàng)目管理和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。其研究方向包括芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、片上網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、低功耗硬件電路設(shè)計(jì)等，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表多篇論文，并擔(dān)任多個(gè)國際學(xué)術(shù)的委員。

技術(shù)負(fù)責(zé)人李強(qiáng)，教授，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系主任，研究院副院長，計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域國際知名專家。在計(jì)算架構(gòu)、硬件加速器設(shè)計(jì)、存內(nèi)計(jì)算等方面具有深厚造詣，提出多項(xiàng)創(chuàng)新性的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，獲得多項(xiàng)國際國內(nèi)專利。曾主持多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目和歐盟地平線歐洲項(xiàng)目，在頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議發(fā)表多篇論文，并擔(dān)任ACMFellow。研究方向包括芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、片上網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、低功耗硬件電路設(shè)計(jì)等，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表多篇論文，并擔(dān)任多個(gè)國際學(xué)術(shù)的委員。

核心成員王偉，博士，華為海思芯片設(shè)計(jì)專家，資深架構(gòu)師，在芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件加速器設(shè)計(jì)、存內(nèi)計(jì)算等方面具有深厚造詣，提出多項(xiàng)創(chuàng)新性的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，獲得多項(xiàng)國際國內(nèi)專利。曾主持多項(xiàng)國家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，具備豐富的項(xiàng)目管理和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。其研究方向包括芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、片上網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、低功耗硬件電路設(shè)計(jì)等