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項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)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(guó)家研究院芯片設(shè)計(jì)研究所

申報(bào)日期：2023年11月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在針對(duì)當(dāng)前芯片在低功耗、高效率計(jì)算方面面臨的瓶頸，開展面向下一代神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究。隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度不斷提升，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸和能耗管理上存在顯著短板，而神經(jīng)形態(tài)計(jì)算憑借其事件驅(qū)動(dòng)、近存計(jì)算等特性，為低功耗應(yīng)用提供了全新解決方案。本項(xiàng)目將基于新型異質(zhì)集成技術(shù)，構(gòu)建多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，重點(diǎn)研究跨層間信息傳遞的最優(yōu)路徑優(yōu)化算法，以及基于憶阻器的非易失性存儲(chǔ)器與計(jì)算單元的協(xié)同設(shè)計(jì)方法。通過引入動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）與任務(wù)卸載機(jī)制，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的架構(gòu)自適應(yīng)調(diào)整技術(shù)，預(yù)期實(shí)現(xiàn)理論功耗降低40%以上，同時(shí)保持90%以上的任務(wù)處理精度。研究將采用SPICE仿真平臺(tái)進(jìn)行電路級(jí)驗(yàn)證，結(jié)合FPGA原型進(jìn)行算法級(jí)測(cè)試，最終形成一套可落地的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。項(xiàng)目成果不僅能為智能物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，還將推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)程，具有顯著的理論創(chuàng)新價(jià)值和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化潛力。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）技術(shù)正以前所未有的速度滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面，成為引領(lǐng)新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。從智能助手、自動(dòng)駕駛到工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療診斷，應(yīng)用的廣泛普及對(duì)計(jì)算設(shè)備的性能提出了越來越高的要求。然而，傳統(tǒng)的基于馮·諾依曼架構(gòu)的通用處理器在處理任務(wù)時(shí)，面臨著功耗過高、散熱困難、數(shù)據(jù)傳輸瓶頸等一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。特別是在移動(dòng)端、邊緣計(jì)算和嵌入式系統(tǒng)等場(chǎng)景下，續(xù)航能力和計(jì)算密度成為制約應(yīng)用進(jìn)一步推廣的關(guān)鍵因素。據(jù)統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)代模型，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其計(jì)算過程中約有80%以上的能量消耗在數(shù)據(jù)在內(nèi)存和處理器之間的搬運(yùn)上，而非實(shí)際的計(jì)算操作本身。這種低效的能耗比嚴(yán)重限制了技術(shù)在資源受限環(huán)境下的部署和應(yīng)用。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算作為一種新興的計(jì)算范式，旨在模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和信息處理方式，通過大規(guī)模并行、事件驅(qū)動(dòng)和近存計(jì)算等機(jī)制，有望從根本上解決傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)在應(yīng)用中的能耗問題。其核心思想是將在內(nèi)存單元中直接實(shí)現(xiàn)計(jì)算操作，大幅縮短數(shù)據(jù)訪問距離，從而降低功耗。近年來，隨著材料科學(xué)、微電子工藝和算法理論的快速發(fā)展，基于憶阻器、跨導(dǎo)晶體管等新型器件的神經(jīng)形態(tài)芯片原型不斷涌現(xiàn)，并在圖像識(shí)別、模式分類、時(shí)序處理等特定任務(wù)上展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)架構(gòu)的性能優(yōu)勢(shì)。例如，IBM的TrueNorth芯片、英偉達(dá)的Eulerian神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器以及類腦芯片公司（如SynSense、Memristor）的產(chǎn)品，都分別在能效比和特定場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性方面取得了突破性進(jìn)展。

盡管神經(jīng)形態(tài)計(jì)算展現(xiàn)出巨大的潛力，但目前仍處于發(fā)展的初級(jí)階段，面臨諸多亟待解決的問題。首先，在器件層面，用于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的跨阻器件（如憶阻器）仍存在寫入/擦除速度慢、endurance（耐久性）不足、參數(shù)一致性差、易受環(huán)境噪聲干擾等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，這直接影響了芯片的運(yùn)行速度和可靠性。其次，在電路層面，如何設(shè)計(jì)高效、靈活且低功耗的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元（如SNNs-SpikingNeuralNetworks）以及它們之間的互連網(wǎng)絡(luò)，以適應(yīng)不同類型任務(wù)的計(jì)算需求，仍然是一個(gè)開放性問題?，F(xiàn)有的計(jì)算單元往往過于簡(jiǎn)化或過于復(fù)雜，難以在性能和功耗之間取得理想平衡。再者，在架構(gòu)層面，缺乏通用的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法和工具鏈，使得芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度高、周期長(zhǎng)，且難以針對(duì)特定應(yīng)用進(jìn)行高效優(yōu)化。此外，現(xiàn)有的神經(jīng)形態(tài)算法大多針對(duì)特定類型的生物神經(jīng)元模型設(shè)計(jì)，缺乏通用性和可擴(kuò)展性，難以有效利用神經(jīng)形態(tài)硬件的并行和事件驅(qū)動(dòng)特性。最后，在軟件層面，缺乏成熟的編譯器、仿真器和調(diào)試工具，使得開發(fā)者難以開發(fā)、部署和優(yōu)化神經(jīng)形態(tài)應(yīng)用。這些問題嚴(yán)重制約了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)的成熟和應(yīng)用推廣。

因此，開展面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)必要性。首先，通過解決器件、電路和架構(gòu)層面的關(guān)鍵技術(shù)難題，可以顯著提升神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的性能和能效，為在移動(dòng)端、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)等資源受限場(chǎng)景下的應(yīng)用提供強(qiáng)有力的硬件支撐。其次，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論的深化，為構(gòu)建更加高效、可靠、通用的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。此外，研究成果有望促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，帶動(dòng)新材料、新器件、新工藝和新應(yīng)用的出現(xiàn)，形成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目涉及微電子、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、神經(jīng)科學(xué)、、材料科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的交叉融合，有助于拓展研究邊界，產(chǎn)生新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅能夠有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前芯片面臨的核心挑戰(zhàn)，還將對(duì)科技發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)、滿足國(guó)家戰(zhàn)略需求的迫切需要。

本項(xiàng)目的社會(huì)價(jià)值體現(xiàn)在多個(gè)方面。在能源效率方面，通過大幅降低應(yīng)用的功耗，有助于緩解能源短缺問題，促進(jìn)綠色可持續(xù)發(fā)展。在公共安全領(lǐng)域，低功耗、高性能的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片可以用于開發(fā)更智能、更可靠的監(jiān)控系統(tǒng)，提升社會(huì)治安管理水平。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算有望賦能便攜式、低功耗的智能醫(yī)療診斷設(shè)備，提高醫(yī)療服務(wù)的可及性和效率。在交通出行領(lǐng)域，結(jié)合邊緣計(jì)算的神經(jīng)形態(tài)芯片可以用于開發(fā)更安全、更智能的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，推動(dòng)交通領(lǐng)域的性變革。在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果有望形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)和產(chǎn)品，提升我國(guó)在芯片領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，本項(xiàng)目緊密對(duì)接國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，瞄準(zhǔn)核心硬件這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開展前瞻性、高精尖的技術(shù)研發(fā)。項(xiàng)目成果不僅能夠直接應(yīng)用于智能終端、數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛等高增長(zhǎng)市場(chǎng)，還能夠通過技術(shù)輻射帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如半導(dǎo)體制造、新材料、軟件服務(wù)等，形成良性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。項(xiàng)目所開發(fā)的新型計(jì)算架構(gòu)和設(shè)計(jì)方法，有望打破國(guó)外壟斷，提升我國(guó)在全球芯片市場(chǎng)中的話語權(quán)。此外，項(xiàng)目在實(shí)施過程中將培養(yǎng)一批掌握前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，為我國(guó)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供人才支撐。從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目的研究將深化對(duì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算基本原理的理解，推動(dòng)相關(guān)理論體系的完善。通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)，探索計(jì)算范式的新方向，為計(jì)算科學(xué)發(fā)展開辟新路徑。項(xiàng)目的研究方法涉及系統(tǒng)級(jí)建模、仿真優(yōu)化、原型驗(yàn)證等多個(gè)環(huán)節(jié)，將積累一套完整的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)研究提供寶貴的參考。此外，項(xiàng)目成果的發(fā)表將提升我國(guó)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力，吸引更多國(guó)內(nèi)外研究力量參與相關(guān)領(lǐng)域的探索，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和合作。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，也將在學(xué)術(shù)上產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，是推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要舉措。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算作為模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)信息處理方式的一種新興計(jì)算范式，近年來已成為國(guó)際學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界競(jìng)相研究的熱點(diǎn)。在全球范圍內(nèi)，針對(duì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化已積累了豐碩的研究成果，形成了多個(gè)研究方向和流派。

在國(guó)際研究方面，歐美日等發(fā)達(dá)國(guó)家在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。美國(guó)IBM公司通過其TrueNorth和NorthPole系列芯片，率先在基于硅基憶阻器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件方面取得了突破性進(jìn)展。TrueNorth芯片采用了事件驅(qū)動(dòng)的計(jì)算模式，包含約1億個(gè)神經(jīng)元和數(shù)十億個(gè)突觸，能夠在極低的功耗下實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的模式識(shí)別功能，其能效比傳統(tǒng)CMOS處理器高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。隨后，IBM進(jìn)一步推出了NorthPole芯片，采用了更先進(jìn)的工藝和架構(gòu)，提升了計(jì)算性能和靈活性。英偉達(dá)公司則聚焦于圖形處理器（GPU）的加速，開發(fā)了Eulerian神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，通過在GPU上運(yùn)行專門優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、高效的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。此外，英偉達(dá)還收購了類腦計(jì)算公司Numenta，并推出了基于其HTM（HierarchicalTemporalMemory）理論的NeuromorphicGPU，旨在實(shí)現(xiàn)更接近生物智能的學(xué)習(xí)和推理能力。德國(guó)海德堡大學(xué)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中心（INC）在神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)和仿真工具方面也取得了顯著成就，其開發(fā)的MNSYN（MultiplexedSpikingNeuralNetwork）仿真器能夠高效模擬大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETH）則在神經(jīng)形態(tài)算法和硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方面貢獻(xiàn)突出，其開發(fā)的SpiNNaker（SpikingNeuralNetworkArchitectureforLarge-scaleInteractiveApplications）項(xiàng)目旨在構(gòu)建一個(gè)開放的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算平臺(tái)，支持從算法研究到硬件實(shí)現(xiàn)的完整流程。美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等高校也積極參與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算研究，在器件物理、電路設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化等方面取得了諸多進(jìn)展。國(guó)際上關(guān)于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的研究涵蓋了從器件物理、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)創(chuàng)新到算法開發(fā)等多個(gè)層面，形成了較為完整的研究體系。

在國(guó)內(nèi)研究方面，我國(guó)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，已取得了一系列重要成果。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所（ITC）是我國(guó)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算研究的核心力量之一。ITC自主研發(fā)了“寒武紀(jì)”系列神經(jīng)形態(tài)處理器，其中“思元”系列芯片基于類腦計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)上的高效處理。ITC還開發(fā)了“元腦”脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，為神經(jīng)形態(tài)算法研究提供了重要工具。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所（IA）在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法和智能硬件方面也取得了顯著進(jìn)展，其開發(fā)的“天元”系列神經(jīng)形態(tài)芯片，在低功耗邊緣計(jì)算場(chǎng)景下展現(xiàn)出良好性能。清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校也在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域開展了深入研究。例如，清華大學(xué)研發(fā)了基于憶阻器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片，并針對(duì)圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化；浙江大學(xué)則專注于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法的研究，開發(fā)了多種高效的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理算法；上海交通大學(xué)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件和軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方面取得了突破，構(gòu)建了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)。此外，一些新興的初創(chuàng)企業(yè)，如北京類腦智能科技（SynSense）、上海公司（Mythic）等，也在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)和應(yīng)用開發(fā)方面展現(xiàn)出強(qiáng)勁實(shí)力。國(guó)內(nèi)研究者在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域主要集中在芯片設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化、應(yīng)用場(chǎng)景探索等方面，并取得了一系列創(chuàng)新成果。

盡管國(guó)內(nèi)外在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但仍存在諸多尚未解決的問題和研究空白。

在器件層面，用于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的跨阻器件（如憶阻器、相變存儲(chǔ)器）仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，器件的寫入/擦除速度普遍較慢，難以滿足實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景。其次，器件參數(shù)一致性差，導(dǎo)致芯片性能不穩(wěn)定。此外，器件的endurance（耐久性）不足，反復(fù)寫入/擦除后性能會(huì)逐漸下降，限制了芯片的長(zhǎng)期可靠性。最后，器件易受環(huán)境噪聲干擾，影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前，雖然研究者們正在探索各種新型材料和結(jié)構(gòu)，如高k/MgO憶阻器、碳納米管存儲(chǔ)器等，以提升器件性能，但仍未找到完美的解決方案。

在電路層面，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)仍缺乏通用性?，F(xiàn)有的計(jì)算單元大多針對(duì)特定類型的生物神經(jīng)元模型設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)不同類型任務(wù)的計(jì)算需求。此外，電路設(shè)計(jì)復(fù)雜度高，優(yōu)化難度大，缺乏有效的設(shè)計(jì)方法和工具鏈。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的功耗管理、散熱設(shè)計(jì)等問題也亟待解決。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元之間的互連網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)同樣面臨挑戰(zhàn)，如何設(shè)計(jì)高效、靈活且低功耗的互連網(wǎng)絡(luò)，以支持大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的構(gòu)建，是一個(gè)重要的研究問題。

在架構(gòu)層面，缺乏通用的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法和工具鏈?，F(xiàn)有的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)大多針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，缺乏通用性和可擴(kuò)展性。如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)不同類型任務(wù)的通用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，是一個(gè)重要的研究方向。此外，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的軟件棧，包括編譯器、仿真器、調(diào)試器等，仍不完善，限制了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用推廣。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的測(cè)試和驗(yàn)證方法也需要進(jìn)一步研究，以確保系統(tǒng)的性能和可靠性。

在算法層面，缺乏通用的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法?，F(xiàn)有的神經(jīng)形態(tài)算法大多針對(duì)特定類型的生物神經(jīng)元模型設(shè)計(jì)，缺乏通用性和可擴(kuò)展性。如何設(shè)計(jì)能夠有效利用神經(jīng)形態(tài)硬件的并行和事件驅(qū)動(dòng)特性的通用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法，是一個(gè)重要的研究方向。此外，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算算法的訓(xùn)練方法需要進(jìn)一步研究，以提升算法的性能和泛化能力。

在應(yīng)用層面，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景仍需進(jìn)一步拓展。雖然神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)上展現(xiàn)出良好性能，但在其他任務(wù)上的應(yīng)用仍處于探索階段。如何將神經(jīng)形態(tài)計(jì)算應(yīng)用于更廣泛的場(chǎng)景，如自然語言處理、知識(shí)推理、決策控制等，是一個(gè)重要的研究方向。

總體而言，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域仍存在諸多研究空白和挑戰(zhàn)，需要研究者們持續(xù)努力，推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。本項(xiàng)目將針對(duì)上述問題，開展面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究，為解決這些問題提供新的思路和方法。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克當(dāng)前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在低功耗、高性能和通用性方面面臨的瓶頸，推動(dòng)其向下一代芯片的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。圍繞這一核心目標(biāo)，項(xiàng)目將開展系統(tǒng)性的研究，涵蓋器件、電路、架構(gòu)和系統(tǒng)等多個(gè)層面，以期設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一套高效、靈活、低功耗的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，為技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供強(qiáng)有力的硬件支撐。

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目的總體研究目標(biāo)是：設(shè)計(jì)并優(yōu)化一套面向下一代應(yīng)用的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)理論功耗降低40%以上，同時(shí)保持90%以上的任務(wù)處理精度，并具備一定的通用性和可擴(kuò)展性，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

具體研究目標(biāo)包括：

（1）**突破低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)瓶頸**：開發(fā)一種新型低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，該單元能夠在極低的供電電壓下工作，并實(shí)現(xiàn)高密度的并行計(jì)算，顯著降低計(jì)算單元的靜態(tài)功耗和動(dòng)態(tài)功耗。

（2）**構(gòu)建高效的多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)**：設(shè)計(jì)一種多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)能夠根據(jù)任務(wù)的特性自適應(yīng)地調(diào)整計(jì)算資源，并實(shí)現(xiàn)跨層間信息的高效傳遞，提升整體計(jì)算效率。

（3）**優(yōu)化神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器的協(xié)同設(shè)計(jì)**：研究基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的近存計(jì)算，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)傳輸功耗，提升計(jì)算速度。

（4）**開發(fā)面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具**：開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器和仿真工具，支持神經(jīng)形態(tài)算法的映射、優(yōu)化和驗(yàn)證，降低神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的開發(fā)門檻。

（5）**驗(yàn)證低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能**：通過原型芯片和仿真平臺(tái)，對(duì)設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行性能驗(yàn)證，評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比，驗(yàn)證研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度。

2.研究?jī)?nèi)容

本項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）**低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)**：

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)一種低功耗、高效率、高密度的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，以滿足下一代應(yīng)用的需求？

***假設(shè)**：通過引入新型電路結(jié)構(gòu)和工作模式，可以顯著降低神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的功耗，同時(shí)保持較高的計(jì)算性能。

***研究方法**：本研究將首先分析現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的功耗構(gòu)成，識(shí)別主要的功耗來源。然后，基于新型跨阻器件和電路設(shè)計(jì)技術(shù)，探索多種低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元結(jié)構(gòu)，如基于憶阻器的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、基于跨導(dǎo)晶體管的連續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元等。通過電路仿真和優(yōu)化，設(shè)計(jì)出能夠在極低供電電壓下工作、具有高計(jì)算密度的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元。最后，通過原型芯片流片和測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的性能。

***預(yù)期成果**：設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，該單元的理論功耗降低率超過40%，同時(shí)保持較高的計(jì)算精度和速度。

（2）**多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)**：

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)一種多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)高效、靈活的計(jì)算處理，并滿足不同類型任務(wù)的需求？

***假設(shè)**：通過構(gòu)建多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，可以有效地分配計(jì)算資源，并實(shí)現(xiàn)跨層間信息的高效傳遞，從而提升整體計(jì)算效率。

***研究方法**：本研究將首先分析不同類型任務(wù)的計(jì)算特性，識(shí)別其計(jì)算瓶頸。然后，基于低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，設(shè)計(jì)一種多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)將包含多個(gè)計(jì)算層級(jí)，每個(gè)層級(jí)負(fù)責(zé)不同的計(jì)算任務(wù)。通過優(yōu)化層級(jí)之間的信息傳遞機(jī)制，實(shí)現(xiàn)跨層間信息的高效傳遞。最后，通過架構(gòu)仿真和優(yōu)化，評(píng)估設(shè)計(jì)的多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和效率。

***預(yù)期成果**：設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)能夠根據(jù)任務(wù)的特性自適應(yīng)地調(diào)整計(jì)算資源，并實(shí)現(xiàn)跨層間信息的高效傳遞，提升整體計(jì)算效率。

（3）**神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器的協(xié)同設(shè)計(jì)**：

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的近存計(jì)算，并降低數(shù)據(jù)傳輸功耗？

***假設(shè)**：通過將非易失性存儲(chǔ)器集成到神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元中，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的近存計(jì)算，從而顯著降低數(shù)據(jù)傳輸功耗，提升計(jì)算速度。

***研究方法**：本研究將首先研究基于憶阻器等非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法，探索多種電路結(jié)構(gòu)和工作模式。然后，通過電路仿真和優(yōu)化，設(shè)計(jì)出能夠?qū)崿F(xiàn)高密度存儲(chǔ)和計(jì)算的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元。最后，通過原型芯片流片和測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的性能。

***預(yù)期成果**：設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，該單元能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的近存計(jì)算，顯著降低數(shù)據(jù)傳輸功耗，提升計(jì)算速度。

（4）**面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具開發(fā)**：

***具體研究問題**：如何開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器和仿真工具，以支持神經(jīng)形態(tài)算法的映射、優(yōu)化和驗(yàn)證？

***假設(shè)**：通過開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器和仿真工具，可以降低神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的開發(fā)門檻，并提高開發(fā)效率。

***研究方法**：本研究將首先研究神經(jīng)形態(tài)算法的特點(diǎn)和映射規(guī)律，設(shè)計(jì)一種高效的編譯器架構(gòu)。然后，開發(fā)編譯器的各個(gè)模塊，包括神經(jīng)形態(tài)算法解析模塊、映射模塊、優(yōu)化模塊等。最后，開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的仿真工具，支持神經(jīng)形態(tài)算法的仿真和驗(yàn)證。

***預(yù)期成果**：開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器和仿真工具，支持神經(jīng)形態(tài)算法的映射、優(yōu)化和驗(yàn)證，降低神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的開發(fā)門檻。

（5）**低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能驗(yàn)證**：

***具體研究問題**：如何驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能，并評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比？

***假設(shè)**：通過原型芯片和仿真平臺(tái)，可以驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能，并評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比。

***研究方法**：本研究將首先設(shè)計(jì)并流片低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的原型芯片。然后，通過原型芯片測(cè)試和仿真平臺(tái)，對(duì)設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行性能驗(yàn)證。最后，選擇典型的圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。

***預(yù)期成果**：驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能，評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比，驗(yàn)證研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度。

通過以上研究?jī)?nèi)容的深入研究，本項(xiàng)目有望突破當(dāng)前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在低功耗、高性能和通用性方面面臨的瓶頸，推動(dòng)其向下一代芯片的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，為技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供強(qiáng)有力的硬件支撐。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、電路仿真、原型驗(yàn)證和系統(tǒng)測(cè)試相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)地開展面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究。通過多學(xué)科交叉的技術(shù)手段，解決神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在器件、電路、架構(gòu)和系統(tǒng)層面面臨的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目設(shè)定的研究目標(biāo)。

1.研究方法

（1）**理論分析方法**：

***具體研究問題**：深入理解神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本原理，分析現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)，為新型架構(gòu)的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。

***研究方法**：本研究將采用理論分析的方法，深入研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本原理，包括生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理機(jī)制、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算電路設(shè)計(jì)原理等。通過分析現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)，識(shí)別其設(shè)計(jì)瓶頸和優(yōu)化方向。此外，還將研究近存計(jì)算、事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算等神經(jīng)形態(tài)計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)，為新型架構(gòu)的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。

***預(yù)期成果**：形成一套完整的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算理論體系，為新型架構(gòu)的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。

（2）**電路仿真方法**：

***具體研究問題**：設(shè)計(jì)并仿真低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路，評(píng)估其性能和功耗。

***研究方法**：本研究將采用電路仿真的方法，使用SPICE等電路仿真工具，設(shè)計(jì)并仿真低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路。通過仿真，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路的性能和功耗，并進(jìn)行優(yōu)化。此外，還將研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算電路的測(cè)試方法，為原型芯片的設(shè)計(jì)和測(cè)試提供指導(dǎo)。

***預(yù)期成果**：設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，并通過電路仿真評(píng)估其性能和功耗。

（3）**原型驗(yàn)證方法**：

***具體研究問題**：驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的性能，并評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比。

***研究方法**：本研究將采用原型驗(yàn)證的方法，設(shè)計(jì)并流片低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的原型芯片。通過原型芯片測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的性能。此外，還將選擇典型的圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)，在原型芯片上運(yùn)行，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。

***預(yù)期成果**：驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的性能，并評(píng)估其在典型任務(wù)上的性能和能效比。

（4）**系統(tǒng)測(cè)試方法**：

***具體研究問題**：評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在系統(tǒng)層面的性能，包括計(jì)算速度、功耗、面積等。

***研究方法**：本研究將采用系統(tǒng)測(cè)試的方法，使用FPGA等硬件平臺(tái)，搭建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)原型，并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。通過系統(tǒng)測(cè)試，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在系統(tǒng)層面的性能，包括計(jì)算速度、功耗、面積等。此外，還將研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的軟件棧，包括編譯器、仿真器、調(diào)試器等，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的開發(fā)提供支持。

***預(yù)期成果**：評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在系統(tǒng)層面的性能，并開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器和仿真工具。

（5）**數(shù)據(jù)收集與分析方法**：

***具體研究問題**：收集和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。

***研究方法**：本研究將采用數(shù)據(jù)收集和分析的方法，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括電路仿真數(shù)據(jù)、原型芯片測(cè)試數(shù)據(jù)和系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)。然后，使用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。此外，還將研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)化方法，為后續(xù)研究提供指導(dǎo)。

***預(yù)期成果**：形成一套完整的數(shù)據(jù)收集和分析方法，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。

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：理論研究與方案設(shè)計(jì)（1年）**：

***關(guān)鍵步驟**：

*深入研究神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本原理，分析現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)。

*基于理論分析，提出低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路的設(shè)計(jì)方案。

*設(shè)計(jì)多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，并進(jìn)行理論分析。

*設(shè)計(jì)基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，并進(jìn)行理論分析。

*開發(fā)面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具的初步方案。

（2）**第二階段：電路設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（2年）**：

***關(guān)鍵步驟**：

*使用SPICE等電路仿真工具，設(shè)計(jì)并仿真低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路。

*優(yōu)化設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路，降低其功耗，并提升其性能。

*設(shè)計(jì)多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的電路實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行電路仿真。

*設(shè)計(jì)基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的電路實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行電路仿真。

*完善面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具。

（3）**第三階段：原型芯片流片與測(cè)試（2年）**：

***關(guān)鍵步驟**：

*設(shè)計(jì)并流片低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的原型芯片。

*對(duì)原型芯片進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的性能。

*使用FPGA等硬件平臺(tái)，搭建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)原型，并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。

*選擇典型的圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)，在原型芯片上運(yùn)行，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比。

（4）**第四階段：系統(tǒng)優(yōu)化與成果總結(jié)（1年）**：

***關(guān)鍵步驟**：

*根據(jù)原型芯片測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試的結(jié)果，對(duì)設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。

*完善面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具。

*撰寫學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)專利，并進(jìn)行成果推廣。

*總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

通過以上技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地開展面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究，解決神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在器件、電路、架構(gòu)和系統(tǒng)層面面臨的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目設(shè)定的研究目標(biāo)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目旨在攻克當(dāng)前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在低功耗、高性能和通用性方面面臨的瓶頸，推動(dòng)其向下一代芯片的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。在理論研究、技術(shù)方法和應(yīng)用前景等方面，本項(xiàng)目具有顯著的創(chuàng)新性。

1.**理論創(chuàng)新**：

***新型低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元理論的提出**：本項(xiàng)目將突破傳統(tǒng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)范式，提出基于新型器件物理機(jī)制和電路結(jié)構(gòu)的低功耗計(jì)算單元理論。該理論將綜合考慮器件的非線性特性、事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制和近存計(jì)算優(yōu)勢(shì)，旨在從器件層面實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的提升和功耗的顯著降低。這包括探索憶阻器等新型存儲(chǔ)器的脈沖調(diào)制效應(yīng)、跨導(dǎo)晶體管的動(dòng)態(tài)偏置優(yōu)化等，為低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供新的理論基礎(chǔ)。

***多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的體系結(jié)構(gòu)理論**：本項(xiàng)目將構(gòu)建一種全新的多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)體系結(jié)構(gòu)理論，該理論將超越傳統(tǒng)層級(jí)結(jié)構(gòu)，引入基于任務(wù)特性和數(shù)據(jù)流的自適應(yīng)計(jì)算資源分配機(jī)制。通過理論分析，明確各層級(jí)計(jì)算單元的功能劃分、信息傳遞模式以及協(xié)同工作原理，為構(gòu)建能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同任務(wù)的通用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)提供理論指導(dǎo)。

***神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器協(xié)同設(shè)計(jì)的統(tǒng)一理論框架**：本項(xiàng)目將建立一套神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器協(xié)同設(shè)計(jì)的統(tǒng)一理論框架，該框架將充分考慮非易失性存儲(chǔ)器的特性（如高密度、非易失性、低讀寫功耗）與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的需求（如事件驅(qū)動(dòng)、近存計(jì)算），提出計(jì)算與存儲(chǔ)深度融合的設(shè)計(jì)原則和方法。這包括研究存儲(chǔ)器在計(jì)算過程中的角色演變、計(jì)算單元對(duì)存儲(chǔ)器訪問模式的優(yōu)化等，為近存計(jì)算神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的理論發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2.**方法創(chuàng)新**：

***基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法**：本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用于低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)器件參數(shù)、電路結(jié)構(gòu)和工作模式與功耗、性能之間的復(fù)雜映射關(guān)系，從而快速探索廣闊的設(shè)計(jì)空間，找到最優(yōu)的低功耗設(shè)計(jì)方案。這包括使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整策略、使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成高效的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算電路等。

***面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法**：本項(xiàng)目將采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，協(xié)同優(yōu)化低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的多個(gè)性能指標(biāo)，如功耗、計(jì)算速度、面積、精度等。通過多目標(biāo)遺傳算法、帕累托優(yōu)化等先進(jìn)優(yōu)化技術(shù)，可以在不同性能指標(biāo)之間找到最佳的權(quán)衡點(diǎn)，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。這包括建立多目標(biāo)優(yōu)化模型、設(shè)計(jì)高效的優(yōu)化算法等，為復(fù)雜神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供新的解決方案。

***基于FPGA的原型驗(yàn)證與快速迭代設(shè)計(jì)方法**：本項(xiàng)目將采用基于FPGA的原型驗(yàn)證與快速迭代設(shè)計(jì)方法，加速低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的研發(fā)進(jìn)程。通過在FPGA平臺(tái)上快速搭建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)原型，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)中的問題，并進(jìn)行快速修改和迭代。這包括開發(fā)高效的FPGA映射方法、設(shè)計(jì)FPGA加速器等，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的驗(yàn)證和優(yōu)化提供有力支持。

***新型編譯器與仿真工具的開發(fā)方法**：本項(xiàng)目將采用面向領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z言（DSL）的開發(fā)方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具。通過DSL，可以更方便地描述神經(jīng)形態(tài)算法和架構(gòu)，提高開發(fā)效率。同時(shí)，將采用基于物理建模和機(jī)器學(xué)習(xí)的混合仿真方法，提高仿真精度和效率，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的開發(fā)提供更強(qiáng)大的支持。

3.**應(yīng)用創(chuàng)新**：

***面向邊緣計(jì)算的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)**：本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究面向邊緣計(jì)算的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)將具備在資源受限的邊緣設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜任務(wù)的能力。通過與邊緣計(jì)算平臺(tái)的緊密集成，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效處理和低延遲響應(yīng)，為智能家居、智慧城市等應(yīng)用場(chǎng)景提供強(qiáng)大的計(jì)算支撐。這包括研究邊緣計(jì)算環(huán)境下的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)原則、開發(fā)輕量級(jí)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)等。

***基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端**：本項(xiàng)目將探索基于低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端的設(shè)計(jì)方法，該終端將具備在電池供電環(huán)境下長(zhǎng)期運(yùn)行的能力。通過與低功耗通信技術(shù)的結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集和智能決策等功能，為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供更廣闊的發(fā)展空間。這包括研究低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方法、開發(fā)低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片等。

***融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的新型計(jì)算系統(tǒng)**：本項(xiàng)目將探索融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的新型計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，該系統(tǒng)將結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算。通過研究和開發(fā)新型計(jì)算架構(gòu)、算法和軟件棧，可以構(gòu)建更加靈活、高效的計(jì)算系統(tǒng)，推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。這包括研究異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)方法、開發(fā)融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的計(jì)算系統(tǒng)軟件棧等。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為下一代芯片的發(fā)展提供重要的技術(shù)支撐，并推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，產(chǎn)生深遠(yuǎn)的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在攻克當(dāng)前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在低功耗、高性能和通用性方面面臨的瓶頸，推動(dòng)其向下一代芯片的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。通過系統(tǒng)性的研究，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)層面取得一系列創(chuàng)新性成果，為技術(shù)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的硬件支撐。

1.**理論成果**：

***低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)理論的建立**：本項(xiàng)目預(yù)期建立一套完整的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)理論，該理論將揭示低功耗設(shè)計(jì)的關(guān)鍵原理和方法，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。具體而言，預(yù)期成果包括：發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述基于新型器件物理機(jī)制和電路結(jié)構(gòu)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法；形成一套低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)規(guī)范，指導(dǎo)后續(xù)研究工作。

***多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的體系結(jié)構(gòu)理論的提出**：本項(xiàng)目預(yù)期提出一種全新的多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)體系結(jié)構(gòu)理論，該理論將超越傳統(tǒng)層級(jí)結(jié)構(gòu)，引入基于任務(wù)特性和數(shù)據(jù)流的自適應(yīng)計(jì)算資源分配機(jī)制。預(yù)期成果包括：發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)原理和實(shí)現(xiàn)方法；形成一套多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的評(píng)估方法，為架構(gòu)設(shè)計(jì)提供量化指標(biāo)。

***神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器協(xié)同設(shè)計(jì)的統(tǒng)一理論框架**：本項(xiàng)目預(yù)期建立一套神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器協(xié)同設(shè)計(jì)的統(tǒng)一理論框架，該框架將充分考慮非易失性存儲(chǔ)器的特性與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的需求，提出計(jì)算與存儲(chǔ)深度融合的設(shè)計(jì)原則和方法。預(yù)期成果包括：發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元與存儲(chǔ)器協(xié)同設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法；形成一套協(xié)同設(shè)計(jì)流程和規(guī)范，指導(dǎo)后續(xù)研究工作。

***基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)理論的完善**：本項(xiàng)目預(yù)期完善基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)理論，該理論將揭示機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)中的應(yīng)用原理和方法。預(yù)期成果包括：發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)方法；開發(fā)一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元設(shè)計(jì)工具，提高設(shè)計(jì)效率。

2.**技術(shù)成果**：

***低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證**：本項(xiàng)目預(yù)期設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，該單元的理論功耗降低率超過40%，同時(shí)保持較高的計(jì)算精度和速度。預(yù)期成果包括：流片低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的原型芯片，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能和功耗；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)和測(cè)試結(jié)果。

***多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)與仿真**：本項(xiàng)目預(yù)期設(shè)計(jì)并仿真一種多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)能夠根據(jù)任務(wù)的特性自適應(yīng)地調(diào)整計(jì)算資源，并實(shí)現(xiàn)跨層間信息的高效傳遞，提升整體計(jì)算效率。預(yù)期成果包括：完成多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的電路設(shè)計(jì)和仿真，評(píng)估其性能和效率；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)和仿真結(jié)果。

***基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證**：本項(xiàng)目預(yù)期設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，該單元能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的近存計(jì)算，顯著降低數(shù)據(jù)傳輸功耗，提升計(jì)算速度。預(yù)期成果包括：流片基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的原型芯片，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能和功耗；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的設(shè)計(jì)和測(cè)試結(jié)果。

***面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具**：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具，支持神經(jīng)形態(tài)算法的映射、優(yōu)化和驗(yàn)證。預(yù)期成果包括：開發(fā)編譯器的主要功能模塊，包括神經(jīng)形態(tài)算法解析模塊、映射模塊、優(yōu)化模塊等；開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的仿真工具，支持神經(jīng)形態(tài)算法的仿真和驗(yàn)證；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道編譯器與仿真工具的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)結(jié)果。

***融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的新型計(jì)算系統(tǒng)**：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算與傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的新型計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)將結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算。預(yù)期成果包括：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的新型計(jì)算系統(tǒng)原型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能和效率；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道融合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的新型計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)結(jié)果。

3.**應(yīng)用成果**：

***面向邊緣計(jì)算的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)**：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套面向邊緣計(jì)算的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)將具備在資源受限的邊緣設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜任務(wù)的能力。預(yù)期成果包括：將低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)應(yīng)用于智能家居、智慧城市等邊緣計(jì)算場(chǎng)景，并進(jìn)行性能評(píng)估；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在邊緣計(jì)算場(chǎng)景中的應(yīng)用結(jié)果。

***基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端**：本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套基于低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的低功耗物聯(lián)網(wǎng)終端，該終端將具備在電池供電環(huán)境下長(zhǎng)期運(yùn)行的能力。預(yù)期成果包括：將低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)應(yīng)用于環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集和智能決策等物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，并進(jìn)行性能評(píng)估；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的應(yīng)用結(jié)果。

***神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用**：本項(xiàng)目預(yù)期推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，與芯片制造企業(yè)合作，將設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中。預(yù)期成果包括：與芯片制造企業(yè)合作，流片神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片，并將其應(yīng)用于智能終端、數(shù)據(jù)中心等場(chǎng)景；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，報(bào)道神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用結(jié)果。

通過以上預(yù)期成果，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地開展面向下一代芯片的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究，解決神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在器件、電路、架構(gòu)和系統(tǒng)層面面臨的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目設(shè)定的研究目標(biāo)，并為技術(shù)的發(fā)展提供重要的理論和技術(shù)支撐，產(chǎn)生深遠(yuǎn)的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，將按照理論研究、技術(shù)攻關(guān)、原型驗(yàn)證和成果轉(zhuǎn)化四個(gè)階段展開，每個(gè)階段下設(shè)具體的子任務(wù)，并制定了詳細(xì)的進(jìn)度安排。同時(shí)，針對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)，制定了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。

1.**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

***第一階段：理論研究與方案設(shè)計(jì)（第1年）**

***任務(wù)分配**：

***子任務(wù)1.1**：深入開展神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本原理研究，分析現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)，形成研究報(bào)告。（3個(gè)月）

***子任務(wù)1.2**：基于理論分析，提出低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路的設(shè)計(jì)方案，完成技術(shù)路線圖和詳細(xì)設(shè)計(jì)計(jì)劃。（4個(gè)月）

***子任務(wù)1.3**：設(shè)計(jì)多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)，完成架構(gòu)方案設(shè)計(jì)和初步仿真驗(yàn)證。（5個(gè)月）

***子任務(wù)1.4**：設(shè)計(jì)基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元，完成電路方案設(shè)計(jì)和初步仿真驗(yàn)證。（4個(gè)月）

***子任務(wù)1.5**：開發(fā)面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具的初步方案，完成關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)。（5個(gè)月）

***進(jìn)度安排**：

*第1-3個(gè)月：完成子任務(wù)1.1，形成研究報(bào)告。

*第4-8個(gè)月：完成子任務(wù)1.2，形成技術(shù)路線圖和詳細(xì)設(shè)計(jì)計(jì)劃。

*第9-13個(gè)月：完成子任務(wù)1.3，完成架構(gòu)方案設(shè)計(jì)和初步仿真驗(yàn)證。

*第14-18個(gè)月：完成子任務(wù)1.4，完成電路方案設(shè)計(jì)和初步仿真驗(yàn)證。

*第19-24個(gè)月：完成子任務(wù)1.5，完成關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)。

*第25-12個(gè)月：進(jìn)行階段性總結(jié)和成果匯報(bào)，調(diào)整后續(xù)研究計(jì)劃。

***第二階段：電路設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（第2-3年）**

***任務(wù)分配**：

***子任務(wù)2.1**：使用SPICE等電路仿真工具，設(shè)計(jì)并仿真低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路，完成仿真報(bào)告。（6個(gè)月）

***子任務(wù)2.2**：優(yōu)化設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和電路，降低其功耗，并提升其性能，完成優(yōu)化方案。（6個(gè)月）

***子任務(wù)2.3**：設(shè)計(jì)多層級(jí)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的電路實(shí)現(xiàn)，完成電路設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。（6個(gè)月）

***子任務(wù)2.4**：設(shè)計(jì)基于非易失性存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元的電路實(shí)現(xiàn)，完成電路設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。（6個(gè)月）

***子任務(wù)2.5**：完善面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具，完成核心模塊的開發(fā)和測(cè)試。（6個(gè)月）

***進(jìn)度安排**：

*第13-18個(gè)月：完成子任務(wù)2.1，形成仿真報(bào)告。

*第19-24個(gè)月：完成子任務(wù)2.2，形成優(yōu)化方案。

*第25-30個(gè)月：完成子任務(wù)2.3，完成電路設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

*第31-36個(gè)月：完成子任務(wù)2.4，完成電路設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

*第37-42個(gè)月：完成子任務(wù)2.5，完成核心模塊的開發(fā)和測(cè)試。

***第三階段：原型芯片流片與測(cè)試（第4-5年）**

***任務(wù)分配**：

***子任務(wù)3.1**：設(shè)計(jì)并流片低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的原型芯片，完成流片報(bào)告。（6個(gè)月）

***子任務(wù)3.2**：對(duì)原型芯片進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算單元和架構(gòu)的性能，完成測(cè)試報(bào)告。（6個(gè)月）

***子任務(wù)3.3**：使用FPGA等硬件平臺(tái)，搭建神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)原型，并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。（6個(gè)月）

***子任務(wù)3.4**：選擇典型的圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)，在原型芯片上運(yùn)行，評(píng)估設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的性能和能效比，完成測(cè)試報(bào)告。（6個(gè)月）

***子任務(wù)3.5**：根據(jù)原型芯片測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試的結(jié)果，對(duì)設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，形成優(yōu)化方案。（6個(gè)月）

***進(jìn)度安排**：

*第43-48個(gè)月：完成子任務(wù)3.1，形成流片報(bào)告。

*第49-54個(gè)月：完成子任務(wù)3.2，形成測(cè)試報(bào)告。

*第55-60個(gè)月：完成子任務(wù)3.3，完成系統(tǒng)測(cè)試。

*第61-66個(gè)月：完成子任務(wù)3.4，形成測(cè)試報(bào)告。

*第67-72個(gè)月：完成子任務(wù)3.5，形成優(yōu)化方案。

*第73-84個(gè)月：進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)和成果整理，撰寫學(xué)術(shù)論文和專利申請(qǐng)，并進(jìn)行成果推廣。

***第四階段：系統(tǒng)優(yōu)化與成果總結(jié)（第5年）**

***任務(wù)分配**：

***子任務(wù)4.1**：根據(jù)原型芯片測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試的結(jié)果，對(duì)設(shè)計(jì)的低功耗神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，形成優(yōu)化方案。（6個(gè)月）

***子任務(wù)4.2**：完善面向神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)的編譯器與仿真工具，完成系統(tǒng)級(jí)功能的開發(fā)。（6個(gè)月）

***子任務(wù)4.3**：撰寫學(xué)術(shù)論文，投稿至國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊，并進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。（6個(gè)月）

***子任務(wù)4.4**：申請(qǐng)專利，保護(hù)項(xiàng)目核心技術(shù)和創(chuàng)新成果。（6個(gè)月）

***子任務(wù)4.5**：進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，并進(jìn)行成果推廣和應(yīng)用示范。（6個(gè)月）

***進(jìn)度安排**：

*第85-90個(gè)月：完成子任務(wù)4.1，形成優(yōu)化方案。

*第91-96個(gè)月：完成子任務(wù)4.2，完成系統(tǒng)級(jí)功能的開發(fā)。

*第97-102個(gè)月：完成子任務(wù)4.3，進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。

*第103-108個(gè)月：完成子任務(wù)4.4，提交專利申請(qǐng)。

*第109-120個(gè)月：完成子任務(wù)4.5，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，并進(jìn)行成果推廣和應(yīng)用示范。

2.**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)尚處于發(fā)展初期，存在器件性能不穩(wěn)定、算法與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)難度大、仿真模型精度不足等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，將采取以下措施：加強(qiáng)與材料科學(xué)、微電子工藝等領(lǐng)域的合作，攻克關(guān)鍵器件瓶頸；建立完善的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)流程，開發(fā)專用編譯器和仿真工具；采用混合仿真方法，提高仿真模型的精度和效率。

***市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)**：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片的市場(chǎng)接受度尚不明確，存在應(yīng)用場(chǎng)景有限、產(chǎn)業(yè)鏈配套不完善等市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，將加強(qiáng)與產(chǎn)業(yè)界的合作，推動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片在邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用示范；建立開放的生態(tài)系統(tǒng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。

***管理風(fēng)險(xiǎn)**：項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜的技術(shù)攻關(guān)，存在人員協(xié)調(diào)難度大、進(jìn)度控制不力、經(jīng)費(fèi)使用效率低等管理風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，將建立完善的項(xiàng)目管理機(jī)制，明確各階段任務(wù)分工和時(shí)間節(jié)點(diǎn)；采用掙值管理等方法，加強(qiáng)項(xiàng)目進(jìn)度控制；建立嚴(yán)格的經(jīng)費(fèi)使用制度，提高經(jīng)費(fèi)使用效率。

***政策風(fēng)險(xiǎn)**：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展受國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策、資金支持力度等因素影響，存在政策變化帶來不確定性風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，將密切關(guān)注國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策動(dòng)態(tài)，積極爭(zhēng)取政策支持；加強(qiáng)與政府部門的溝通協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目符合國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展方向。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)**：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)涉及眾多核心專利，存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)壁壘高、技術(shù)路線依賴風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，將加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局，申請(qǐng)核心技術(shù)專利；探索多種技術(shù)路線，降低技術(shù)依賴風(fēng)險(xiǎn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國(guó)內(nèi)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的頂尖專家學(xué)者組成，涵蓋微電子工程、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、神經(jīng)科學(xué)、等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，具有豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供全方位的技術(shù)支