課題申報書如何寫一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化與性能提升研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國家研究院芯片設(shè)計研究所

申報日期：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)目旨在針對當(dāng)前芯片在異構(gòu)計算架構(gòu)中存在的性能瓶頸與能效不足問題，開展系統(tǒng)性研究與創(chuàng)新性優(yōu)化。隨著深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度的持續(xù)提升，現(xiàn)有同構(gòu)計算架構(gòu)已難以滿足低延遲、高吞吐量的需求，而異構(gòu)計算通過融合CPU、GPU、FPGA及ASIC等多種計算單元，具備顯著的性能提升潛力。項(xiàng)目核心內(nèi)容聚焦于異構(gòu)計算架構(gòu)的資源調(diào)度算法優(yōu)化、任務(wù)映射策略創(chuàng)新以及硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法，通過構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)在異構(gòu)單元間的動態(tài)均衡分配。研究方法將結(jié)合理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)，首先基于現(xiàn)有芯片架構(gòu)建立性能評估體系，再通過改進(jìn)遺傳算法設(shè)計動態(tài)調(diào)度策略，最終開發(fā)原型驗(yàn)證平臺進(jìn)行性能驗(yàn)證。預(yù)期成果包括一套完整的異構(gòu)計算優(yōu)化方案，涵蓋架構(gòu)設(shè)計、算法模型及軟件工具鏈，并形成可應(yīng)用于實(shí)際芯片設(shè)計的理論框架。項(xiàng)目成果將顯著提升芯片的計算效率與能效比，為智能物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等關(guān)鍵領(lǐng)域提供高性能計算支撐，同時推動我國在高端芯片設(shè)計領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）已滲透至社會經(jīng)濟(jì)的各個層面，成為推動技術(shù)革新的核心驅(qū)動力。隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度不斷攀升，對高性能計算的需求呈現(xiàn)出爆炸式增長。在這一背景下，芯片作為技術(shù)的物理載體，其性能與能效直接決定了應(yīng)用的實(shí)時性與普適性。然而，傳統(tǒng)CPU、GPU等計算架構(gòu)在處理特定計算模式（如大規(guī)模矩陣運(yùn)算、稀疏計算、混合精度運(yùn)算）時，普遍面臨計算效率不高、功耗過大、擴(kuò)展性受限等問題，難以滿足日益增長的算力需求。例如，在端側(cè)應(yīng)用中，設(shè)備的計算能力與功耗之間的矛盾尤為突出，現(xiàn)有方案往往需要在性能與續(xù)航之間做出妥協(xié)。在云端服務(wù)中，高昂的能耗不僅增加了運(yùn)營成本，也帶來了顯著的環(huán)保壓力。這些問題凸顯了現(xiàn)有計算架構(gòu)在時代面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，亟需探索新型計算范式與架構(gòu)設(shè)計方法。

異構(gòu)計算架構(gòu)通過整合多種異構(gòu)計算單元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC、NPU等），旨在發(fā)揮不同計算單元的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)的協(xié)同處理，從而提升整體計算系統(tǒng)的性能與能效。近年來，異構(gòu)計算已成為高性能計算領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，并在部分應(yīng)用中展現(xiàn)出良好潛力。然而，當(dāng)前的異構(gòu)計算架構(gòu)仍存在諸多亟待解決的問題。首先，資源調(diào)度與任務(wù)映射缺乏智能化與動態(tài)性?，F(xiàn)有方案多采用靜態(tài)映射或簡單的啟發(fā)式算法，難以適應(yīng)任務(wù)高度變化的數(shù)據(jù)特征與計算模式，導(dǎo)致部分計算單元利用率低下或過載，整體性能無法得到充分發(fā)揮。其次，硬件與軟件協(xié)同設(shè)計不足。異構(gòu)計算架構(gòu)的優(yōu)化不僅依賴于硬件創(chuàng)新，更需要軟件層面的緊密配合。但現(xiàn)有研究在硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方面投入不足，導(dǎo)致軟件生態(tài)與硬件特性匹配度不高，限制了異構(gòu)計算架構(gòu)的實(shí)際應(yīng)用效果。此外，異構(gòu)計算架構(gòu)的能效優(yōu)化仍面臨挑戰(zhàn)。雖然異構(gòu)計算具備提升性能的潛力，但不同計算單元的能效特性差異顯著，如何在保證性能的同時實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的能效，是異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計的關(guān)鍵難題。

本研究項(xiàng)目的開展具有顯著的必要性與緊迫性。一方面，隨著應(yīng)用的廣泛普及，對高性能、低功耗計算的需求將持續(xù)增長。異構(gòu)計算架構(gòu)作為應(yīng)對這一需求的關(guān)鍵技術(shù)路徑，其研究與優(yōu)化對于推動技術(shù)的進(jìn)步至關(guān)重要。另一方面，我國在高端芯片設(shè)計領(lǐng)域仍面臨“卡脖子”問題，自主可控的芯片設(shè)計能力亟待提升。通過本項(xiàng)目的研究，有望突破現(xiàn)有異構(gòu)計算架構(gòu)的瓶頸，形成具有自主知識產(chǎn)權(quán)的優(yōu)化方案，提升我國在芯片領(lǐng)域的國際競爭力。此外，本項(xiàng)目的研究成果將推動相關(guān)理論體系的完善，為后續(xù)更復(fù)雜的異構(gòu)計算系統(tǒng)設(shè)計提供基礎(chǔ)支撐。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

在學(xué)術(shù)價值層面，本項(xiàng)目將深化對異構(gòu)計算架構(gòu)中資源調(diào)度、任務(wù)映射及硬件-軟件協(xié)同設(shè)計的理論認(rèn)識。通過構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，本項(xiàng)目將探索更科學(xué)、更智能的計算任務(wù)分配機(jī)制，為異構(gòu)計算理論體系的完善貢獻(xiàn)新觀點(diǎn)、新方法。同時，本項(xiàng)目的研究將涉及運(yùn)籌學(xué)、計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、等多學(xué)科交叉領(lǐng)域，推動相關(guān)學(xué)科的融合發(fā)展。此外，本項(xiàng)目將開發(fā)一套完整的異構(gòu)計算優(yōu)化理論與方法體系，為后續(xù)相關(guān)研究提供理論框架與參考模型，促進(jìn)學(xué)術(shù)界的知識積累與技術(shù)創(chuàng)新。

在經(jīng)濟(jì)價值層面，本項(xiàng)目的研究成果將直接服務(wù)于芯片產(chǎn)業(yè)的升級與發(fā)展。通過優(yōu)化異構(gòu)計算架構(gòu)，本項(xiàng)目有望顯著提升芯片的計算性能與能效比，降低應(yīng)用的硬件成本與能耗，從而推動技術(shù)在更廣泛的領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用。例如，在智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，高性能、低功耗的芯片將使得更多設(shè)備具備智能化能力，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的繁榮；在自動駕駛領(lǐng)域，更強(qiáng)大的計算能力將支持更復(fù)雜的環(huán)境感知與決策算法，提升行車安全性與智能化水平；在云計算與數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，本項(xiàng)目的研究成果將有助于降低數(shù)據(jù)中心的能耗與運(yùn)營成本，實(shí)現(xiàn)綠色計算。此外，本項(xiàng)目的研究將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如芯片設(shè)計工具、軟件生態(tài)系統(tǒng)、應(yīng)用開發(fā)等，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能。

在社會價值層面，本項(xiàng)目的研究成果將推動社會智能化水平的提升。技術(shù)的進(jìn)步離不開高性能計算的支持，而本項(xiàng)目的研究將直接促進(jìn)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為社會帶來更多智能化應(yīng)用，提升生產(chǎn)效率與生活品質(zhì)。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，高性能芯片將支持更復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像分析與疾病診斷模型，輔助醫(yī)生進(jìn)行精準(zhǔn)診療；在智慧城市領(lǐng)域，芯片將支持更智能的交通管理、環(huán)境監(jiān)測與公共服務(wù)，提升城市的運(yùn)行效率與居民的生活質(zhì)量。此外，本項(xiàng)目的研究將培養(yǎng)一批掌握先進(jìn)芯片設(shè)計技術(shù)的專業(yè)人才，為我國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供人才支撐，促進(jìn)社會創(chuàng)新能力的提升。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化與性能提升研究領(lǐng)域，國際學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界已開展了廣泛的研究工作，取得了一系列顯著成果，但也存在諸多尚未解決的問題和研究空白。

國際上，異構(gòu)計算架構(gòu)的研究起步較早，并在多個層面取得了進(jìn)展。在硬件設(shè)計層面，各大半導(dǎo)體廠商已推出了多代支持異構(gòu)計算的處理器產(chǎn)品。例如，Intel推出的Xeon處理器系列集成了CPU與FPGA，并支持PCIe擴(kuò)展GPU，形成了靈活的異構(gòu)計算平臺；AMD的EPYC處理器則集成了PCIe通道，可靈活連接GPU、加速器等多種加速設(shè)備。ARM架構(gòu)也在積極布局異構(gòu)計算，推出了支持NPUs的CPU，并推動在移動設(shè)備中集成更多異構(gòu)計算單元。在GPU領(lǐng)域，NVIDIA憑借其CUDA生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)了主導(dǎo)地位，為GPU加速計算提供了豐富的開發(fā)工具與庫。此外，F(xiàn)PGA廠商如Xilinx（現(xiàn)AMD旗下）和Intel（Altera）也推出了支持加速的FPGA產(chǎn)品，并提供相應(yīng)的開發(fā)平臺與工具鏈。在軟件與編譯層面，研究人員致力于開發(fā)高效的異構(gòu)計算編程模型與編譯器。OpenCL作為一項(xiàng)開放的跨平臺并行計算框架，支持在CPU、GPU、FPGA等多種硬件上執(zhí)行計算任務(wù)，得到了廣泛的應(yīng)用。HIP（Heterogeneous-ComputeInterfaceforPortability）是AMD推出的異構(gòu)計算編程接口，旨在與CUDA兼容，降低異構(gòu)計算軟件開發(fā)的門檻。此外，KhronosGroup還推出了Vulkan等圖形與計算API，為異構(gòu)計算提供了更底層的支持。在編譯器領(lǐng)域，研究人員致力于開發(fā)能夠自動進(jìn)行任務(wù)映射、調(diào)度與優(yōu)化的編譯器技術(shù)。例如，Microsoft的ROCm平臺旨在為AMDGPU提供與CUDA兼容的運(yùn)行時與編譯器支持，降低異構(gòu)計算軟件的移植成本。Google的TensorFlowLite支持在移動設(shè)備上利用CPU、NPU、GPU等多種硬件進(jìn)行推理加速，實(shí)現(xiàn)了靈活的異構(gòu)計算部署。

在資源調(diào)度與任務(wù)映射層面，國際研究者提出了多種靜態(tài)與動態(tài)調(diào)度算法。靜態(tài)調(diào)度方法在任務(wù)執(zhí)行前預(yù)先進(jìn)行映射與調(diào)度，具有確定性高、實(shí)現(xiàn)簡單的優(yōu)點(diǎn)，但難以適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行過程中的動態(tài)變化。動態(tài)調(diào)度方法則在任務(wù)執(zhí)行過程中根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)與任務(wù)特性進(jìn)行調(diào)度決策，能夠更好地適應(yīng)系統(tǒng)負(fù)載與任務(wù)變化，但增加了調(diào)度開銷與復(fù)雜性。例如，基于優(yōu)先級的調(diào)度算法根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級進(jìn)行調(diào)度，簡單易實(shí)現(xiàn)但可能存在饑餓問題；基于負(fù)載均衡的調(diào)度算法致力于平衡各計算單元的負(fù)載，提升系統(tǒng)整體性能；基于任務(wù)特性的調(diào)度算法則根據(jù)任務(wù)的計算模式、數(shù)據(jù)特性等進(jìn)行調(diào)度，能夠更好地發(fā)揮不同計算單元的優(yōu)勢。在硬件-軟件協(xié)同設(shè)計層面，研究者探索了多種協(xié)同設(shè)計方法，例如，通過定制硬件指令集支持特定的計算模式，或開發(fā)能夠適應(yīng)硬件特性的編譯器優(yōu)化技術(shù)。在能效優(yōu)化層面，研究者致力于開發(fā)能夠降低異構(gòu)計算系統(tǒng)能耗的調(diào)度與設(shè)計方法。例如，通過任務(wù)合并與卸載技術(shù)，將部分任務(wù)遷移到能效比更高的計算單元上執(zhí)行，或開發(fā)能夠動態(tài)調(diào)整計算單元工作頻率與電壓的電源管理技術(shù)。

然而，盡管國際研究在異構(gòu)計算領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在諸多尚未解決的問題和研究空白。首先，在資源調(diào)度與任務(wù)映射方面，現(xiàn)有的調(diào)度算法大多基于假設(shè)或簡化模型，難以準(zhǔn)確刻畫任務(wù)的動態(tài)特性與計算模式。例如，許多調(diào)度算法假設(shè)任務(wù)的計算量與執(zhí)行時間已知，但實(shí)際上任務(wù)的計算量與執(zhí)行時間受模型結(jié)構(gòu)、輸入數(shù)據(jù)等因素影響，具有高度不確定性。此外，現(xiàn)有調(diào)度算法大多關(guān)注單一目標(biāo)（如性能或能效），而實(shí)際應(yīng)用中往往需要同時優(yōu)化多個目標(biāo)（如性能、能效、時延、成本等），如何進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化仍是一個挑戰(zhàn)。其次，在硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方面，現(xiàn)有的協(xié)同設(shè)計方法大多基于特定的硬件平臺與軟件棧，缺乏通用性與可移植性。如何開發(fā)通用的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計框架，支持在不同硬件平臺與軟件棧上進(jìn)行協(xié)同設(shè)計，是一個亟待解決的問題。此外，現(xiàn)有的軟件生態(tài)與硬件特性匹配度不高，導(dǎo)致異構(gòu)計算軟件的性能無法得到充分發(fā)揮。例如，許多框架對異構(gòu)計算的支持不夠完善，難以充分利用不同計算單元的優(yōu)勢。第三，在能效優(yōu)化方面，現(xiàn)有的能效優(yōu)化方法大多基于靜態(tài)分析或經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，難以適應(yīng)系統(tǒng)負(fù)載與任務(wù)特性的動態(tài)變化。如何開發(fā)能夠動態(tài)調(diào)整計算單元工作模式與資源分配的能效優(yōu)化技術(shù)，是一個重要的研究方向。此外，不同計算單元的能效特性差異顯著，如何進(jìn)行全局最優(yōu)的能效優(yōu)化，是一個復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

在國內(nèi)，異構(gòu)計算架構(gòu)的研究也取得了長足的進(jìn)步。國內(nèi)高校與研究機(jī)構(gòu)在異構(gòu)計算理論、架構(gòu)設(shè)計、軟件工具等方面開展了深入研究，并取得了一系列成果。在硬件設(shè)計層面，國內(nèi)已推出多款支持異構(gòu)計算的處理器產(chǎn)品，例如，華為海思的麒麟芯片系列集成了CPU與NPU，并在部分高端型號中集成了GPU；阿里平頭哥的龍架構(gòu)也支持異構(gòu)計算擴(kuò)展。在軟件與編譯層面，國內(nèi)研究者開發(fā)了支持國產(chǎn)硬件平臺的異構(gòu)計算編程模型與編譯器，例如，華為的HCC（HeterogeneousComputingCompiler）支持在昇騰處理器上執(zhí)行異構(gòu)計算任務(wù)；阿里云的異構(gòu)計算平臺支持在CPU、GPU、FPGA等多種硬件上執(zhí)行計算任務(wù)。在資源調(diào)度與任務(wù)映射層面，國內(nèi)研究者提出了多種面向應(yīng)用的異構(gòu)計算調(diào)度算法，例如，基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)度算法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)任務(wù)特性與系統(tǒng)狀態(tài)，進(jìn)行智能調(diào)度決策；基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度算法則通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略。在硬件-軟件協(xié)同設(shè)計層面，國內(nèi)研究者探索了多種協(xié)同設(shè)計方法，例如，通過定制硬件指令集支持特定的計算模式，或開發(fā)能夠適應(yīng)硬件特性的編譯器優(yōu)化技術(shù)。在能效優(yōu)化層面，國內(nèi)研究者致力于開發(fā)能夠降低異構(gòu)計算系統(tǒng)能耗的調(diào)度與設(shè)計方法，例如，通過任務(wù)合并與卸載技術(shù)，將部分任務(wù)遷移到能效比更高的計算單元上執(zhí)行。

然而，與國外相比，國內(nèi)在異構(gòu)計算領(lǐng)域仍存在一些差距與不足。首先，在硬件設(shè)計層面，國內(nèi)在高端異構(gòu)計算芯片的設(shè)計與制造方面仍面臨“卡脖子”問題，部分關(guān)鍵技術(shù)與核心部件依賴進(jìn)口。其次，在軟件生態(tài)方面，國內(nèi)異構(gòu)計算軟件生態(tài)與國外相比仍有較大差距，缺乏成熟的開發(fā)工具與庫，導(dǎo)致異構(gòu)計算軟件的開發(fā)難度較大。此外，國內(nèi)在異構(gòu)計算理論研究方面與國外相比仍有差距，缺乏具有國際影響力的研究成果。第三，國內(nèi)在異構(gòu)計算人才培養(yǎng)方面仍需加強(qiáng)，缺乏掌握先進(jìn)異構(gòu)計算技術(shù)的專業(yè)人才。

總體而言，國內(nèi)外在異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化與性能提升研究領(lǐng)域已取得了顯著進(jìn)展，但仍存在諸多尚未解決的問題和研究空白。未來研究需要進(jìn)一步深化對異構(gòu)計算架構(gòu)的理論認(rèn)識，開發(fā)更智能、更高效的資源調(diào)度與任務(wù)映射算法，推動硬件-軟件協(xié)同設(shè)計，優(yōu)化能效，并加強(qiáng)人才培養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新，以推動異構(gòu)計算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在針對下一代芯片在異構(gòu)計算架構(gòu)中存在的性能與能效瓶頸，開展系統(tǒng)性、創(chuàng)新性的研究與優(yōu)化，其核心目標(biāo)是構(gòu)建一套高效、智能的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化理論與方法體系，并開發(fā)相應(yīng)的原型驗(yàn)證平臺，為高性能、低功耗芯片的設(shè)計提供理論支撐與技術(shù)方案。具體研究目標(biāo)如下：

1.揭示任務(wù)在異構(gòu)計算環(huán)境下的計算特性與資源需求規(guī)律，建立精確的性能與能效模型。

2.提出面向應(yīng)用的多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)在異構(gòu)單元間的智能、動態(tài)分配。

3.設(shè)計創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略，優(yōu)化任務(wù)在不同計算單元上的執(zhí)行方式與數(shù)據(jù)流，提升計算效率。

4.研發(fā)硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法，實(shí)現(xiàn)架構(gòu)設(shè)計、編譯優(yōu)化與軟件運(yùn)行時的緊密耦合，充分發(fā)揮異構(gòu)計算系統(tǒng)的潛力。

5.構(gòu)建原型驗(yàn)證平臺，對提出的優(yōu)化方案進(jìn)行性能與能效評估，驗(yàn)證其有效性，并形成可應(yīng)用的解決方案。

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個方面的研究內(nèi)容展開：

1.任務(wù)在異構(gòu)計算環(huán)境下的計算特性分析與模型建立：

研究內(nèi)容：深入分析不同類型任務(wù)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）在計算模式、數(shù)據(jù)特性、計算量分布等方面的特點(diǎn)，以及這些特性對異構(gòu)計算資源需求的影響。具體包括：分析模型在不同計算層級的計算量、內(nèi)存訪問模式、計算復(fù)雜度等；研究任務(wù)在不同硬件單元（CPU、GPU、FPGA、ASIC/NPU）上的執(zhí)行效率與能效差異；建立能夠精確刻畫任務(wù)計算特性與資源需求的性能與能效模型，為后續(xù)的調(diào)度與映射優(yōu)化提供基礎(chǔ)。研究問題：如何準(zhǔn)確刻畫任務(wù)的動態(tài)計算特性與資源需求？如何建立精確反映異構(gòu)計算單元性能與能效差異的模型？

假設(shè)：通過分析大量任務(wù)在不同硬件單元上的執(zhí)行數(shù)據(jù)，可以識別出任務(wù)的共性計算模式與資源需求特征，并建立相應(yīng)的性能與能效模型。

2.面向應(yīng)用的多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法研究：

研究內(nèi)容：針對異構(gòu)計算環(huán)境中計算資源多樣性與任務(wù)動態(tài)性帶來的挑戰(zhàn)，研究多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法。具體包括：設(shè)計基于任務(wù)特性與系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)調(diào)度框架；研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)的實(shí)時、動態(tài)分配；開發(fā)能夠同時優(yōu)化性能、能效、時延等多個目標(biāo)的調(diào)度算法；研究任務(wù)合并、任務(wù)卸載等調(diào)度技術(shù)，提升系統(tǒng)資源利用率。研究問題：如何設(shè)計能夠適應(yīng)任務(wù)動態(tài)變化的智能調(diào)度算法？如何實(shí)現(xiàn)性能、能效等多個目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化？如何通過任務(wù)合并與卸載技術(shù)提升系統(tǒng)資源利用率？

假設(shè)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能調(diào)度算法能夠有效提升異構(gòu)計算系統(tǒng)的性能與能效，并能夠適應(yīng)任務(wù)的動態(tài)變化。

3.創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略設(shè)計：

研究內(nèi)容：研究如何將任務(wù)分解為子任務(wù)，并根據(jù)不同子任務(wù)的計算模式與數(shù)據(jù)特性，將其映射到最適合的計算單元上執(zhí)行。具體包括：設(shè)計基于任務(wù)特性的子任務(wù)劃分方法；研究任務(wù)-單元映射的優(yōu)化策略，考慮計算單元的計算能力、內(nèi)存容量、數(shù)據(jù)訪問帶寬等因素；開發(fā)能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸與計算重疊的映射算法；研究針對特定計算模式的專用映射策略。研究問題：如何將任務(wù)有效地分解為子任務(wù)？如何設(shè)計能夠優(yōu)化計算效率與數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠成洳呗?？如何針對特定計算模式設(shè)計專用映射策略？

假設(shè)：通過合理的子任務(wù)劃分與任務(wù)-單元映射，可以顯著提升任務(wù)在異構(gòu)計算環(huán)境下的執(zhí)行效率與能效。

4.硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法研發(fā)：

研究內(nèi)容：研究如何將硬件設(shè)計、編譯優(yōu)化與軟件運(yùn)行時緊密耦合，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計算系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化。具體包括：設(shè)計支持硬件-軟件協(xié)同的架構(gòu)擴(kuò)展；研究面向異構(gòu)計算場景的編譯器優(yōu)化技術(shù)，如代碼生成、指令調(diào)度、內(nèi)存管理優(yōu)化等；開發(fā)能夠與硬件特性相匹配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)；研究硬件與軟件協(xié)同設(shè)計的驗(yàn)證方法與流程。研究問題：如何設(shè)計支持硬件-軟件協(xié)同的架構(gòu)擴(kuò)展？如何開發(fā)能夠優(yōu)化異構(gòu)計算性能的編譯器優(yōu)化技術(shù)？如何開發(fā)能夠與硬件特性相匹配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)？

假設(shè)：通過硬件-軟件協(xié)同設(shè)計，可以充分發(fā)揮異構(gòu)計算系統(tǒng)的潛力，提升系統(tǒng)性能與能效。

5.原型驗(yàn)證平臺構(gòu)建與性能評估：

研究內(nèi)容：構(gòu)建原型驗(yàn)證平臺，對提出的優(yōu)化方案進(jìn)行性能與能效評估。具體包括：搭建包含CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算單元的硬件平臺；開發(fā)支持任務(wù)執(zhí)行的軟件平臺；實(shí)現(xiàn)提出的資源調(diào)度、任務(wù)映射與硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方案；對優(yōu)化方案進(jìn)行性能與能效測試，并與現(xiàn)有方案進(jìn)行比較分析；根據(jù)測試結(jié)果對方案進(jìn)行迭代優(yōu)化。研究問題：如何構(gòu)建能夠支持異構(gòu)計算優(yōu)化的原型驗(yàn)證平臺？如何評估優(yōu)化方案的性能與能效？如何根據(jù)測試結(jié)果對方案進(jìn)行迭代優(yōu)化？

假設(shè)：通過原型驗(yàn)證平臺，可以有效地評估提出的優(yōu)化方案的性能與能效，并驗(yàn)證其有效性。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、建模仿真、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多種技術(shù)手段，系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化與性能提升研究。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線如下：

1.研究方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計：

研究方法：

(1)**理論分析與建模方法**：對異構(gòu)計算架構(gòu)、任務(wù)計算特性、資源調(diào)度策略等進(jìn)行深入的理論分析，建立數(shù)學(xué)模型。利用運(yùn)籌學(xué)、優(yōu)化理論、圖論等相關(guān)知識，對資源調(diào)度、任務(wù)映射等問題進(jìn)行形式化描述，為算法設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。

(2)**仿真建模方法**：利用現(xiàn)有的計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)仿真工具（如Gem5、QEMU等）或自行開發(fā)的仿真平臺，構(gòu)建支持CPU、GPU、FPGA等多種異構(gòu)計算單元的仿真模型。通過仿真實(shí)驗(yàn)，評估不同優(yōu)化方案的性能與能效，分析各種因素的影響。

(3)**機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，研究智能化的資源調(diào)度與任務(wù)映射算法。通過學(xué)習(xí)大量任務(wù)在不同硬件單元上的執(zhí)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測模型或決策模型，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)的智能分配。

(4)**硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法**：采用協(xié)同設(shè)計流程，將硬件設(shè)計、編譯優(yōu)化與軟件運(yùn)行時緊密耦合。通過定制硬件指令集、開發(fā)專用編譯器插件、設(shè)計適配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)等方式，實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計：

(1)**任務(wù)集選擇**：選擇具有代表性的任務(wù)集，包括不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如VGG、ResNet、BERT等），覆蓋不同的計算復(fù)雜度和數(shù)據(jù)特性。收集這些模型在不同硬件單元上的執(zhí)行數(shù)據(jù)，用于模型建立、算法訓(xùn)練和性能評估。

(2)**基準(zhǔn)測試平臺搭建**：搭建包含CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算單元的基準(zhǔn)測試平臺，包括硬件平臺和軟件平臺。硬件平臺可以選擇商用芯片或FPGA開發(fā)板，軟件平臺包括操作系統(tǒng)、編譯器、框架等。

(3)**對比實(shí)驗(yàn)設(shè)計**：設(shè)計對比實(shí)驗(yàn)，將提出的優(yōu)化方案與現(xiàn)有方案進(jìn)行比較，評估其在性能、能效、時延等方面的優(yōu)劣?，F(xiàn)有方案包括傳統(tǒng)的靜態(tài)調(diào)度方法、基于規(guī)則的調(diào)度方法、以及公開可用的異構(gòu)計算優(yōu)化方案。

(4)**參數(shù)敏感性分析**：對提出的優(yōu)化方案中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，研究不同參數(shù)設(shè)置對性能和能效的影響，確定最優(yōu)參數(shù)配置。

數(shù)據(jù)收集與分析方法：

(1)**性能數(shù)據(jù)收集**：收集任務(wù)在不同硬件單元上的執(zhí)行時間、計算量、內(nèi)存訪問量、計算單元利用率等性能數(shù)據(jù)。利用性能分析工具（如IntelVTune、NVIDIANsight等）收集詳細(xì)的性能指標(biāo)。

(2)**能效數(shù)據(jù)收集**：收集任務(wù)執(zhí)行過程中的功耗數(shù)據(jù)，包括各計算單元的功耗、系統(tǒng)總功耗等。利用功耗測量工具（如PowerMeter等）收集能效數(shù)據(jù)。

(3)**數(shù)據(jù)分析方法**：對收集到的性能和能效數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析、可視化分析，以及機(jī)器學(xué)習(xí)分析。利用統(tǒng)計分析方法，評估不同優(yōu)化方案的性能和能效差異。利用可視化分析方法，直觀展示任務(wù)的計算特性和優(yōu)化效果。利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法，構(gòu)建預(yù)測模型或決策模型，用于智能調(diào)度和任務(wù)映射。

2.技術(shù)路線與研究流程：

技術(shù)路線：

(1)**任務(wù)計算特性分析與模型建立**：首先，收集大量任務(wù)在不同硬件單元上的執(zhí)行數(shù)據(jù)，包括性能數(shù)據(jù)和能效數(shù)據(jù)。然后，利用理論分析和建模方法，建立能夠精確刻畫任務(wù)計算特性與資源需求的性能與能效模型。

(2)**多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法研究**：基于建立的性能與能效模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，研究多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法。設(shè)計基于任務(wù)特性與系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)調(diào)度框架，并開發(fā)能夠同時優(yōu)化性能、能效、時延等多個目標(biāo)的調(diào)度算法。

(3)**創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略設(shè)計**：研究任務(wù)-單元映射的優(yōu)化策略，設(shè)計基于任務(wù)特性的子任務(wù)劃分方法和能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸與計算重疊的映射算法。針對特定計算模式，設(shè)計專用映射策略。

(4)**硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法研發(fā)**：設(shè)計支持硬件-軟件協(xié)同的架構(gòu)擴(kuò)展，開發(fā)面向異構(gòu)計算場景的編譯器優(yōu)化技術(shù)和能夠與硬件特性相匹配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)。

(5)**原型驗(yàn)證平臺構(gòu)建與性能評估**：搭建包含CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算單元的原型驗(yàn)證平臺，實(shí)現(xiàn)提出的優(yōu)化方案。對優(yōu)化方案進(jìn)行性能與能效測試，并與現(xiàn)有方案進(jìn)行比較分析。根據(jù)測試結(jié)果對方案進(jìn)行迭代優(yōu)化。

研究流程：

(1)**項(xiàng)目啟動階段**：明確研究目標(biāo)與內(nèi)容，制定詳細(xì)的研究計劃，組建研究團(tuán)隊(duì)，開展文獻(xiàn)調(diào)研，初步分析任務(wù)的計算特性和異構(gòu)計算資源需求。

(2)**模型建立與算法設(shè)計階段**：收集任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)，建立性能與能效模型；設(shè)計多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法、任務(wù)映射策略和硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法。

(3)**原型平臺開發(fā)與優(yōu)化階段**：搭建原型驗(yàn)證平臺，實(shí)現(xiàn)提出的優(yōu)化方案；進(jìn)行性能與能效測試，分析測試結(jié)果，對方案進(jìn)行迭代優(yōu)化。

(4)**成果總結(jié)與推廣階段**：總結(jié)研究成果，撰寫論文和專利，進(jìn)行成果推廣與應(yīng)用。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在推動異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，并為下一代高性能、低功耗芯片的設(shè)計提供新的思路與解決方案。

1.理論層面的創(chuàng)新：

(1)**構(gòu)建融合任務(wù)動態(tài)性與異構(gòu)單元特性的統(tǒng)一性能與能效模型**：現(xiàn)有研究大多基于靜態(tài)或簡化的模型分析異構(gòu)計算性能與能效，難以準(zhǔn)確刻畫任務(wù)的動態(tài)變化特性以及異構(gòu)單元的細(xì)微能效差異。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建一個能夠融合任務(wù)動態(tài)計算特性（如計算量、內(nèi)存訪問模式、計算復(fù)雜度隨輸入數(shù)據(jù)的變化）與異構(gòu)計算單元細(xì)微能效差異（如不同工作頻率下的功耗曲線、計算單元間的數(shù)據(jù)傳輸能耗）的統(tǒng)一性能與能效模型。該模型將采用數(shù)據(jù)驅(qū)動與模型驅(qū)動相結(jié)合的方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)學(xué)習(xí)任務(wù)的動態(tài)特性，并結(jié)合硬件仿真或?qū)崪y數(shù)據(jù)精確刻畫各計算單元的能效特性，從而為后續(xù)的調(diào)度與映射優(yōu)化提供更精確的輸入，奠定更堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

(2)**提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)異構(gòu)計算資源調(diào)度框架**：傳統(tǒng)的資源調(diào)度方法往往基于靜態(tài)假設(shè)或啟發(fā)式規(guī)則，難以應(yīng)對應(yīng)用中任務(wù)執(zhí)行的動態(tài)性和不確定性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）構(gòu)建自適應(yīng)異構(gòu)計算資源調(diào)度框架。該框架將環(huán)境狀態(tài)定義為當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)載、各計算單元狀態(tài)、待執(zhí)行任務(wù)隊(duì)列等信息，將調(diào)度決策（如任務(wù)分配給哪個計算單元）作為動作，通過與環(huán)境交互（執(zhí)行調(diào)度決策并觀察系統(tǒng)反饋的性能與能效指標(biāo)），學(xué)習(xí)一個最優(yōu)策略，實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)的實(shí)時、智能分配。這種基于DRL的調(diào)度方法能夠在線學(xué)習(xí)并適應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)特性的變化，有望顯著提升異構(gòu)計算系統(tǒng)的動態(tài)性能與能效，突破傳統(tǒng)調(diào)度方法的局限性。

(3)**探索任務(wù)-單元多目標(biāo)優(yōu)化映射的新范式**：現(xiàn)有的任務(wù)映射方法多關(guān)注單一目標(biāo)（如最小化執(zhí)行時間或數(shù)據(jù)傳輸量），或采用簡單的規(guī)則進(jìn)行映射，缺乏對多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的深入探索。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將任務(wù)映射問題建模為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題，同時考慮執(zhí)行時間、數(shù)據(jù)傳輸量、計算單元負(fù)載均衡、功耗等多個目標(biāo)。研究采用多目標(biāo)進(jìn)化算法（MOEA）或基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的映射策略，探索在滿足性能要求的前提下，如何實(shí)現(xiàn)性能、能效、時延等多目標(biāo)的帕累托最優(yōu)解集，為設(shè)計更高效、更節(jié)能的異構(gòu)計算系統(tǒng)提供新的理論視角。

2.方法層面的創(chuàng)新：

(1)**開發(fā)面向計算模式的硬件-軟件協(xié)同編譯優(yōu)化技術(shù)**：現(xiàn)有異構(gòu)計算編譯器優(yōu)化技術(shù)大多較為通用，難以針對特定的計算模式（如卷積、矩陣乘法、注意力機(jī)制等）進(jìn)行深度優(yōu)化。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地開發(fā)面向計算模式的硬件-軟件協(xié)同編譯優(yōu)化技術(shù)。一方面，在硬件層面，探索通過定制硬件指令集（如針對張量運(yùn)算的專用指令）或設(shè)計專用計算單元（如加速器）來加速計算；另一方面，在軟件層面，開發(fā)能夠利用硬件特性的編譯器優(yōu)化技術(shù)，如代碼生成優(yōu)化、指令調(diào)度優(yōu)化、內(nèi)存管理優(yōu)化等，以及能夠?qū)⑷蝿?wù)卸載到專用計算單元的代碼轉(zhuǎn)換與運(yùn)行時支持。通過軟硬件協(xié)同，充分發(fā)揮異構(gòu)計算系統(tǒng)的計算潛力，提升任務(wù)的整體執(zhí)行效率與能效。

(2)**設(shè)計基于預(yù)測的智能任務(wù)劃分與映射算法**：任務(wù)的計算量和執(zhí)行時間往往受輸入數(shù)據(jù)影響較大，導(dǎo)致靜態(tài)的任務(wù)劃分與映射效果不佳。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于預(yù)測的智能任務(wù)劃分與映射算法。利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)特性預(yù)測其在不同計算單元上的執(zhí)行時間和能效開銷?；陬A(yù)測結(jié)果，動態(tài)地進(jìn)行任務(wù)劃分（如將一個大的計算任務(wù)分解為多個子任務(wù)）和任務(wù)-單元映射，使得每個子任務(wù)都能被映射到最合適的計算單元上執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的性能與能效優(yōu)化。這種基于預(yù)測的智能算法能夠有效應(yīng)對任務(wù)的動態(tài)性，提升異構(gòu)計算系統(tǒng)的適應(yīng)性和效率。

(3)**引入考慮數(shù)據(jù)特性的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化**：異構(gòu)計算系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)在不同計算單元之間的傳輸開銷不容忽視，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或高維數(shù)據(jù)時。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地在資源調(diào)度和任務(wù)映射中引入數(shù)據(jù)特性的考慮。通過分析任務(wù)的內(nèi)存訪問模式和數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，預(yù)測數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧亢脱舆t，并將其作為調(diào)度和映射決策的重要考量因素。例如，在任務(wù)劃分時，考慮如何劃分能夠減少跨計算單元的數(shù)據(jù)傳輸；在任務(wù)映射時，考慮將數(shù)據(jù)訪問模式相似或數(shù)據(jù)依賴緊密的任務(wù)映射到相鄰的計算單元或具有高速互聯(lián)的計算單元上，以減少數(shù)據(jù)傳輸開銷，從而提升整體性能和能效。

3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新：

(1)**面向特定應(yīng)用場景的優(yōu)化方案定制**：本項(xiàng)目不僅追求通用的優(yōu)化理論和方法，更注重面向特定應(yīng)用場景（如智能物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、云計算等）的優(yōu)化方案定制。針對不同應(yīng)用場景對性能、功耗、時延、成本等方面的不同需求，本項(xiàng)目將開發(fā)可配置的優(yōu)化框架，允許用戶根據(jù)具體應(yīng)用場景的需求調(diào)整優(yōu)化目標(biāo)和參數(shù)，生成定制化的異構(gòu)計算優(yōu)化方案。例如，為對功耗敏感的智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開發(fā)低功耗優(yōu)先的優(yōu)化方案，為對實(shí)時性要求高的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)低時延優(yōu)先的優(yōu)化方案，為大規(guī)模云服務(wù)開發(fā)高吞吐量與高能效兼顧的優(yōu)化方案，提升研究成果的實(shí)用價值和市場競爭力。

(2)**構(gòu)建可擴(kuò)展的異構(gòu)計算優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)**：本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一個可擴(kuò)展的異構(gòu)計算優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)，包括開源的仿真平臺、算法庫、編譯器插件和開發(fā)工具等，降低異構(gòu)計算技術(shù)的研究和應(yīng)用門檻，促進(jìn)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的合作與交流。該生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建將推動異構(gòu)計算技術(shù)的普及和應(yīng)用，為我國芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供有力支撐。通過開放接口和標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，該生態(tài)系統(tǒng)將能夠方便地集成新的硬件平臺、軟件工具和優(yōu)化算法，保持其先進(jìn)性和活力。

(3)**探索異構(gòu)計算優(yōu)化與Chiplet技術(shù)的結(jié)合**：隨著Chiplet（芯粒）技術(shù)的興起，將不同功能模塊（如計算核心、存儲單元、I/O接口等）設(shè)計為獨(dú)立的Chiplet，并通過高性能互連技術(shù)集成為完整芯片成為可能。本項(xiàng)目將探索異構(gòu)計算優(yōu)化技術(shù)與Chiplet技術(shù)的結(jié)合，研究如何在Chiplet級別的異構(gòu)計算系統(tǒng)中進(jìn)行資源調(diào)度、任務(wù)映射和軟硬件協(xié)同設(shè)計。例如，將CPU、GPU、FPGA、加速器等設(shè)計為不同的Chiplet，通過優(yōu)化的Chiplet間互連協(xié)議和調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同工作，構(gòu)建具有更高性能、更好靈活性、更低成本的芯片，引領(lǐng)下一代芯片的發(fā)展方向。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望取得突破性的研究成果，推動異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，并為我國芯片產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力提升做出重要貢獻(xiàn)。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目針對下一代芯片在異構(gòu)計算架構(gòu)中的性能與能效瓶頸，開展系統(tǒng)性研究，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)及人才培養(yǎng)等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

1.理論貢獻(xiàn)：

(1)**建立一套精確描述任務(wù)動態(tài)計算特性與異構(gòu)單元綜合特性的統(tǒng)一模型**：預(yù)期構(gòu)建一個能夠融合任務(wù)計算量、內(nèi)存訪問模式、計算復(fù)雜度隨輸入數(shù)據(jù)變化的動態(tài)特性，以及異構(gòu)計算單元計算能力、內(nèi)存容量、數(shù)據(jù)訪問帶寬、功耗曲線等綜合特性的性能與能效模型。該模型將超越現(xiàn)有簡化模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測任務(wù)在不同異構(gòu)環(huán)境下的執(zhí)行表現(xiàn)，為資源調(diào)度、任務(wù)映射等優(yōu)化提供更可靠的理論依據(jù)，推動異構(gòu)計算性能分析理論的發(fā)展。

(2)**提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)異構(gòu)計算資源調(diào)度理論框架**：預(yù)期提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)異構(gòu)計算資源調(diào)度理論框架及其關(guān)鍵算法。該框架將明確狀態(tài)空間、動作空間、獎勵函數(shù)的設(shè)計原則，并探索適用于異構(gòu)計算場景的DRL算法（如深度確定性策略梯度算法DDPG、深度Q學(xué)習(xí)DQN等）的改進(jìn)方法，以應(yīng)對環(huán)境的多變性。預(yù)期在理論上分析該框架的學(xué)習(xí)收斂性、策略最優(yōu)性，并建立評估其性能與能效的有效指標(biāo)體系，為智能調(diào)度理論提供新的研究內(nèi)容。

(3)**發(fā)展面向計算模式的多目標(biāo)任務(wù)映射優(yōu)化理論**：預(yù)期發(fā)展一套面向計算模式的多目標(biāo)任務(wù)映射優(yōu)化理論，包括任務(wù)劃分的數(shù)學(xué)模型、映射決策的多目標(biāo)優(yōu)化算法設(shè)計原則以及帕累托最優(yōu)解集的表征方法。預(yù)期在理論上分析不同映射目標(biāo)間的權(quán)衡關(guān)系，并建立評估映射方案綜合性能的有效指標(biāo)體系，為異構(gòu)計算系統(tǒng)設(shè)計提供理論指導(dǎo)，推動多目標(biāo)優(yōu)化理論在計算架構(gòu)領(lǐng)域的應(yīng)用。

(4)**探索硬件-軟件協(xié)同設(shè)計的系統(tǒng)優(yōu)化理論**：預(yù)期提出一套硬件-軟件協(xié)同設(shè)計的系統(tǒng)優(yōu)化理論框架，明確軟硬件協(xié)同設(shè)計的關(guān)鍵點(diǎn)、設(shè)計空間以及優(yōu)化策略。預(yù)期在理論上分析硬件特性對軟件優(yōu)化方法的影響，以及軟件優(yōu)化對硬件設(shè)計的反作用，為構(gòu)建高性能、低功耗的異構(gòu)計算系統(tǒng)提供系統(tǒng)級的優(yōu)化理論指導(dǎo)。

2.方法與技術(shù)創(chuàng)新：

(1)**研發(fā)一套高效的多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法**：預(yù)期研發(fā)一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化理論相結(jié)合的高效多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法。該算法能夠根據(jù)實(shí)時系統(tǒng)狀態(tài)與任務(wù)特性，動態(tài)地、智能地分配計算任務(wù)到最合適的計算單元，實(shí)現(xiàn)性能、能效、時延等多個目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化。預(yù)期在算法設(shè)計中探索更有效的狀態(tài)表示、動作空間設(shè)計以及獎勵函數(shù)構(gòu)造方法，提升算法的收斂速度、穩(wěn)定性和解的質(zhì)量。

(2)**設(shè)計一套創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略**：預(yù)期設(shè)計一套創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略，包括面向計算模式的智能任務(wù)劃分方法、基于數(shù)據(jù)特性的任務(wù)-單元映射算法以及考慮任務(wù)依賴關(guān)系的映射調(diào)整機(jī)制。預(yù)期在方法上探索利用圖論、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，更精確地刻畫任務(wù)特性與單元特性，并設(shè)計更靈活、更高效的映射算法，以適應(yīng)任務(wù)的多樣性和動態(tài)性，提升任務(wù)執(zhí)行的效率與能效。

(3)**開發(fā)一套面向應(yīng)用場景的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計技術(shù)**：預(yù)期開發(fā)一套面向應(yīng)用場景的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計技術(shù)，包括支持異構(gòu)計算的架構(gòu)擴(kuò)展方案、面向計算模式的編譯器優(yōu)化技術(shù)（如代碼生成、指令調(diào)度、內(nèi)存管理優(yōu)化等）、以及能夠與硬件特性相匹配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)。預(yù)期在技術(shù)上探索如何通過軟硬件協(xié)同，充分利用異構(gòu)計算單元的優(yōu)勢，解決數(shù)據(jù)傳輸瓶頸、計算不平衡等問題，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能與能效的提升。

(4)**構(gòu)建基于預(yù)測的智能任務(wù)劃分與映射方法**：預(yù)期構(gòu)建一套基于預(yù)測的智能任務(wù)劃分與映射方法，包括利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測任務(wù)在不同計算單元上的執(zhí)行時間和能效開銷的技術(shù)，以及基于預(yù)測結(jié)果進(jìn)行任務(wù)劃分和任務(wù)-單元映射的算法。預(yù)期在方法上探索更準(zhǔn)確的預(yù)測模型、更有效的任務(wù)劃分策略以及更智能的映射決策機(jī)制，以提升異構(gòu)計算系統(tǒng)的適應(yīng)性和優(yōu)化效果。

3.實(shí)踐應(yīng)用價值：

(1)**形成一套可應(yīng)用的異構(gòu)計算優(yōu)化方案**：預(yù)期基于本項(xiàng)目的研究成果，形成一套完整的、可應(yīng)用的異構(gòu)計算優(yōu)化方案，包括理論模型、優(yōu)化算法、軟件工具和設(shè)計指南。該方案將能夠指導(dǎo)下一代高性能、低功耗芯片的設(shè)計，提升芯片的конкурентоспособnost和市場價值。

(2)**開發(fā)一套原型驗(yàn)證平臺與評估工具**：預(yù)期開發(fā)一套包含CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算單元的原型驗(yàn)證平臺，以及一套用于評估優(yōu)化方案性能與能效的評估工具。該平臺與工具將為本項(xiàng)目的研究提供實(shí)驗(yàn)支撐，并為后續(xù)的芯片設(shè)計和優(yōu)化提供驗(yàn)證環(huán)境，具有重要的實(shí)踐意義。

(3)**推動芯片產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力提升**：預(yù)期本項(xiàng)目的成果將推動我國芯片產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力提升，為我國在高端芯片設(shè)計領(lǐng)域的國際競爭中贏得主動。通過本項(xiàng)目的研究，有望培養(yǎng)一批掌握先進(jìn)芯片設(shè)計技術(shù)的專業(yè)人才，為我國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供人才支撐，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的完善與發(fā)展。

(4)**促進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用**：預(yù)期本項(xiàng)目的成果將促進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為智能物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、云計算等領(lǐng)域的發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。通過提升芯片的性能與能效，將降低應(yīng)用的門檻，推動技術(shù)在更多領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用，為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展注入新動能。

(5)**構(gòu)建可擴(kuò)展的異構(gòu)計算優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)**：預(yù)期基于本項(xiàng)目的研究成果，構(gòu)建一個可擴(kuò)展的異構(gòu)計算優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)，包括開源的仿真平臺、算法庫、編譯器插件和開發(fā)工具等。該生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建將推動異構(gòu)計算技術(shù)的普及和應(yīng)用，促進(jìn)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的合作與交流，為我國芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供有力支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計劃

本項(xiàng)目計劃執(zhí)行周期為三年，將按照研究目標(biāo)與內(nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目實(shí)施計劃詳細(xì)如下：

1.項(xiàng)目時間規(guī)劃：

項(xiàng)目總周期分為六個階段，每個階段約6個月，具體安排如下：

(1)**第一階段：項(xiàng)目啟動與準(zhǔn)備階段(第1-6個月)**

任務(wù)分配：

-組建研究團(tuán)隊(duì)，明確各成員職責(zé)分工。

-深入開展文獻(xiàn)調(diào)研，全面梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，確定項(xiàng)目具體研究重點(diǎn)和技術(shù)路線。

-構(gòu)建初步的性能與能效模型框架，選擇代表性任務(wù)集。

-搭建基準(zhǔn)測試平臺，包括硬件環(huán)境（CPU、GPU、FPGA）和軟件環(huán)境（操作系統(tǒng)、編譯器、框架）。

-制定詳細(xì)的研究計劃和經(jīng)費(fèi)預(yù)算。

進(jìn)度安排：

-第1-2個月：團(tuán)隊(duì)組建、文獻(xiàn)調(diào)研、確定技術(shù)路線。

-第3-4個月：構(gòu)建模型框架、選擇任務(wù)集、搭建測試平臺。

-第5-6個月：制定詳細(xì)計劃、預(yù)算，完成項(xiàng)目啟動會的準(zhǔn)備工作。

(2)**第二階段：任務(wù)分析與模型建立階段(第7-12個月)**

任務(wù)分配：

-收集并分析任務(wù)在不同硬件單元上的執(zhí)行數(shù)據(jù)，包括性能和能效數(shù)據(jù)。

-完善性能與能效模型，精確刻畫任務(wù)的動態(tài)計算特性和異構(gòu)單元的能效特性。

-初步設(shè)計基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)資源調(diào)度框架。

進(jìn)度安排：

-第7-9個月：收集數(shù)據(jù)、分析任務(wù)特性、完善性能與能效模型。

-第10-12個月：設(shè)計調(diào)度框架、完成模型初步驗(yàn)證。

(3)**第三階段：調(diào)度與映射算法研發(fā)階段(第13-24個月)**

任務(wù)分配：

-研發(fā)多目標(biāo)異構(gòu)計算資源調(diào)度優(yōu)化算法，包括基于DRL的調(diào)度算法和多目標(biāo)優(yōu)化算法。

-設(shè)計創(chuàng)新的異構(gòu)計算任務(wù)映射策略，包括任務(wù)劃分和映射算法。

-初步開發(fā)面向計算模式的編譯器優(yōu)化技術(shù)。

進(jìn)度安排：

-第13-16個月：研發(fā)調(diào)度算法、完成算法初步設(shè)計。

-第17-20個月：設(shè)計映射策略、開發(fā)編譯器優(yōu)化技術(shù)。

-第21-24個月：算法實(shí)現(xiàn)與初步測試、完成第一階段技術(shù)攻關(guān)。

(4)**第四階段：硬件-軟件協(xié)同設(shè)計研發(fā)階段(第25-30個月)**

任務(wù)分配：

-深入研究硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方法，設(shè)計架構(gòu)擴(kuò)展方案。

-開發(fā)面向計算模式的編譯器優(yōu)化技術(shù)，包括代碼生成、指令調(diào)度、內(nèi)存管理優(yōu)化等。

-設(shè)計能夠與硬件特性相匹配的軟件運(yùn)行時系統(tǒng)。

進(jìn)度安排：

-第25-28個月：設(shè)計協(xié)同架構(gòu)、開發(fā)編譯器優(yōu)化技術(shù)。

-第29-30個月：設(shè)計運(yùn)行時系統(tǒng)、完成協(xié)同設(shè)計初步方案。

(5)**第五階段：原型平臺構(gòu)建與集成測試階段(第31-42個月)**

任務(wù)分配：

-搭建包含CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算單元的原型驗(yàn)證平臺。

-集成研發(fā)的調(diào)度算法、映射策略、編譯器優(yōu)化技術(shù)和運(yùn)行時系統(tǒng)。

-實(shí)現(xiàn)提出的優(yōu)化方案，進(jìn)行功能與性能集成測試。

進(jìn)度安排：

-第31-36個月：搭建原型平臺、集成優(yōu)化方案。

-第37-42個月：進(jìn)行集成測試、性能評估與初步優(yōu)化。

(6)**第六階段：成果總結(jié)與推廣階段(第43-48個月)**

任務(wù)分配：

-對項(xiàng)目成果進(jìn)行全面總結(jié)，撰寫研究論文、技術(shù)報告和專利。

-開發(fā)可擴(kuò)展的異構(gòu)計算優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)原型。

-項(xiàng)目成果推廣與應(yīng)用交流會議。

進(jìn)度安排：

-第43-45個月：成果總結(jié)、撰寫論文與專利。

-第46-47個月：開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)原型、推廣會議。

-第48個月：完成項(xiàng)目結(jié)題報告、進(jìn)行項(xiàng)目驗(yàn)收準(zhǔn)備。

2.風(fēng)險管理策略：

(1)**技術(shù)風(fēng)險**：

風(fēng)險描述：任務(wù)特性分析不準(zhǔn)確、模型構(gòu)建困難、算法收斂性差、硬件平臺兼容性問題、編譯器優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度大。

應(yīng)對策略：采用多種任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與分析，提高模型精度；引入多種優(yōu)化算法并進(jìn)行對比測試，選擇最優(yōu)方案；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)培訓(xùn)，提升研發(fā)能力；選擇主流硬件平臺，提前進(jìn)行兼容性測試；與編譯器廠商合作，或采用開源編譯器進(jìn)行開發(fā)，降低開發(fā)難度。

(2)**管理風(fēng)險**：

風(fēng)險描述：項(xiàng)目進(jìn)度滯后、團(tuán)隊(duì)協(xié)作不順暢、經(jīng)費(fèi)使用不合理。

應(yīng)對策略：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計劃，定期進(jìn)行進(jìn)度檢查與調(diào)整；建立有效的溝通機(jī)制，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作；制定合理的經(jīng)費(fèi)使用計劃，并進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)算管理。

(3)**外部風(fēng)險**：

風(fēng)險描述：技術(shù)更新快、市場需求變化、政策環(huán)境變化。

應(yīng)對策略：密切關(guān)注技術(shù)發(fā)展趨勢，及時調(diào)整研究方向；加強(qiáng)與產(chǎn)業(yè)界的合作，了解市場需求變化；關(guān)注政策環(huán)境變化，及時調(diào)整項(xiàng)目內(nèi)容。

(4)**人員風(fēng)險**：

風(fēng)險描述：核心人員流動、團(tuán)隊(duì)技能不足。

應(yīng)對策略：建立人才培養(yǎng)機(jī)制，提高團(tuán)隊(duì)整體技能水平；提供有競爭力的薪酬福利，穩(wěn)定團(tuán)隊(duì)；建立人員備份機(jī)制，降低核心人員流動帶來的風(fēng)險。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國家研究院芯片設(shè)計研究所、國內(nèi)頂尖高校計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)室以及業(yè)界領(lǐng)先芯片設(shè)計企業(yè)的研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員在異構(gòu)計算架構(gòu)、算法與模型、硬件-軟件協(xié)同設(shè)計、性能優(yōu)化等領(lǐng)域擁有深厚的理論基礎(chǔ)與豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備完成本項(xiàng)目研究目標(biāo)所需的跨學(xué)科專業(yè)能力和協(xié)作精神。團(tuán)隊(duì)成員具體信息及分工如下：

1.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，教授，博士生導(dǎo)師，國家研究院芯片設(shè)計研究所所長。長期從事計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)及芯片研究，在異構(gòu)計算架構(gòu)優(yōu)化方面具有十年以上的研究經(jīng)驗(yàn)，曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向應(yīng)用的異構(gòu)計算架構(gòu)設(shè)計方法研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中IEEETransactions系列論文10篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。曾獲國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎二等獎，在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界享有較高聲譽(yù)。負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與協(xié)調(diào)，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展研究工作，確保項(xiàng)目按計劃推進(jìn)。

2.技術(shù)負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，研究員，IEEEFellow，國家研究院芯片設(shè)計研究所高級研究員。主要研究方向?yàn)樾酒軜?gòu)設(shè)計與優(yōu)化，在計算模式分析與硬件實(shí)現(xiàn)方面具有突出貢獻(xiàn)，曾參與設(shè)計多款商用芯片，積累了豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。在頂級會議IEEEISCA、MICRO等發(fā)表多篇論文，并擔(dān)任大會程序委員會成員。負(fù)責(zé)項(xiàng)目核心算法研究與開發(fā)，包括資源調(diào)度算法、任務(wù)映射策略等，并提供關(guān)鍵技術(shù)指導(dǎo)。

3.理論模型組：王麗，副教授，博士，國內(nèi)知名高校計算機(jī)科學(xué)學(xué)院。研究方向?yàn)橛嬎憷碚摷捌湓陬I(lǐng)域的應(yīng)用，在性能建模與優(yōu)化方面具有深厚造詣，發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文，其中CCFA類會議論文5篇。曾參與多項(xiàng)國家級科研項(xiàng)目，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)與強(qiáng)大的科研能力。負(fù)責(zé)項(xiàng)目理論模型構(gòu)建與優(yōu)化，包括任務(wù)計算特性分析模型、性能與能效模型等，為項(xiàng)目提供理論支撐。

4.硬件設(shè)計組：趙剛，高級工程師，IEEE會員，國內(nèi)領(lǐng)先芯片設(shè)計企業(yè)核心研發(fā)人員。擁有豐富的芯片硬件設(shè)計經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)設(shè)計多款商用芯片，在硬件-軟件協(xié)同設(shè)計方面具有突出貢獻(xiàn)。曾獲得國家發(fā)明專利授權(quán)10項(xiàng)，發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。負(fù)責(zé)項(xiàng)目硬件架構(gòu)設(shè)計，包括異構(gòu)計算單元的定制化設(shè)計、硬件-軟件協(xié)同接口設(shè)計等，并提供硬件實(shí)現(xiàn)方案。

5.軟件與編譯器組：陳紅，博士，研究員，國內(nèi)知名高校計算機(jī)學(xué)院。研究方向?yàn)榫幾g器技術(shù)與優(yōu)化，在應(yīng)用軟件優(yōu)化方面具有深厚造詣，發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文，曾獲ACMSIGPLAN最佳論文獎。負(fù)責(zé)項(xiàng)目軟件與編譯器優(yōu)化，包括計算模式的編譯器優(yōu)化技術(shù)、運(yùn)行時系統(tǒng)開發(fā)等，并提供軟件實(shí)現(xiàn)方案。

6.仿真與測試組：劉偉，工程師，IEEE會員，國內(nèi)知名企業(yè)研發(fā)中心。擁有豐富的芯片仿真與測試經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目原型驗(yàn)證平臺搭建、仿真環(huán)境構(gòu)建、性能測試與評估等工作。

7.項(xiàng)目助理：孫悅，碩士