科技戰(zhàn)略課題申報(bào)書范文一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與能效提升關(guān)鍵技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@-

所屬單位：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)目旨在攻克下一代芯片在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中的關(guān)鍵瓶頸，通過系統(tǒng)性研究實(shí)現(xiàn)能效與性能的協(xié)同優(yōu)化。項(xiàng)目聚焦于多智能體協(xié)同計(jì)算的動態(tài)資源調(diào)度機(jī)制、片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的低功耗設(shè)計(jì)方法以及新型計(jì)算單元（如存內(nèi)計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)芯片）的集成技術(shù)，構(gòu)建支持大規(guī)模模型推理與訓(xùn)練的統(tǒng)一計(jì)算平臺。研究將采用混合仿真與硬件原型驗(yàn)證相結(jié)合的方法，重點(diǎn)突破以下四個(gè)核心問題：1）異構(gòu)單元間的負(fù)載均衡與任務(wù)卸載策略；2）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）算法；3）片上網(wǎng)絡(luò)的多級流量調(diào)度協(xié)議；4）新型計(jì)算單元的編譯器支持與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。預(yù)期成果包括一套完整的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案、三款不同功耗等級的硬件原型驗(yàn)證平臺、以及相應(yīng)的性能與能效評估報(bào)告。項(xiàng)目成果將直接支撐我國算力基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控，為智能汽車、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵應(yīng)用場景提供核心芯片技術(shù)儲備，并推動相關(guān)領(lǐng)域國際標(biāo)準(zhǔn)的制定。通過本項(xiàng)目實(shí)施，有望在五年內(nèi)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算芯片能效提升40%以上，性能提升25%的目標(biāo)，形成具有自主知識產(chǎn)權(quán)的下一代芯片設(shè)計(jì)體系。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，（）已深度融入社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)層面，成為推動產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。伴隨著深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模的指數(shù)級增長和推理與訓(xùn)練需求的日益復(fù)雜化，芯片作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵載體，其性能與能效瓶頸日益凸顯。特別是面向數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算及移動智能終端等多元化應(yīng)用場景，傳統(tǒng)的同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)在處理異構(gòu)算力需求時(shí)，面臨著功耗急劇上升、散熱困難、資源利用率低下以及成本控制等諸多挑戰(zhàn)。據(jù)行業(yè)報(bào)告預(yù)測，到2030年，全球芯片市場規(guī)模將突破千億美元，其中異構(gòu)計(jì)算芯片占比預(yù)計(jì)將超過60%。然而，目前市場上的主流芯片仍以CPU、GPU、FPGA的單一或簡單組合為主，缺乏對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算特性（如稀疏性、數(shù)據(jù)流特性、高并行性）的深度優(yōu)化，導(dǎo)致在處理大規(guī)模、復(fù)雜模型時(shí)，性能與功耗之間的平衡難以掌控。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，車載芯片需要在極短的時(shí)間內(nèi)完成傳感器數(shù)據(jù)處理、環(huán)境感知、決策規(guī)劃與控制指令生成等一系列任務(wù)，這對芯片的實(shí)時(shí)性、可靠性和低功耗提出了嚴(yán)苛要求，現(xiàn)有技術(shù)難以完全滿足。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣側(cè)的推理任務(wù)往往需要在資源受限的設(shè)備上實(shí)時(shí)執(zhí)行，高功耗和長延遲問題顯著制約了智能化運(yùn)維和預(yù)測性維護(hù)的應(yīng)用效果。此外，隨著摩爾定律逐漸失效，單純依靠晶體管密度提升來提升性能的路徑日益受限，而異構(gòu)計(jì)算通過整合不同計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)勢，成為突破性能與能效瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)方向。因此，深入研究面向下一代芯片的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與能效提升關(guān)鍵技術(shù)，不僅是應(yīng)對當(dāng)前算力需求的迫切需要，更是保障我國在核心硬件領(lǐng)域自主可控、搶占未來產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)的戰(zhàn)略選擇。缺乏對異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的系統(tǒng)性研究和創(chuàng)新設(shè)計(jì)，將導(dǎo)致我國在高端芯片市場長期受制于人，關(guān)鍵應(yīng)用場景的自主可控能力不足，制約國家整體數(shù)字化戰(zhàn)略的深入實(shí)施。

本項(xiàng)目的開展具有重要的社會價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值與學(xué)術(shù)價(jià)值。

從社會價(jià)值來看，項(xiàng)目成果將直接服務(wù)于國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略和科技強(qiáng)國建設(shè)。通過提升芯片的能效，可以降低數(shù)據(jù)中心等算力設(shè)施的能耗和碳排放，助力“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，推動綠色發(fā)展。高性能、低功耗的芯片能夠加速智能醫(yī)療、智慧城市、智能交通等領(lǐng)域的應(yīng)用落地，提升公共服務(wù)效率，改善人民生活質(zhì)量。例如，在智能醫(yī)療領(lǐng)域，基于高效芯片的醫(yī)學(xué)影像分析與輔助診斷系統(tǒng)，可以降低設(shè)備功耗，提高便攜性，使優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層。在智慧城市領(lǐng)域，低功耗的邊緣芯片能夠支持更密集的智能傳感器網(wǎng)絡(luò)部署，提升城市管理的實(shí)時(shí)性和智能化水平。項(xiàng)目的實(shí)施有助于培養(yǎng)一批掌握芯片前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，提升我國在該領(lǐng)域的創(chuàng)新能力和國際影響力，為構(gòu)建安全可靠的智能化社會提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，芯片是產(chǎn)業(yè)的核心環(huán)節(jié)，其技術(shù)水平和成本直接影響著整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。本項(xiàng)目旨在突破異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的芯片設(shè)計(jì)體系，將有效提升我國在高端芯片市場的競爭力，減少對國外技術(shù)的依賴，培育本土芯片設(shè)計(jì)和制造生態(tài)。項(xiàng)目預(yù)期成果，如異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案、硬件原型驗(yàn)證平臺等，可直接應(yīng)用于商業(yè)化的芯片產(chǎn)品開發(fā)，縮短產(chǎn)品上市周期，降低研發(fā)成本。同時(shí)，高性能、低功耗的芯片能夠降低下游應(yīng)用企業(yè)的運(yùn)營成本，例如，在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，能效提升40%以上意味著巨大的電費(fèi)節(jié)??；在移動和嵌入式設(shè)備領(lǐng)域，低功耗設(shè)計(jì)可以延長電池續(xù)航時(shí)間，提升用戶體驗(yàn)。此外，項(xiàng)目成果還將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如EDA工具、半導(dǎo)體制造、算法優(yōu)化等，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，為國家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。

從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目涉及計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)組成原理、數(shù)字集成電路設(shè)計(jì)、理論等多個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，其研究內(nèi)容具有高度的挑戰(zhàn)性和前沿性。項(xiàng)目將在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)理論、動態(tài)資源調(diào)度算法、低功耗電路設(shè)計(jì)、新型計(jì)算單元集成等方面取得創(chuàng)新性突破，豐富和發(fā)展智能計(jì)算理論體系。例如，通過研究多智能體協(xié)同計(jì)算的動態(tài)資源調(diào)度機(jī)制，可以深化對復(fù)雜系統(tǒng)資源管理的理解；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的DVFS算法研究，將推動與運(yùn)用的深度融合；片上網(wǎng)絡(luò)的多級流量調(diào)度協(xié)議設(shè)計(jì)，將為高性能并行計(jì)算系統(tǒng)的互連架構(gòu)提供新的設(shè)計(jì)思路；新型計(jì)算單元的編譯器支持與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，將探索計(jì)算范式變革的新路徑。這些研究成果不僅具有重要的理論意義，也將為后續(xù)相關(guān)領(lǐng)域的研究提供新的方法和工具，推動我國在智能計(jì)算領(lǐng)域產(chǎn)出一批高水平的學(xué)術(shù)成果，提升我國在該領(lǐng)域的國際學(xué)術(shù)地位和話語權(quán)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在芯片領(lǐng)域，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)已成為提升性能和能效的核心發(fā)展方向，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)、高校及企業(yè)均投入了大量資源進(jìn)行探索。從國際上看，以美國、歐洲、亞洲（特別是韓國、日本）為代表的技術(shù)力量處于領(lǐng)先地位。美國在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和算法領(lǐng)域擁有深厚的積累，NVIDIA憑借其GeForceRTX和Tesla系列GPU，在數(shù)據(jù)中心和高端計(jì)算市場占據(jù)主導(dǎo)地位，其CUDA平臺和生態(tài)系統(tǒng)極大地推動了GPU在計(jì)算中的應(yīng)用。近年來，AMD通過收購Xilinx，整合了FPGA技術(shù)與GPU計(jì)算能力，形成了更為全面的異構(gòu)計(jì)算解決方案。同時(shí)，美國的研究機(jī)構(gòu)如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)等，在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)理論、編譯器技術(shù)、新型計(jì)算單元（如神經(jīng)形態(tài)芯片）探索等方面取得了諸多突破。例如，斯坦福大學(xué)的虞曉武團(tuán)隊(duì)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域長期耕耘，設(shè)計(jì)了基于憶阻器的類腦計(jì)算芯片；卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的SungyoMoon團(tuán)隊(duì)則專注于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度與性能優(yōu)化。在存儲計(jì)算集成方面，HPE與Intel合作研發(fā)的OptaneDCPersistentMemory，以及三星、SK海力士等存儲大廠，正積極探索將高速非易失性存儲器融入計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)存內(nèi)計(jì)算（In-MemoryComputing）。此外，英偉達(dá)、AMD、Intel等公司也在積極布局TSMC等晶圓代工廠，開發(fā)用于的專用ASIC芯片，如Google的TPU、Apple的A系列/M系列芯片，以及華為的昇騰系列芯片，這些芯片雖然主要采用單一類型的計(jì)算單元，但其對特定算子的高度優(yōu)化和專用架構(gòu)設(shè)計(jì)，為異構(gòu)計(jì)算的發(fā)展提供了重要參考。

歐洲在異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域同樣具有較強(qiáng)實(shí)力，特別是歐盟通過“地平線歐洲”（HorizonEurope）等大型科研計(jì)劃，大力支持芯片的研發(fā)。德國的弗勞恩霍夫協(xié)會、法國的CEA-Leti、比利時(shí)的IMEC等研究機(jī)構(gòu)，在先進(jìn)工藝、FPGA技術(shù)、模擬計(jì)算等方面具有特色優(yōu)勢。IMEC與英飛凌、恩智浦等半導(dǎo)體企業(yè)合作，在低功耗異構(gòu)計(jì)算和模擬神經(jīng)形態(tài)計(jì)算方面開展了深入研究。CEA-Leti則在嵌入式處理器和高性能計(jì)算領(lǐng)域積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，其基于GAA（Gate-All-Around）工藝的CPU和GPU設(shè)計(jì)，為異構(gòu)計(jì)算單元的集成提供了新的可能性。英國、芬蘭等國的高校和企業(yè)也在GPU加速器、編譯器、邊緣計(jì)算芯片等領(lǐng)域有所布局。韓國和日本則在半導(dǎo)體制造工藝和系統(tǒng)集成方面表現(xiàn)突出，三星和SK海力士是全球領(lǐng)先的存儲芯片供應(yīng)商，其HBM（HighBandwidthMemory）技術(shù)為異構(gòu)計(jì)算中的高速數(shù)據(jù)傳輸提供了關(guān)鍵支撐；韓國的三星電子、海力士以及日本的瑞薩科技、索尼等，在處理器和SoC設(shè)計(jì)方面也展現(xiàn)出強(qiáng)勁競爭力。

在國內(nèi)，近年來芯片研發(fā)取得了長足進(jìn)步，政府高度重視，投入了大量資源支持相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。以華為、阿里巴巴、、騰訊等為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及寒武紀(jì)、比特大陸、壁仞科技、華為海思等芯片設(shè)計(jì)公司，在芯片領(lǐng)域展開了積極布局。華為海思的昇騰系列芯片，特別是昇騰310/310A等邊緣芯片，采用了彈性的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，集成了加速核、CPU、NPU、GPU等多種處理單元，并在能效方面取得了顯著成效。Apollo平臺中的計(jì)算平臺，也采用了基于CPU、GPU、FPGA和專用芯片的異構(gòu)計(jì)算方案。寒武紀(jì)、壁仞科技等公司則專注于訓(xùn)練和推理芯片，其產(chǎn)品在性能和能效方面不斷優(yōu)化，部分產(chǎn)品已實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。國內(nèi)高校如清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、西安交通大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)等，以及中科院相關(guān)研究所，也在芯片領(lǐng)域開展了廣泛的研究。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系、微電子所，北京大學(xué)計(jì)算機(jī)系，浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院等，在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)、編譯器、新型計(jì)算單元（如光計(jì)算、量子計(jì)算輔助）等方面取得了系列研究成果。西安交通大學(xué)的“西部超算”在GPU并行計(jì)算和應(yīng)用方面具有優(yōu)勢，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的微電子研究所則在先進(jìn)存儲和模擬計(jì)算領(lǐng)域有所積累。

盡管國內(nèi)外在芯片異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但仍存在諸多挑戰(zhàn)和研究空白。首先，在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)層面，如何針對不同類型的算子（如卷積、矩陣乘法、注意力機(jī)制、計(jì)算等）和不同的應(yīng)用場景（如數(shù)據(jù)中心、邊緣設(shè)備、移動終端），進(jìn)行高效的計(jì)算單元選型與任務(wù)分配，仍然是一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問題?，F(xiàn)有研究多集中于基于規(guī)則或簡單模型的調(diào)度策略，缺乏能夠適應(yīng)動態(tài)變化的工作負(fù)載和資源狀態(tài)的智能調(diào)度機(jī)制。其次，在片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)方面，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中的NoC需要支持多種不同尺寸、不同訪問模式的計(jì)算單元，如何設(shè)計(jì)低延遲、低功耗、高可擴(kuò)展的NoC互連架構(gòu)，以及如何實(shí)現(xiàn)有效的流量調(diào)度和擁塞控制，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。第三，在能效優(yōu)化方面，雖然DVFS、功率門控等技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用，但針對計(jì)算特性的深度優(yōu)化仍顯不足。例如，如何根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏性、數(shù)據(jù)局部性等特性，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元和存儲單元的協(xié)同能效優(yōu)化；如何設(shè)計(jì)低功耗的專用加速核，并實(shí)現(xiàn)其與通用處理器的有效協(xié)同。第四，在新型計(jì)算單元的集成方面，雖然神經(jīng)形態(tài)芯片、光計(jì)算芯片等被寄予厚望，但它們與現(xiàn)有計(jì)算架構(gòu)的兼容性、編程模型的復(fù)雜性、以及大規(guī)模部署的成本等問題，仍亟待解決。第五，在編譯器支持方面，如何為異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)提供高效的代碼生成和優(yōu)化工具，如何將高級模型自動映射到異構(gòu)硬件上，是限制異構(gòu)計(jì)算性能潛力的關(guān)鍵瓶頸。目前，大多數(shù)編譯器仍側(cè)重于單一類型的計(jì)算單元，對異構(gòu)場景的支持尚不完善。最后，在標(biāo)準(zhǔn)化和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面，異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的多樣性導(dǎo)致了接口和協(xié)議的不統(tǒng)一，阻礙了軟硬件的協(xié)同發(fā)展和應(yīng)用生態(tài)的構(gòu)建。缺乏開放的、標(biāo)準(zhǔn)化的異構(gòu)計(jì)算平臺和工具鏈，也限制了研究人員和創(chuàng)新企業(yè)的參與。

綜上所述，盡管國內(nèi)外在芯片異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域的研究已取得一定成果，但在架構(gòu)優(yōu)化、NoC設(shè)計(jì)、能效提升、新型計(jì)算單元集成、編譯器支持以及標(biāo)準(zhǔn)化等方面仍存在顯著的研究空白和挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目正是針對這些空白和挑戰(zhàn)，旨在開展系統(tǒng)性、前瞻性的研究，突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，為我國下一代芯片的發(fā)展提供理論支撐和技術(shù)儲備。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克下一代芯片在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中的關(guān)鍵瓶頸，通過系統(tǒng)性研究實(shí)現(xiàn)能效與性能的協(xié)同優(yōu)化，其核心研究目標(biāo)與具體研究內(nèi)容如下：

**研究目標(biāo)：**

1.**構(gòu)建面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化理論體系：**深入分析不同算子在不同計(jì)算單元（CPU、NPU、GPU、FPGA、存內(nèi)計(jì)算單元等）上的計(jì)算特性與能耗特征，建立基于任務(wù)特性的異構(gòu)單元協(xié)同工作模型，提出能夠有效提升任務(wù)并行度和負(fù)載均衡的架構(gòu)設(shè)計(jì)原則和方法論。

2.**研發(fā)高性能、低功耗異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)技術(shù)：**針對異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中計(jì)算單元種類多、訪問模式多樣、數(shù)據(jù)流量大等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)支持動態(tài)流量調(diào)度、擁塞控制和故障容忍的低延遲、低功耗NoC互連架構(gòu)，并探索新型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜屯ㄐ艆f(xié)議。

3.**開發(fā)面向異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的智能動態(tài)資源調(diào)度算法：**基于機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，研究能夠感知實(shí)時(shí)計(jì)算負(fù)載、資源狀態(tài)和任務(wù)優(yōu)先級的動態(tài)資源調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元、存儲單元和功耗管理單元的協(xié)同優(yōu)化，最大化系統(tǒng)整體性能和能效。

4.**探索新型計(jì)算單元與現(xiàn)有架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì)方法：**研究存內(nèi)計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等新型計(jì)算單元在異構(gòu)架構(gòu)中的集成方案，包括接口設(shè)計(jì)、任務(wù)卸載策略、軟硬件協(xié)同編譯與優(yōu)化技術(shù)，旨在利用其獨(dú)特優(yōu)勢加速特定計(jì)算任務(wù)并降低整體功耗。

5.**形成一套完整的異構(gòu)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)方案與原型驗(yàn)證平臺：**在理論研究和算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，完成一套面向下一代應(yīng)用的高效異構(gòu)計(jì)算芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)，并流片或構(gòu)建功能原型，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)的有效性，為后續(xù)產(chǎn)品化奠定基礎(chǔ)。

**研究內(nèi)容：**

1.**異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與分析：**

***研究問題：**如何根據(jù)任務(wù)（如CNN、RNN、Transformer、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的計(jì)算特性（計(jì)算密集度、內(nèi)存訪問模式、數(shù)據(jù)規(guī)模、稀疏性等）和性能/功耗約束，進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算單元（CPU、NPU、VPU、TPU、FPGA、存內(nèi)計(jì)算單元等）的最優(yōu)配置與協(xié)同設(shè)計(jì)？

***假設(shè)：**通過建立任務(wù)-計(jì)算單元特征映射模型，并結(jié)合性能-功耗優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，可以設(shè)計(jì)出能夠顯著提升任務(wù)并行度和整體能效的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。

***具體研究：**分析不同算子在各類計(jì)算單元上的性能與能耗表現(xiàn)；建立異構(gòu)計(jì)算單元間的協(xié)同工作理論與模型；研究基于任務(wù)特性的異構(gòu)架構(gòu)映射算法；設(shè)計(jì)支持多類型計(jì)算單元協(xié)同工作的硬件架構(gòu)，包括指令集擴(kuò)展、統(tǒng)一內(nèi)存管理機(jī)制、以及異構(gòu)單元間的通信接口設(shè)計(jì)。

2.**異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)與優(yōu)化：**

***研究問題：**如何設(shè)計(jì)支持異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中多樣化流量需求、具有低延遲、低功耗和良好可擴(kuò)展性的片上網(wǎng)絡(luò)互連架構(gòu)？

***假設(shè)：**采用基于流量預(yù)測和動態(tài)資源分配的多級NoC架構(gòu)，結(jié)合自適應(yīng)路由算法和擁塞控制機(jī)制，能夠有效緩解數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

***具體研究：**設(shè)計(jì)支持多種通信模式（如點(diǎn)對點(diǎn)、廣播、集中式訪問）的異構(gòu)NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；研究低功耗NoC設(shè)計(jì)技術(shù)，如時(shí)鐘門控、數(shù)據(jù)通路壓縮、多級電源管理等；開發(fā)面向異構(gòu)流量特征的動態(tài)路由算法和擁塞控制協(xié)議；研究NoC性能與功耗的協(xié)同優(yōu)化方法。

3.**智能動態(tài)資源調(diào)度算法研究：**

***研究問題：**如何設(shè)計(jì)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載、資源狀態(tài)和任務(wù)特性，動態(tài)調(diào)整計(jì)算單元分配、任務(wù)執(zhí)行順序和電壓頻率，以實(shí)現(xiàn)全局性能和能效最優(yōu)的調(diào)度算法？

***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，能夠比傳統(tǒng)規(guī)則或靜態(tài)調(diào)度方法更準(zhǔn)確地預(yù)測未來負(fù)載，更靈活地分配資源，從而顯著提升系統(tǒng)整體能效。

***具體研究：**研究異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下的任務(wù)刻畫與資源模型；開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度框架，學(xué)習(xí)最優(yōu)的資源配置策略；研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，預(yù)測任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和資源需求；設(shè)計(jì)考慮任務(wù)依賴、優(yōu)先級和QoS要求的混合調(diào)度算法；研究調(diào)度算法與NoC、電源管理單元的協(xié)同工作機(jī)制。

4.**新型計(jì)算單元集成與協(xié)同設(shè)計(jì)：**

***研究問題：**如何將存內(nèi)計(jì)算（如利用HBM或ReRAM進(jìn)行計(jì)算）、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等新型計(jì)算單元有效地集成到現(xiàn)有異構(gòu)架構(gòu)中，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的軟硬件協(xié)同機(jī)制以加速計(jì)算并降低功耗？

***假設(shè)：**通過定制化的硬件接口、任務(wù)卸載策略和專門的編譯器后端，可以將新型計(jì)算單元的高效性與其集成到主流異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中，實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)的加速和整體系統(tǒng)能效的提升。

***具體研究：**研究新型計(jì)算單元（如基于ReRAM的存內(nèi)計(jì)算單元）的計(jì)算原理、性能與功耗特性；設(shè)計(jì)新型計(jì)算單元與CPU、NPU等傳統(tǒng)單元的協(xié)同工作模式與接口協(xié)議；研究面向新型計(jì)算單元的任務(wù)識別、劃分與卸載算法；開發(fā)支持新型計(jì)算單元的專用編譯器后端，實(shí)現(xiàn)高級模型到硬件的自動映射與優(yōu)化；設(shè)計(jì)軟硬件協(xié)同的時(shí)序與功耗管理策略。

5.**異構(gòu)計(jì)算芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)與原型驗(yàn)證：**

***研究問題：**如何基于上述研究成果，設(shè)計(jì)一套完整的、具有自主知識產(chǎn)權(quán)的下一代異構(gòu)計(jì)算芯片架構(gòu)，并通過硬件原型或仿真驗(yàn)證其性能與能效優(yōu)勢？

***假設(shè)：**集成了優(yōu)化的異構(gòu)架構(gòu)、低功耗NoC、智能調(diào)度算法和新型計(jì)算單元協(xié)同機(jī)制的設(shè)計(jì)方案，能夠在保持或提升性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)顯著的能效提升（目標(biāo)：相較于現(xiàn)有主流架構(gòu)能效提升40%以上）。

***具體研究：**基于前面研究得到的架構(gòu)原則、算法模型和技術(shù)方案，進(jìn)行詳細(xì)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和芯片級RTL實(shí)現(xiàn)；選擇合適的FPGA平臺或流片工藝進(jìn)行原型驗(yàn)證；開發(fā)相應(yīng)的測試平臺和評估方法，對原型系統(tǒng)在典型任務(wù)上的性能（如吞吐量、延遲）、能效（如每TOPS功耗）進(jìn)行評測；根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對設(shè)計(jì)方案進(jìn)行迭代優(yōu)化。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、計(jì)算機(jī)仿真、硬件原型驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與能效提升的關(guān)鍵問題。研究方法與技術(shù)路線具體如下：

**研究方法：**

1.**系統(tǒng)建模與理論分析：**針對異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中的計(jì)算單元協(xié)同、NoC互連、資源調(diào)度等核心問題，建立數(shù)學(xué)模型和理論框架。分析不同算子的計(jì)算特性（如算子類型、數(shù)據(jù)規(guī)模、稀疏性、并行度等）與計(jì)算單元（CPU、NPU、GPU等）的映射關(guān)系，量化性能與功耗開銷。對NoC設(shè)計(jì)進(jìn)行性能-功耗-面積（PPA）分析，建立路由算法、擁塞控制策略對網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬利用率及能耗的影響模型。研究資源調(diào)度問題的數(shù)學(xué)表示，分析不同調(diào)度策略下的性能與能耗權(quán)衡。通過理論分析，為架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化提供基礎(chǔ)指導(dǎo)。

2.**計(jì)算機(jī)仿真與性能評測：**開發(fā)高保真度的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)仿真平臺。該平臺將模擬包含多種計(jì)算單元、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（NoC）、存儲系統(tǒng)以及功耗管理單元的異構(gòu)計(jì)算環(huán)境?；诠_的模型（如ResNet、BERT、YOLO等）和標(biāo)準(zhǔn)測試集（如ImageNet、COCO等），對不同的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案、NoC拓?fù)渑c協(xié)議、資源調(diào)度算法進(jìn)行仿真評估。仿真將重點(diǎn)關(guān)注任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量、延遲、資源利用率、能耗以及能效比（如TOPS/W）等關(guān)鍵指標(biāo)。通過仿真實(shí)驗(yàn)，對比不同方案的優(yōu)劣，指導(dǎo)算法和架構(gòu)的優(yōu)化方向。

3.**機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析：**利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法輔助關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)。在資源調(diào)度方面，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)最優(yōu)的任務(wù)分配和資源分配策略。在NoC優(yōu)化方面，利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量和擁塞狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的路由和調(diào)度。在能效優(yōu)化方面，構(gòu)建模型來預(yù)測不同操作模式和配置下的功耗，指導(dǎo)低功耗電路設(shè)計(jì)。通過分析仿真和原型驗(yàn)證收集的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，識別系統(tǒng)瓶頸，驗(yàn)證理論假設(shè)，并優(yōu)化算法參數(shù)。

4.**硬件原型驗(yàn)證：**對于關(guān)鍵的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)，特別是新型計(jì)算單元的集成和復(fù)雜的NoC設(shè)計(jì)，將通過硬件原型進(jìn)行驗(yàn)證。選擇合適的FPGA平臺（如XilinxUltrascale+或IntelArria10系列）進(jìn)行原型實(shí)現(xiàn)。利用FPGA的靈活性和可編程性，快速構(gòu)建包含目標(biāo)計(jì)算單元、NoC互連和部分控制邏輯的硬件模型。通過在原型上運(yùn)行真實(shí)的算子或模型片段，收集硬件層面的性能（執(zhí)行時(shí)間、吞吐量）和功耗數(shù)據(jù)（通過FPGA功耗分析儀）。硬件驗(yàn)證旨在驗(yàn)證設(shè)計(jì)的可行性，發(fā)現(xiàn)仿真中未考慮到的硬件實(shí)現(xiàn)問題，并為最終的芯片設(shè)計(jì)提供反饋。

5.**軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)：**在設(shè)計(jì)和驗(yàn)證過程中，強(qiáng)調(diào)硬件與軟件（編譯器、運(yùn)行時(shí)庫）的協(xié)同。開發(fā)或定制編譯器后端，支持將高級模型自動映射到異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)上，進(jìn)行指令調(diào)度、數(shù)據(jù)布局優(yōu)化等。設(shè)計(jì)適應(yīng)異構(gòu)環(huán)境的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)，管理異構(gòu)資源的分配與釋放。通過軟硬件協(xié)同，充分發(fā)揮異構(gòu)架構(gòu)的性能和能效潛力。

**技術(shù)路線：**

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線展開，分為幾個(gè)關(guān)鍵階段：

**第一階段：現(xiàn)狀調(diào)研與理論建模（第1-6個(gè)月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外芯片異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域最新研究進(jìn)展、技術(shù)瓶頸和發(fā)展趨勢。

*收集并分析多種典型模型（不同深度、寬度、結(jié)構(gòu)）的計(jì)算特性數(shù)據(jù)。

*建立異構(gòu)計(jì)算單元（CPU、NPU、VPU等）的性能與能耗模型。

*建立異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的性能-功耗-面積（PPA）分析模型。

*形成資源調(diào)度問題的數(shù)學(xué)定義和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

**第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與仿真驗(yàn)證（第7-24個(gè)月）**

***異構(gòu)架構(gòu)設(shè)計(jì)：**基于理論模型，設(shè)計(jì)面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)方案，包括單元配置、協(xié)同機(jī)制和統(tǒng)一內(nèi)存管理設(shè)計(jì)。進(jìn)行初步的架構(gòu)仿真，評估基本性能和能效。

***NoC設(shè)計(jì)與優(yōu)化：**設(shè)計(jì)多種異構(gòu)NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（如改進(jìn)的Mesh、Fat-Tree等），開發(fā)相應(yīng)的路由算法和擁塞控制機(jī)制。通過仿真，對比不同NoC方案在延遲、功耗和可擴(kuò)展性方面的表現(xiàn)，選擇最優(yōu)方案。

***智能調(diào)度算法研發(fā)：**基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)，研發(fā)面向異構(gòu)環(huán)境的動態(tài)資源調(diào)度算法。利用仿真平臺生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練調(diào)度模型。通過仿真對比智能調(diào)度算法與傳統(tǒng)調(diào)度算法的性能與能效。

***新型計(jì)算單元集成研究：**選擇1-2種有潛力的新型計(jì)算單元（如基于ReRAM的存內(nèi)計(jì)算單元），研究其與現(xiàn)有架構(gòu)的集成方案、任務(wù)卸載策略和軟硬件協(xié)同機(jī)制。通過仿真評估其集成帶來的性能與能效提升。

**第三階段：硬件原型驗(yàn)證與系統(tǒng)優(yōu)化（第25-42個(gè)月）**

***關(guān)鍵模塊原型實(shí)現(xiàn)：**針對NoC優(yōu)化和新型計(jì)算單元集成等關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)，選擇合適的FPGA平臺，實(shí)現(xiàn)硬件原型。包括NoC互連模塊、新型計(jì)算單元接口邏輯等。

***硬件原型功能與時(shí)序驗(yàn)證：**在FPGA上對原型進(jìn)行功能測試和時(shí)序分析，確保關(guān)鍵模塊按預(yù)期工作。

***硬件性能與功耗實(shí)測：**在FPGA原型上運(yùn)行選定的算子或模型片段，使用FPGA功耗分析儀等工具測量實(shí)際功耗，并通過高精度計(jì)時(shí)器測量執(zhí)行時(shí)間。對比仿真結(jié)果，分析硬件開銷和誤差來源。

***系統(tǒng)級優(yōu)化：**根據(jù)仿真和硬件驗(yàn)證結(jié)果，反饋優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)、NoC協(xié)議、調(diào)度算法和編譯器支持。進(jìn)行多方面方案的迭代優(yōu)化，重點(diǎn)提升能效。

**第四階段：完整原型設(shè)計(jì)與最終評估（第43-48個(gè)月）**

***完整異構(gòu)計(jì)算芯片原型設(shè)計(jì)：**在FPGA或考慮流片，設(shè)計(jì)一套包含多種計(jì)算單元、優(yōu)化NoC和智能調(diào)度機(jī)制的完整異構(gòu)計(jì)算芯片原型。

***全面性能與能效評估：**在完整原型上運(yùn)行一套全面的基準(zhǔn)測試（包括推理和訓(xùn)練任務(wù)），系統(tǒng)性地評估其在性能、延遲、資源利用率、功耗和能效比等各方面的表現(xiàn)。

***成果總結(jié)與文檔化：**整理項(xiàng)目研究過程中的所有數(shù)據(jù)、代碼、設(shè)計(jì)文檔和驗(yàn)證報(bào)告，撰寫研究總結(jié)報(bào)告和技術(shù)論文，申請相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)。

通過上述技術(shù)路線，本項(xiàng)目將逐步深入，從理論建模到仿真驗(yàn)證，再到硬件原型測試，最終形成一個(gè)完整的、經(jīng)過驗(yàn)證的下一代異構(gòu)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)方案，并對其性能和能效進(jìn)行充分評估，確保研究成果的實(shí)用性和先進(jìn)性。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化與能效提升的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，在理論、方法和技術(shù)應(yīng)用層面均提出了一系列創(chuàng)新點(diǎn)：

1.**面向任務(wù)特性的異構(gòu)計(jì)算協(xié)同理論與模型創(chuàng)新：**

*現(xiàn)有異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)研究多側(cè)重于通用計(jì)算任務(wù)的性能提升，缺乏針對任務(wù)獨(dú)特計(jì)算特性（如高度并行性、數(shù)據(jù)密集性、稀疏性、特定數(shù)據(jù)布局等）的深度優(yōu)化理論和模型。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出建立“任務(wù)-計(jì)算單元特性-異構(gòu)協(xié)同機(jī)制”的多維度映射模型，該模型不僅考慮算子的計(jì)算量與訪存需求，還將數(shù)據(jù)稀疏性、數(shù)據(jù)局部性、算子間依賴關(guān)系等任務(wù)特有屬性納入分析框架。通過構(gòu)建這種精細(xì)化的任務(wù)特性模型，能夠更精確地指導(dǎo)異構(gòu)單元的選擇、任務(wù)的劃分與調(diào)度，以及計(jì)算單元間的數(shù)據(jù)交互策略，從而在理論層面實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源與任務(wù)需求的精準(zhǔn)匹配，為架構(gòu)設(shè)計(jì)提供更科學(xué)的依據(jù)。

2.**基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能動態(tài)資源調(diào)度算法創(chuàng)新：**

*傳統(tǒng)異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度方法多采用靜態(tài)規(guī)則或簡單的啟發(fā)式策略，難以適應(yīng)工作負(fù)載的動態(tài)變化和復(fù)雜約束。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將機(jī)器學(xué)習(xí)（特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)）技術(shù)引入異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度，研發(fā)能夠在線學(xué)習(xí)、自適應(yīng)調(diào)整的智能調(diào)度算法。該算法不僅能夠根據(jù)當(dāng)前的計(jì)算負(fù)載和資源狀態(tài)進(jìn)行決策，還能通過與環(huán)境（異構(gòu)系統(tǒng)）的交互，學(xué)習(xí)到長時(shí)序依賴和復(fù)雜約束下的最優(yōu)資源分配策略。例如，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)調(diào)度智能體，使其能夠在滿足任務(wù)截止時(shí)間、優(yōu)先級和QoS要求的同時(shí)，最大化系統(tǒng)吞吐量或最小化總能耗。此外，結(jié)合對模型行為模式的預(yù)測，該算法能夠提前進(jìn)行資源預(yù)留和任務(wù)規(guī)劃，進(jìn)一步提升調(diào)度效率和系統(tǒng)響應(yīng)速度。

3.**面向通信模式的低功耗異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)與優(yōu)化創(chuàng)新：**

*異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中不同計(jì)算單元的數(shù)據(jù)交互模式與傳統(tǒng)同構(gòu)計(jì)算存在顯著差異，例如NPU與GPU之間可能存在大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸，存內(nèi)計(jì)算單元可能產(chǎn)生突發(fā)性、小顆粒度的數(shù)據(jù)訪問。本項(xiàng)目在NoC設(shè)計(jì)上，創(chuàng)新性地提出了支持多樣化通信模式的NoC架構(gòu)和協(xié)議。具體包括：設(shè)計(jì)支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集合并發(fā)傳輸?shù)母邘挕⒌脱舆t鏈路；研究面向稀疏數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲嚎s編碼與傳輸機(jī)制，減少網(wǎng)絡(luò)流量；開發(fā)能夠感知計(jì)算特性的自適應(yīng)路由算法，如基于算子間依賴關(guān)系的預(yù)測路由，或基于數(shù)據(jù)訪問局部性的緩存友好的路由；探索支持任務(wù)卸載場景的靈活接口和協(xié)議。在能效優(yōu)化方面，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，實(shí)現(xiàn)NoC動態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）和自適應(yīng)功耗管理，顯著降低網(wǎng)絡(luò)傳輸功耗。

4.**存內(nèi)計(jì)算與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等新型單元的深度融合與協(xié)同設(shè)計(jì)創(chuàng)新：**

*存內(nèi)計(jì)算和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算被認(rèn)為是突破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)限制、實(shí)現(xiàn)極致能效的關(guān)鍵技術(shù)方向，但將其有效集成到主流異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中仍面臨挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地研究這些新型計(jì)算單元與CPU、NPU等傳統(tǒng)單元的協(xié)同工作機(jī)制。在架構(gòu)層面，設(shè)計(jì)了支持新型單元無縫集成的接口規(guī)范和系統(tǒng)總線/互連協(xié)議；在任務(wù)處理層面，研究如何將模型中的適合部分（如大規(guī)模矩陣乘加、感知層計(jì)算）卸載到新型單元上執(zhí)行，同時(shí)保持與傳統(tǒng)單元的有效數(shù)據(jù)共享和協(xié)同；在軟硬件協(xié)同層面，開發(fā)了支持新型單元的專用編譯器后端，能夠自動進(jìn)行模型解析、任務(wù)劃分、映射和代碼生成，并設(shè)計(jì)了適應(yīng)新型單元特性的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)。這種深度融合與協(xié)同設(shè)計(jì)旨在充分利用新型單元的計(jì)算優(yōu)勢，并將其有效融入異構(gòu)體系，共同提升整體計(jì)算性能和能效。

5.**系統(tǒng)性、一體化的異構(gòu)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)方案與驗(yàn)證創(chuàng)新：**

*現(xiàn)有研究往往集中于異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的某個(gè)單一環(huán)節(jié)（如NoC設(shè)計(jì)或調(diào)度算法），缺乏對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)性、一體化設(shè)計(jì)和全面驗(yàn)證的努力。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地致力于構(gòu)建一套完整的、面向下一代應(yīng)用的異構(gòu)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)方案，涵蓋了從異構(gòu)架構(gòu)頂層設(shè)計(jì)、關(guān)鍵部件（CPU、NPU、NoC、新型單元等）詳細(xì)設(shè)計(jì)，到軟硬件協(xié)同（編譯器、運(yùn)行時(shí)）的整個(gè)鏈條。項(xiàng)目不僅采用高保真度的計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)行理論驗(yàn)證，更通過FPGA原型來驗(yàn)證關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)的可行性和硬件性能，最終目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)能夠全面展示所提出技術(shù)方案優(yōu)勢的硬件原型系統(tǒng)。這種從理論到設(shè)計(jì)，再到軟硬件協(xié)同驗(yàn)證的完整流程，確保了研究成果的系統(tǒng)性和實(shí)用性，為我國自主設(shè)計(jì)高性能、低功耗的芯片提供了更全面的解決方案和技術(shù)路徑。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在攻克下一代芯片異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中的關(guān)鍵瓶頸，通過系統(tǒng)性研究實(shí)現(xiàn)能效與性能的協(xié)同優(yōu)化，預(yù)期在理論、技術(shù)、原型和人才培養(yǎng)等多個(gè)方面取得顯著成果：

1.**理論成果：**

*建立一套完善的面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算協(xié)同理論體系。形成一套描述算子特性、計(jì)算單元映射關(guān)系、以及異構(gòu)單元協(xié)同工作機(jī)制的數(shù)學(xué)模型和分析框架。這將深化對異構(gòu)計(jì)算內(nèi)在規(guī)律的理解，為未來更高級的異構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。

*提出基于特性的NoC性能-功耗優(yōu)化理論。形成一套分析不同NoC拓?fù)?、路由協(xié)議、擁塞控制策略對通信模式（如數(shù)據(jù)密集型、小顆粒突發(fā)型）下網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬、功耗影響的理論模型和評估方法。

*發(fā)展智能資源調(diào)度問題的化建模與求解理論。將資源調(diào)度問題形式化為適合機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解的形式，并提出有效的學(xué)習(xí)算法和優(yōu)化策略的理論分析。

*構(gòu)建新型計(jì)算單元（如存內(nèi)計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算）與主流異構(gòu)架構(gòu)融合的理論模型。分析新型單元的優(yōu)劣勢，以及它們在異構(gòu)系統(tǒng)中可能扮演的角色和協(xié)同模式，為混合計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。

2.**技術(shù)成果：**

*開發(fā)出一套高效、低功耗的異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)方案。包括多種經(jīng)過優(yōu)化的NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、適應(yīng)通信模式的自適應(yīng)路由算法、以及低功耗設(shè)計(jì)的具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)（如多級電源管理、數(shù)據(jù)通路壓縮等）。預(yù)期設(shè)計(jì)的NoC在滿足性能要求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)顯著的功耗降低（例如，相比傳統(tǒng)NoC降低20%以上）。

*形成一套智能化的動態(tài)資源調(diào)度算法。開發(fā)出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的、能夠在線學(xué)習(xí)并適應(yīng)工作負(fù)載變化的資源調(diào)度系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠在保證性能和QoS的前提下，有效提升資源利用率，并實(shí)現(xiàn)全局能效的最優(yōu)化。

*設(shè)計(jì)出支持新型計(jì)算單元集成的軟硬件協(xié)同機(jī)制。包括定制化的編譯器后端，能夠?qū)⒛Ｐ陀成涞桨滦蛦卧漠悩?gòu)架構(gòu)上，并進(jìn)行高效的代碼生成和優(yōu)化；以及設(shè)計(jì)適應(yīng)新型單元特性的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)軟硬件的緊密協(xié)同。

*形成一套完整的下一代異構(gòu)計(jì)算芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。該方案將整合優(yōu)化的計(jì)算單元配置、高效的NoC互連、智能的調(diào)度策略以及新型計(jì)算單元的集成方案，構(gòu)成一個(gè)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的先進(jìn)架構(gòu)藍(lán)。

3.**原型與驗(yàn)證成果：**

*構(gòu)建功能完整、性能優(yōu)良的異構(gòu)計(jì)算芯片硬件原型?；贔PGA或考慮先進(jìn)工藝流片，實(shí)現(xiàn)包含多種計(jì)算單元（如NPU、VPU、優(yōu)化NoC等）的硬件原型系統(tǒng)，驗(yàn)證所提出的架構(gòu)設(shè)計(jì)和技術(shù)方案的可行性。

*獲得具有說服力的原型系統(tǒng)性能與能效測試數(shù)據(jù)。通過在原型上運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試（如ImageNet分類、目標(biāo)檢測、自然語言處理任務(wù)等），全面評估原型系統(tǒng)在任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、吞吐量、延遲、資源利用率、總功耗以及能效比（TOPS/W）等關(guān)鍵指標(biāo)上的表現(xiàn)，預(yù)期原型系統(tǒng)能夠展現(xiàn)出相較于現(xiàn)有主流架構(gòu)顯著的能效提升（目標(biāo)：能效提升40%以上）。

*建立一套完整的原型驗(yàn)證平臺和評估方法學(xué)。包括硬件測試平臺、軟件測試用例集、以及詳細(xì)的性能與功耗分析方法，為后續(xù)芯片設(shè)計(jì)驗(yàn)證提供標(biāo)準(zhǔn)化的工具和流程。

4.**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值與人才培養(yǎng)：**

*為我國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。項(xiàng)目成果有望直接應(yīng)用于國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)公司的產(chǎn)品研發(fā)，縮短其研發(fā)周期，降低對國外技術(shù)的依賴，提升國產(chǎn)芯片的核心競爭力，服務(wù)于我國算力基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控戰(zhàn)略。

*推動在關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域的落地。高性能、低功耗的芯片將加速智能醫(yī)療、自動駕駛、工業(yè)智能、智慧城市等領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新，提升相關(guān)行業(yè)的智能化水平和效率，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會效益。

*培養(yǎng)一批掌握芯片前沿技術(shù)的復(fù)合型人才。項(xiàng)目執(zhí)行過程中，將吸引和培養(yǎng)一批在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)字集成電路設(shè)計(jì)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、硬件軟件協(xié)同等領(lǐng)域具有深厚功底的科研人員，為我國芯片領(lǐng)域儲備高端人才。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，將按照研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略如下：

**1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

項(xiàng)目整體分為五個(gè)階段，每個(gè)階段包含若干具體任務(wù)，并設(shè)定明確的里程碑和預(yù)期成果。

**第一階段：基礎(chǔ)研究與方案設(shè)計(jì)（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確分工，完成文獻(xiàn)調(diào)研，全面梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、技術(shù)瓶頸和發(fā)展趨勢。

*收集并分析多種典型模型（CNN、RNN、Transformer等）的計(jì)算特性數(shù)據(jù)，建立初步的性能與能耗模型。

*建立異構(gòu)計(jì)算單元（CPU、NPU、GPU等）的模型庫和異構(gòu)片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的PPA分析模型。

*形成資源調(diào)度問題的數(shù)學(xué)定義和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

*初步設(shè)計(jì)面向任務(wù)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)方案，包括單元配置、協(xié)同機(jī)制和統(tǒng)一內(nèi)存管理設(shè)計(jì)。

*設(shè)計(jì)多種異構(gòu)NoC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并開始開發(fā)初步的路由算法。

***進(jìn)度安排：**

*第1-3個(gè)月：團(tuán)隊(duì)組建，文獻(xiàn)調(diào)研，現(xiàn)狀分析，初步確定技術(shù)路線。

*第4-6個(gè)月：模型特性分析，計(jì)算單元與NoC模型建立。

*第7-9個(gè)月：資源調(diào)度問題定義，異構(gòu)架構(gòu)方案初步設(shè)計(jì)。

*第10-12個(gè)月：NoC初步設(shè)計(jì)完成，階段性成果內(nèi)部評審。

***預(yù)期成果：**完成國內(nèi)外研究現(xiàn)狀報(bào)告，建立初步的模型、計(jì)算單元和NoC模型，形成資源調(diào)度問題定義文檔，完成異構(gòu)架構(gòu)方案初稿和NoC初步設(shè)計(jì)方案。

**第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與仿真驗(yàn)證（第13-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***異構(gòu)架構(gòu)設(shè)計(jì)：**基于第一階段方案，完成詳細(xì)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括各單元的指令集擴(kuò)展、內(nèi)存管理機(jī)制、通信接口等。進(jìn)行詳細(xì)的架構(gòu)仿真，評估性能和能效。

***NoC設(shè)計(jì)與優(yōu)化：**完成NoC詳細(xì)設(shè)計(jì)，包括拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、鏈路參數(shù)、路由協(xié)議、擁塞控制機(jī)制等。開發(fā)仿真環(huán)境，對NoC進(jìn)行全面的性能、功耗和可擴(kuò)展性仿真評估。根據(jù)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

***智能調(diào)度算法研發(fā)：**開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的動態(tài)資源調(diào)度算法框架。利用仿真平臺生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練調(diào)度模型。實(shí)現(xiàn)并仿真對比智能調(diào)度算法與傳統(tǒng)調(diào)度算法。

***新型計(jì)算單元集成研究：**選擇1-2種新型計(jì)算單元（如ReRAM存內(nèi)計(jì)算），研究其集成方案、任務(wù)卸載策略和軟硬件協(xié)同機(jī)制。通過仿真評估其集成效益。

***進(jìn)度安排：**

*第13-18個(gè)月：完成異構(gòu)架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)，進(jìn)行架構(gòu)仿真評估；開始NoC詳細(xì)設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

*第19-24個(gè)月：完成NoC優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)行多輪仿真評估；開始智能調(diào)度算法研發(fā)與初步訓(xùn)練。

*第25-30個(gè)月：完成智能調(diào)度算法模型訓(xùn)練與仿真對比；深入研究新型計(jì)算單元集成方案并仿真評估。

*第31-36個(gè)月：匯總第二階段各項(xiàng)研究成果，完成中期報(bào)告，進(jìn)行中期評審。

***預(yù)期成果：**完成詳細(xì)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)方案文檔；完成優(yōu)化的NoC設(shè)計(jì)方案及仿真驗(yàn)證報(bào)告；研發(fā)并驗(yàn)證智能資源調(diào)度算法原型；完成新型計(jì)算單元集成方案設(shè)計(jì)與仿真評估報(bào)告；提交中期研究報(bào)告。

**第三階段：硬件原型驗(yàn)證與系統(tǒng)優(yōu)化（第37-60個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***關(guān)鍵模塊原型實(shí)現(xiàn)：**選擇合適的FPGA平臺，基于NoC優(yōu)化和新型計(jì)算單元集成等關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)硬件原型。包括NoC互連模塊、新型計(jì)算單元接口邏輯等。

***硬件原型驗(yàn)證：**對FPGA原型進(jìn)行功能測試、時(shí)序分析和功耗測量（使用FPGA功耗分析儀等）。運(yùn)行選定的算子，收集硬件性能和功耗數(shù)據(jù)。

***系統(tǒng)級優(yōu)化：**根據(jù)仿真和硬件驗(yàn)證結(jié)果，反饋優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)、NoC協(xié)議、調(diào)度算法和編譯器支持。

***進(jìn)度安排：**

*第37-42個(gè)月：完成FPGA原型硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*第43-48個(gè)月：完成硬件功能與時(shí)序驗(yàn)證；進(jìn)行硬件性能與功耗實(shí)測。

*第49-54個(gè)月：分析硬件驗(yàn)證結(jié)果，進(jìn)行系統(tǒng)級優(yōu)化，包括架構(gòu)、NoC、調(diào)度算法等方面的調(diào)整。

*第55-60個(gè)月：完成原型系統(tǒng)優(yōu)化，形成第三階段總結(jié)報(bào)告，準(zhǔn)備迎接下一階段的原型設(shè)計(jì)。

***預(yù)期成果：**完成關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)的FPGA硬件原型，并獲得功能與時(shí)序驗(yàn)證報(bào)告；獲得硬件原型在算子上的性能與功耗實(shí)測數(shù)據(jù)；完成基于硬件驗(yàn)證的系統(tǒng)級優(yōu)化方案，提交第三階段總結(jié)報(bào)告。

**第四階段：完整原型設(shè)計(jì)與最終評估（第61-72個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***完整原型設(shè)計(jì)：**在FPGA或考慮先進(jìn)工藝流片，完成包含多種計(jì)算單元、優(yōu)化NoC和智能調(diào)度機(jī)制的完整異構(gòu)計(jì)算芯片原型設(shè)計(jì)。

***全面性能與能效評估：**在完整原型上運(yùn)行一套全面的基準(zhǔn)測試（推理和訓(xùn)練任務(wù)），系統(tǒng)性地評估其在性能、延遲、資源利用率、功耗和能效比等各方面的表現(xiàn)。

***成果整理與文檔化：**整理項(xiàng)目研究過程中的所有數(shù)據(jù)、代碼、設(shè)計(jì)文檔、驗(yàn)證報(bào)告和測試結(jié)果。

***進(jìn)度安排：**

*第61-66個(gè)月：完成完整異構(gòu)計(jì)算芯片原型設(shè)計(jì)（FPGA或流片方案）。

*第67-70個(gè)月：在原型上運(yùn)行基準(zhǔn)測試，收集全面的性能與能效數(shù)據(jù)。

*第71-72個(gè)月：完成所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析整理，撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、技術(shù)論文，申請相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)，準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題。

***預(yù)期成果：**完成完整的異構(gòu)計(jì)算芯片原型系統(tǒng)（FPGA或芯片），獲得全面的性能與能效評估報(bào)告；形成一套完整的項(xiàng)目研究文檔體系；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文；申請國家發(fā)明專利等知識產(chǎn)權(quán)；提交項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

**第五階段：項(xiàng)目總結(jié)與成果推廣（第73-75個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*完成項(xiàng)目所有研究任務(wù)，進(jìn)行最終成果匯總與評估。

*整理并提交項(xiàng)目結(jié)題申請及相關(guān)支撐材料。

*項(xiàng)目成果交流會，推廣研究成果。

*完成項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)決算。

***進(jìn)度安排：**

*第73-74個(gè)月：完成項(xiàng)目成果匯總，準(zhǔn)備結(jié)題申請材料。

*第75個(gè)月：提交結(jié)題申請，成果交流會，完成經(jīng)費(fèi)決算。

***預(yù)期成果：**提交項(xiàng)目結(jié)題申請；項(xiàng)目成果交流會；完成項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)決算；形成一套完整的項(xiàng)目成果集（包括研究報(bào)告、論文、專利等）。

**2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

**風(fēng)險(xiǎn)識別：**

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**新型計(jì)算單元集成技術(shù)不成熟；模型映射與調(diào)度算法性能未達(dá)預(yù)期；NoC設(shè)計(jì)存在瓶頸，影響系統(tǒng)性能與能效提升目標(biāo)。

***資源風(fēng)險(xiǎn)：**關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)受限于人才短缺；硬件資源（如高端計(jì)算平臺、FPGA原型開發(fā)工具）獲取困難；項(xiàng)目預(yù)算執(zhí)行偏差。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**關(guān)鍵技術(shù)突破周期過長；硬件原型驗(yàn)證遇到預(yù)期外問題；跨學(xué)科合作溝通不暢。

***外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)：**相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展迅速，研究方案前瞻性不足；政策法規(guī)變化影響項(xiàng)目實(shí)施；市場競爭加劇，技術(shù)路線選擇被動調(diào)整。

**風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略：**

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對：**采用模塊化設(shè)計(jì)方法，分階段驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)；建立完善的仿真驗(yàn)證平臺，提前識別技術(shù)難點(diǎn)；引入跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研與專利布局；與產(chǎn)業(yè)界建立緊密合作，獲取技術(shù)反饋與支持。

***資源風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對：**加強(qiáng)人才引進(jìn)與培養(yǎng)，建立人才梯隊(duì)；積極拓展外部合作，爭取多渠道資源支持；制定詳細(xì)預(yù)算計(jì)劃，定期進(jìn)行資源使用效率評估與調(diào)整。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對：**制定詳細(xì)的階段任務(wù)清單與里程碑計(jì)劃；建立動態(tài)監(jiān)控機(jī)制，定期評估進(jìn)度偏差；設(shè)立應(yīng)急研究小組，針對關(guān)鍵技術(shù)瓶頸提供快速響應(yīng)；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部溝通與協(xié)作，確保信息暢通。

***外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對：**保持對行業(yè)動態(tài)的密切跟蹤，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線；積極參與國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，把握技術(shù)發(fā)展趨勢；加強(qiáng)與政府相關(guān)部門溝通，爭取政策支持；構(gòu)建開放合作生態(tài)，提升技術(shù)影響力。

**風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與評估：**

*建立項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理臺賬，明確風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、應(yīng)對措施、責(zé)任人與監(jiān)控周期。每季度進(jìn)行一次全面的風(fēng)險(xiǎn)評估，根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)展和環(huán)境變化更新風(fēng)險(xiǎn)列表。針對高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)制定專項(xiàng)應(yīng)對預(yù)案，并定期演練。引入第三方評估機(jī)制，對風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施的有效性進(jìn)行客觀評價(jià)。所有風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對過程與結(jié)果將記錄在案，形成閉環(huán)管理。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目匯聚了來自、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)字集成電路設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、能源電子等領(lǐng)域的資深研究人員和青年骨干，團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)業(yè)界資源，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的專業(yè)領(lǐng)域，確保研究工作的順利開展和高效推進(jìn)。

**1.團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)：**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明：**研究所首席科學(xué)家，教授級高工。長期從事異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)與芯片設(shè)計(jì)研究，主持完成國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，申請發(fā)明專利20余項(xiàng)，曾獲國家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。

***核心成員李紅：**計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)研究組負(fù)責(zé)人，博士。專注于片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，在低功耗NoC架構(gòu)和路由算法領(lǐng)域具有深厚積累，在IEEETransactionsonComputerArchitecture等頂級期刊發(fā)表論文15篇，擁有多項(xiàng)NoC設(shè)計(jì)相關(guān)專利。

***核心成員王強(qiáng)：**深度學(xué)習(xí)與硬件加速研究組長，研究員。在NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)、模型硬件映射與編譯優(yōu)化方面經(jīng)驗(yàn)豐富，主導(dǎo)研發(fā)多款面向特定應(yīng)用的高性能計(jì)算芯片，發(fā)表Nature、Science等期刊論文10余篇，獲得國家科技進(jìn)步獎(jiǎng)。

***核心成員趙敏：**機(jī)器學(xué)習(xí)與智能系統(tǒng)研究組，博士。專注于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與邊緣計(jì)算，在資源調(diào)度與智能決策領(lǐng)域取得系列創(chuàng)新成果，在ACMSIGMOD等頂級會議發(fā)表研究成果，擁有多項(xiàng)智能系統(tǒng)相關(guān)專利。

***核心成員劉偉：**數(shù)字集成電路設(shè)計(jì)專家，高級工程師。擁有十多年先進(jìn)工藝和芯片流片經(jīng)驗(yàn)，曾負(fù)責(zé)多款高端芯片的后端設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，在功耗分析與低功耗電路設(shè)計(jì)方面具有獨(dú)到見解，發(fā)表IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration等期刊論文8篇。

***青年骨干孫莉：**領(lǐng)域?qū)Ｓ镁幾g器與運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)研究，博士后。研究方向包括芯片編譯器架構(gòu)、代碼生成與優(yōu)化，以及面向嵌入式