課題申報書小組分工一、封面內容

項目名稱：面向下一代芯片的異構計算架構設計與優(yōu)化研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@-

所屬單位：智能計算研究院芯片設計中心

申報日期：2023年11月15日

項目類別：應用研究

二．項目摘要

本項目旨在面向下一代芯片，開展異構計算架構設計與優(yōu)化研究，以突破現(xiàn)有計算瓶頸，提升模型的推理與訓練效率。項目核心聚焦于多核CPU與GPU協(xié)同工作的混合計算系統(tǒng)，通過創(chuàng)新性地整合專用加速器（如NPU、TPU）與通用計算單元，構建高效能、低功耗的異構計算平臺。研究方法將采用系統(tǒng)級建模與仿真技術，結合硬件加速器設計工具鏈，對任務調度算法、內存層次結構優(yōu)化、數(shù)據(jù)傳輸瓶頸等進行深度剖析，并提出針對性的架構改進方案。預期成果包括一套完整的異構計算架構設計方案、一套優(yōu)化的任務調度策略，以及基于FPGA/ASIC的原型驗證平臺。通過本項目的研究，將有效降低芯片的算力需求與能耗，為自動駕駛、智能醫(yī)療等高精度應用提供關鍵技術支撐，推動我國硬件自主可控水平的提升。

三.項目背景與研究意義

當前，（）已滲透到社會經濟的各個層面，成為推動科技進步和產業(yè)變革的核心驅動力。從智能語音助手、像識別到自動駕駛、智慧醫(yī)療，應用場景的快速擴展對底層計算硬件提出了前所未有的挑戰(zhàn)。在計算領域，以深度學習為代表的新型算法模型通常需要極高的計算吞吐量和復雜的內存操作，傳統(tǒng)的CPU架構在處理此類任務時，往往面臨計算能力不足、能耗過高、數(shù)據(jù)傳輸瓶頸等問題。與此同時，專用加速器（如NPU、TPU）雖然在一定程度上緩解了這些壓力，但普遍存在通用性差、擴展性不足、與現(xiàn)有計算生態(tài)融合度不高等問題，難以滿足多樣化應用的需求。

隨著摩爾定律逐漸失效，單純依靠晶體管尺寸的微縮已難以顯著提升計算性能，異構計算成為提升計算系統(tǒng)能效和性能的關鍵途徑。異構計算通過整合不同類型的計算單元，如CPU、GPU、FPGA、ASIC以及各類專用加速器，實現(xiàn)計算資源的彈性調度與協(xié)同工作，從而在特定應用場景下獲得更高的計算效率和能效比。然而，當前異構計算架構在設計與實現(xiàn)過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要包括：1）任務調度與負載均衡問題：如何在異構環(huán)境下實現(xiàn)任務的動態(tài)分配與高效執(zhí)行，避免某些計算單元過載而另一些則閑置；2）數(shù)據(jù)管理瓶頸：異構計算單元間數(shù)據(jù)傳輸延遲與帶寬限制嚴重制約了系統(tǒng)整體性能；3）軟件生態(tài)適配問題：現(xiàn)有框架與編譯器對異構計算的支持不足，導致應用開發(fā)復雜度高、性能難以充分發(fā)揮；4）系統(tǒng)級優(yōu)化難度大：異構計算系統(tǒng)的性能優(yōu)化涉及硬件架構、軟件算法、編譯技術等多個層面，需要跨學科的知識與技能。

本項目的研究必要性主要體現(xiàn)在以下幾個方面。首先，隨著應用的復雜度不斷提升，對計算硬件的性能需求呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)計算架構已無法滿足未來發(fā)展的需求。其次，異構計算作為提升芯片性能與能效的有效途徑，其技術瓶頸亟待突破。最后，我國在高端芯片領域與國際先進水平仍存在較大差距，自主研發(fā)高性能異構計算架構對于保障國家信息安全、推動產業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。因此，開展面向下一代芯片的異構計算架構設計與優(yōu)化研究，不僅具有重要的學術價值，更具有緊迫的現(xiàn)實需求。

本項目的社會價值主要體現(xiàn)在推動技術向更廣泛領域滲透。通過本項目的研究成果，可以有效降低應用的硬件門檻，促進技術在醫(yī)療健康、智能制造、交通出行等領域的創(chuàng)新應用，提升社會生產效率與居民生活質量。例如，在智能醫(yī)療領域，基于高效異構計算架構的診斷系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生進行更精準的疾病診斷，提高診療效率；在智能制造領域，異構計算平臺可以實時優(yōu)化生產流程，降低能源消耗與生產成本。此外，本項目的研究成果還將為我國芯片產業(yè)的發(fā)展提供關鍵技術支撐，推動產業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新，培育新的經濟增長點。

本項目的經濟價值體現(xiàn)在提升芯片產業(yè)的競爭力。通過自主研發(fā)高性能異構計算架構，可以有效降低對國外技術的依賴，降低芯片的進口成本，提升我國芯片產業(yè)的自主可控水平。同時，本項目的研究成果將為我國芯片企業(yè)提供技術儲備，推動產業(yè)技術升級，提升我國在全球芯片市場中的份額。此外，本項目的研究成果還將帶動相關產業(yè)鏈的發(fā)展，如半導體設計工具、算法優(yōu)化、應用軟件開發(fā)等，創(chuàng)造新的就業(yè)機會，促進經濟增長。

本項目的學術價值主要體現(xiàn)在推動計算機體系結構領域的發(fā)展。本項目的研究將涉及異構計算架構設計、任務調度算法、內存層次結構優(yōu)化、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化等多個前沿技術領域，研究成果將為計算機體系結構領域提供新的理論和方法，推動學術界對異構計算系統(tǒng)的深入理解。同時，本項目的研究成果還將促進跨學科交叉融合，推動計算機科學與、電子工程等領域的協(xié)同發(fā)展，培養(yǎng)一批具有跨學科背景的高水平人才。

四.國內外研究現(xiàn)狀

異構計算架構作為提升計算系統(tǒng)性能與能效的關鍵技術，近年來已成為全球學術界和工業(yè)界的研究熱點。國際學術界在異構計算領域取得了豐碩的研究成果，主要集中在以下幾個方面。在硬件架構設計方面，麻省理工學院（MIT）的Legion系統(tǒng)提出了基于領域知識的硬件架構設計方法，通過將應用領域的知識融入硬件設計流程，實現(xiàn)了對特定應用的高效支持。斯坦福大學的研究團隊則開發(fā)了名為HeteroX的異構計算平臺，該平臺集成了CPU、GPU、FPGA等多種計算單元，并通過統(tǒng)一的內存管理機制實現(xiàn)了高效的資源共享。加州大學伯克利分校提出的Roofline模型為異構計算系統(tǒng)的性能分析提供了理論框架，該模型能夠有效評估不同計算單元的協(xié)同工作效率。在任務調度與負載均衡方面，卡內基梅隆大學的研究人員提出了基于強化學習的動態(tài)任務調度算法，該算法能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)動態(tài)調整任務分配策略，顯著提升了異構系統(tǒng)的吞吐量。蘇黎世聯(lián)邦理工學院則開發(fā)了名為Tasklet的細粒度任務調度框架，該框架能夠在異構計算環(huán)境中實現(xiàn)任務的靈活遷移與高效執(zhí)行。在數(shù)據(jù)管理方面，倫敦帝國理工學院提出了基于非易失性內存（NVM）的異構計算存儲系統(tǒng)，有效緩解了異構計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。華盛頓大學的研究團隊則開發(fā)了名為Dataflow的異步數(shù)據(jù)流處理框架，該框架能夠實現(xiàn)異構計算單元間的高效數(shù)據(jù)協(xié)同。

國外在異構計算架構研究方面也取得了顯著進展。在CPU與GPU協(xié)同工作方面，英特爾公司開發(fā)的Xeon+GPU異構平臺通過共享內存和高速互連技術，實現(xiàn)了CPU與GPU之間的高效協(xié)同。英偉達公司推出的CUDA平臺則極大地推動了GPU在計算領域的應用，其豐富的開發(fā)工具和庫為開發(fā)者提供了便捷的GPU編程環(huán)境。在CPU+FPGA異構系統(tǒng)方面，AMD公司開發(fā)的ROCm平臺實現(xiàn)了CPU與FPGA的異構計算加速，為高性能計算應用提供了新的解決方案。在專用加速器方面，的TPU通過定制化的計算架構和編譯器，實現(xiàn)了模型的高效推理與訓練。華為的昇騰系列芯片則采用了類神經網(wǎng)絡計算架構，通過硬件層面的指令集加速，提升了計算的效率。在軟件生態(tài)方面，開源社區(qū)開發(fā)的ROCm、OpenCL等框架為異構計算應用開發(fā)提供了跨平臺的支持。微軟的Azure云平臺則提供了豐富的異構計算資源，為開發(fā)者提供了便捷的異構計算服務。

國內對異構計算架構的研究起步相對較晚，但近年來發(fā)展迅速，并在一些領域取得了重要成果。在CPU與GPU協(xié)同工作方面，中國科學技術大學的研究團隊開發(fā)了基于國產CPU與GPU的異構計算平臺，通過優(yōu)化任務調度算法和內存管理機制，提升了異構系統(tǒng)的性能。清華大學的研究人員則提出了基于深度學習的動態(tài)任務調度方法，該方法能夠根據(jù)系統(tǒng)負載和任務特性動態(tài)調整任務分配策略，顯著提升了異構系統(tǒng)的吞吐量。在CPU+FPGA異構系統(tǒng)方面，北京大學的研究團隊開發(fā)了基于國產FPGA的異構計算平臺，通過優(yōu)化硬件架構和軟件編譯器，提升了異構系統(tǒng)的性能和能效。在專用加速器方面，中國科學院的計算所開發(fā)了國產加速芯片，通過定制化的計算架構和編譯器，實現(xiàn)了模型的高效推理與訓練。華為的昇騰系列芯片在國內市場得到了廣泛應用，其高性能和低功耗特性得到了業(yè)界的高度認可。在軟件生態(tài)方面，國內高校和科研機構積極參與開源社區(qū)，開發(fā)了基于國產硬件的異構計算框架，推動了國產異構計算生態(tài)的發(fā)展。

盡管國內外在異構計算架構領域取得了顯著進展，但仍存在一些問題和研究空白。首先，異構計算系統(tǒng)的任務調度與負載均衡問題仍需進一步研究?，F(xiàn)有的任務調度算法大多基于靜態(tài)分析或經驗規(guī)則，難以適應動態(tài)變化的系統(tǒng)環(huán)境和任務特性。其次，異構計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理瓶頸仍需解決。異構計算單元間數(shù)據(jù)傳輸延遲和帶寬限制嚴重制約了系統(tǒng)整體性能，需要開發(fā)更高效的數(shù)據(jù)傳輸和緩存機制。第三，異構計算系統(tǒng)的軟件生態(tài)仍需完善。現(xiàn)有的框架和編譯器對異構計算的支持不足，導致應用開發(fā)復雜度高、性能難以充分發(fā)揮。第四，異構計算系統(tǒng)的系統(tǒng)級優(yōu)化難度大。異構計算系統(tǒng)的性能優(yōu)化涉及硬件架構、軟件算法、編譯技術等多個層面，需要跨學科的知識與技能。最后，異構計算系統(tǒng)的標準化和互操作性仍需加強。目前異構計算系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范，導致不同廠商的硬件和軟件之間存在兼容性問題，制約了異構計算技術的廣泛應用。

針對上述問題和研究空白，本項目將開展面向下一代芯片的異構計算架構設計與優(yōu)化研究，重點解決異構計算系統(tǒng)的任務調度、數(shù)據(jù)管理、軟件生態(tài)和系統(tǒng)級優(yōu)化等關鍵問題，推動我國異構計算技術的發(fā)展，提升我國在芯片領域的國際競爭力。

五.研究目標與內容

本項目旨在面向下一代芯片，開展異構計算架構設計與優(yōu)化研究，以突破現(xiàn)有計算瓶頸，提升模型的推理與訓練效率。為實現(xiàn)這一總體目標，項目設定以下具體研究目標：

1.構建一套面向應用的異構計算性能分析模型，能夠精確評估不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能貢獻與能耗開銷。

2.設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法，該算法能夠根據(jù)任務計算量、數(shù)據(jù)依賴、計算單元負載等信息，動態(tài)調整任務分配策略，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用。

3.開發(fā)一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，解決異構計算單元間數(shù)據(jù)傳輸瓶頸問題，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲與能耗，提升系統(tǒng)整體性能。

4.設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架，提供對模型的自動優(yōu)化與代碼生成能力，降低應用開發(fā)復雜度，提升應用性能。

5.構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。

6.形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法，為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐。

基于上述研究目標，項目將開展以下研究內容：

1.異構計算性能分析模型研究

具體研究問題：如何構建一套精確評估不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能貢獻與能耗開銷的模型？

假設：通過分析任務的計算特性與數(shù)據(jù)特性，可以構建一套基于任務特性的性能分析模型，精確評估不同計算單元的性能貢獻與能耗開銷。

研究方法：收集大量應用的真實運行數(shù)據(jù)，分析不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能瓶頸與能耗開銷，構建基于任務特性的性能分析模型。

預期成果：一套基于任務特性的異構計算性能分析模型，能夠精確評估不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能貢獻與能耗開銷。

2.基于任務特性的自適應任務調度算法研究

具體研究問題：如何設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用？

假設：通過分析任務計算量、數(shù)據(jù)依賴、計算單元負載等信息，可以設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用。

研究方法：研究現(xiàn)有的任務調度算法，分析其優(yōu)缺點，設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法，通過仿真實驗驗證其有效性。

預期成果：一種基于任務特性的自適應任務調度算法，能夠根據(jù)任務特性和系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)調整任務分配策略，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用。

3.高效的數(shù)據(jù)管理機制研究

具體研究問題：如何開發(fā)一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，解決異構計算單元間數(shù)據(jù)傳輸瓶頸問題？

假設：通過設計一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，可以有效降低數(shù)據(jù)傳輸延遲與能耗，提升系統(tǒng)整體性能。

研究方法：研究現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理機制，分析其優(yōu)缺點，設計并實現(xiàn)一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，通過仿真實驗驗證其有效性。

預期成果：一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，能夠有效降低數(shù)據(jù)傳輸延遲與能耗，提升系統(tǒng)整體性能。

4.支持異構計算的編譯器框架研究

具體研究問題：如何設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架，提供對模型的自動優(yōu)化與代碼生成能力？

假設：通過設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架，可以為開發(fā)者提供便捷的異構計算應用開發(fā)環(huán)境，提升應用性能。

研究方法：研究現(xiàn)有的編譯器框架，分析其優(yōu)缺點，設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架，通過仿真實驗驗證其有效性。

預期成果：一套支持異構計算的編譯器框架，能夠為開發(fā)者提供便捷的異構計算應用開發(fā)環(huán)境，提升應用性能。

5.異構計算原型平臺構建

具體研究問題：如何構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺？

假設：通過構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，可以驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。

研究方法：選擇合適的硬件平臺，設計并構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，通過實驗驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。

預期成果：一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，能夠驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。

6.異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法研究

具體研究問題：如何形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法？

假設：通過總結本項目的研究成果，可以形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法，為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐。

研究方法：總結本項目的研究成果，形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法，撰寫學術論文和專利，推動研究成果的轉化與應用。

預期成果：一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法，為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐。

六.研究方法與技術路線

本項目將采用理論分析、仿真建模、原型實現(xiàn)和實驗驗證相結合的研究方法，系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的異構計算架構設計與優(yōu)化研究。研究方法與技術路線具體如下：

1.研究方法

1.1理論分析

理論分析是本項目的基礎研究方法，主要用于分析異構計算架構的設計原理、性能瓶頸和優(yōu)化方向。我們將深入研究計算機體系結構、并行計算、算法等領域的基礎理論，分析不同計算單元的計算特性、能耗特性、數(shù)據(jù)訪問特性等，為異構計算架構的設計與優(yōu)化提供理論指導。具體而言，我們將研究以下理論問題：

*異構計算系統(tǒng)的性能模型與能耗模型；

*任務的計算特性與數(shù)據(jù)特性；

*任務調度算法的理論基礎與優(yōu)化方法；

*數(shù)據(jù)管理機制的理論基礎與優(yōu)化方法；

*編譯器優(yōu)化的理論基礎與實現(xiàn)方法。

1.2仿真建模

仿真建模是本項目的主要研究方法之一，主要用于對異構計算架構的設計方案與優(yōu)化策略進行性能評估。我們將使用SystemC、Verilog等硬件描述語言，以及CTEST、Gem5等仿真工具，構建異構計算架構的仿真模型，并對不同設計方案進行性能比較。具體而言，我們將進行以下仿真實驗：

*構建包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算架構仿真模型；

*對比不同任務調度算法的性能；

*評估不同數(shù)據(jù)管理機制的性能；

*評估不同編譯器優(yōu)化策略的性能。

1.3原型實現(xiàn)

原型實現(xiàn)是本項目的重要研究方法，主要用于驗證所提出的異構計算架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。我們將選擇合適的FPGA或ASIC平臺，實現(xiàn)所提出的異構計算架構，并進行實驗驗證。具體而言，我們將進行以下原型實現(xiàn)：

*實現(xiàn)包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺；

*在原型平臺上實現(xiàn)基于任務特性的自適應任務調度算法；

*在原型平臺上實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理機制；

*在原型平臺上實現(xiàn)支持異構計算的編譯器框架。

1.4實驗驗證

實驗驗證是本項目的主要研究方法之一，主要用于驗證所提出的異構計算架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。我們將使用真實的應用，在異構計算原型平臺上進行實驗，并與現(xiàn)有技術進行對比。具體而言，我們將進行以下實驗驗證：

*測試不同應用在異構計算原型平臺上的性能；

*對比不同任務調度算法的性能；

*評估不同數(shù)據(jù)管理機制的性能；

*評估不同編譯器優(yōu)化策略的性能。

1.5數(shù)據(jù)收集與分析

數(shù)據(jù)收集與分析是本項目的重要研究方法，主要用于收集實驗數(shù)據(jù)，并進行分析。我們將收集以下數(shù)據(jù)：

*異構計算架構的性能數(shù)據(jù)；

*應用的性能數(shù)據(jù)；

*任務調度算法的性能數(shù)據(jù)；

*數(shù)據(jù)管理機制的性能數(shù)據(jù)；

*編譯器優(yōu)化策略的性能數(shù)據(jù)。

我們將使用統(tǒng)計分析、機器學習等方法，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，得出結論，并指導下一步的研究工作。

2.技術路線

本項目的技術路線分為以下幾個階段：

2.1階段一：異構計算性能分析模型研究（1年）

*收集大量應用的真實運行數(shù)據(jù)；

*分析不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能瓶頸與能耗開銷；

*構建基于任務特性的性能分析模型。

2.2階段二：基于任務特性的自適應任務調度算法研究（1年）

*研究現(xiàn)有的任務調度算法；

*設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法；

*通過仿真實驗驗證其有效性。

2.3階段三：高效的數(shù)據(jù)管理機制研究（1年）

*研究現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理機制；

*設計并實現(xiàn)一種高效的數(shù)據(jù)管理機制；

*通過仿真實驗驗證其有效性。

2.4階段四：支持異構計算的編譯器框架研究（1年）

*研究現(xiàn)有的編譯器框架；

*設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架；

*通過仿真實驗驗證其有效性。

2.5階段五：異構計算原型平臺構建（1年）

*選擇合適的硬件平臺；

*設計并構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺；

*在原型平臺上實現(xiàn)基于任務特性的自適應任務調度算法、高效的數(shù)據(jù)管理機制和支持異構計算的編譯器框架；

*通過實驗驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。

2.6階段六：成果總結與推廣（6個月）

*總結本項目的研究成果；

*形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法；

*撰寫學術論文和專利；

*推動研究成果的轉化與應用。

通過上述研究方法與技術路線，本項目將系統(tǒng)性地開展面向下一代芯片的異構計算架構設計與優(yōu)化研究，為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐。

七．創(chuàng)新點

本項目面向下一代芯片，在異構計算架構設計與優(yōu)化方面提出了一系列創(chuàng)新性研究內容，旨在解決當前異構計算系統(tǒng)面臨的關鍵挑戰(zhàn)，推動硬件技術的進步。項目的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.基于任務特性的異構計算性能分析模型創(chuàng)新

現(xiàn)有異構計算性能分析模型大多基于靜態(tài)分析或經驗規(guī)則，難以精確反映不同計算單元在復雜任務執(zhí)行中的實際性能表現(xiàn)。本項目提出的創(chuàng)新點在于構建一套基于任務特性的異構計算性能分析模型，該模型能夠精確評估不同計算單元（如CPU、GPU、NPU）在處理不同類型任務（如卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡）時的計算性能、能耗開銷和數(shù)據(jù)訪問特性。具體創(chuàng)新點包括：

*首次將任務的結構化特性（如層數(shù)、參數(shù)量、計算模式）與計算單元的硬件特性（如計算單元類型、存儲層次結構、互連帶寬）進行深度融合，建立任務-計算單元協(xié)同性能分析模型。

*引入任務特性感知的能耗模型，精確預測不同計算單元在執(zhí)行特定任務時的動態(tài)能耗，為系統(tǒng)級能效優(yōu)化提供理論依據(jù)。

*開發(fā)基于機器學習的性能預測算法，利用大量應用的真實運行數(shù)據(jù)，建立任務特性與計算單元性能之間的非線性映射關系，提升性能分析的精度和效率。

該創(chuàng)新點將顯著提升異構計算系統(tǒng)性能預測的準確性，為架構設計和優(yōu)化提供更可靠的指導。

2.基于任務特性的自適應任務調度算法創(chuàng)新

現(xiàn)有異構計算任務調度算法大多基于靜態(tài)分析或經驗規(guī)則，難以適應動態(tài)變化的系統(tǒng)環(huán)境和任務特性。本項目提出的創(chuàng)新點在于設計并實現(xiàn)一種基于任務特性的自適應任務調度算法，該算法能夠根據(jù)任務的實時計算量、數(shù)據(jù)依賴關系、計算單元實時負載等信息，動態(tài)調整任務分配策略，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用。具體創(chuàng)新點包括：

*首次提出基于任務特性的細粒度任務劃分與調度機制，將任務按照計算模式和數(shù)據(jù)依賴關系進行動態(tài)劃分，并將任務片段分配到最合適的計算單元執(zhí)行。

*開發(fā)基于強化學習的自適應任務調度算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)的任務分配策略，實現(xiàn)任務調度的智能化和自適應性。

*設計任務遷移機制，當某個計算單元負載過高或任務片段在該計算單元上執(zhí)行效率過低時，能夠將任務片段動態(tài)遷移到其他負載較低的計算單元執(zhí)行，避免系統(tǒng)資源閑置和性能瓶頸。

該創(chuàng)新點將顯著提升異構計算系統(tǒng)的吞吐量和響應速度，提高系統(tǒng)整體性能。

3.高效的數(shù)據(jù)管理機制創(chuàng)新

數(shù)據(jù)傳輸瓶頸是異構計算系統(tǒng)面臨的主要性能瓶頸之一。本項目提出的創(chuàng)新點在于開發(fā)一種高效的數(shù)據(jù)管理機制，解決異構計算單元間數(shù)據(jù)傳輸延遲和能耗問題。具體創(chuàng)新點包括：

*設計基于數(shù)據(jù)局部性的數(shù)據(jù)預取機制，根據(jù)任務特性預測數(shù)據(jù)訪問模式，提前將所需數(shù)據(jù)預取到計算單元附近的緩存中，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲。

*開發(fā)數(shù)據(jù)分區(qū)與共享機制，將數(shù)據(jù)根據(jù)訪問頻率和訪問模式進行分區(qū)，并建立高效的數(shù)據(jù)共享機制，減少重復數(shù)據(jù)傳輸，降低數(shù)據(jù)傳輸開銷。

*設計基于非易失性內存（NVM）的數(shù)據(jù)緩存機制，利用NVM的高存儲密度和較快的讀寫速度，構建高效的數(shù)據(jù)緩存層次結構，提升數(shù)據(jù)訪問效率。

該創(chuàng)新點將顯著降低異構計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，提升系統(tǒng)整體性能和能效。

4.支持異構計算的編譯器框架創(chuàng)新

現(xiàn)有框架和編譯器對異構計算的支持不足，導致應用開發(fā)復雜度高、性能難以充分發(fā)揮。本項目提出的創(chuàng)新點在于設計并實現(xiàn)一套支持異構計算的編譯器框架，提供對模型的自動優(yōu)化與代碼生成能力。具體創(chuàng)新點包括：

*開發(fā)基于任務特性的自動代碼生成器，根據(jù)任務特性自動生成針對不同計算單元的優(yōu)化代碼，無需開發(fā)者手動進行代碼優(yōu)化。

*設計支持異構計算的中間表示（IR），將模型轉換為統(tǒng)一的中間表示，并進行跨計算單元的優(yōu)化，提升代碼生成效率和質量。

*集成任務調度和數(shù)據(jù)管理優(yōu)化，在編譯階段就考慮任務調度和數(shù)據(jù)管理問題，生成能夠高效利用異構計算資源的代碼。

該創(chuàng)新點將顯著降低異構計算應用開發(fā)復雜度，提升應用性能。

5.異構計算原型平臺構建創(chuàng)新

現(xiàn)有異構計算研究大多基于仿真或現(xiàn)有硬件平臺，缺乏針對應用的專用異構計算平臺。本項目提出的創(chuàng)新點在于構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，驗證所提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性。具體創(chuàng)新點包括：

*首次將CPU、GPU、NPU等多種計算單元集成到一個平臺上，實現(xiàn)多種計算單元的協(xié)同工作，為異構計算研究提供更真實的實驗環(huán)境。

*開發(fā)針對應用的專用硬件加速模塊，提升平臺在計算任務上的性能表現(xiàn)。

*構建平臺性能監(jiān)控與調試工具，為研究人員提供便捷的平臺使用和性能分析手段。

該創(chuàng)新點將為異構計算研究提供更可靠的實驗平臺，推動異構計算技術的快速發(fā)展。

6.異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法創(chuàng)新

現(xiàn)有異構計算系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范，導致不同廠商的硬件和軟件之間存在兼容性問題。本項目提出的創(chuàng)新點在于形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法，為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐。具體創(chuàng)新點包括：

*總結本項目的研究成果，形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范，為異構計算系統(tǒng)設計提供指導。

*提出異構計算系統(tǒng)優(yōu)化方法，為異構計算系統(tǒng)性能優(yōu)化提供理論和方法支撐。

*撰寫學術論文和專利，推動研究成果的轉化與應用。

該創(chuàng)新點將為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐，推動我國在硬件領域的自主創(chuàng)新。

八．預期成果

本項目旨在面向下一代芯片，開展異構計算架構設計與優(yōu)化研究，預期在理論、方法、技術原型和應用價值等方面取得一系列重要成果，為我國硬件技術的發(fā)展提供有力支撐。具體預期成果如下：

1.理論貢獻

1.1建立一套基于任務特性的異構計算性能分析模型

預期成果：構建一套能夠精確評估不同計算單元（CPU、GPU、NPU等）在處理不同類型任務（如卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡）時的計算性能、能耗開銷和數(shù)據(jù)訪問特性的性能分析模型。該模型將融合任務的結構化特性與計算單元的硬件特性，建立任務-計算單元協(xié)同性能分析框架，并引入任務特性感知的能耗模型，為系統(tǒng)級能效優(yōu)化提供理論依據(jù)。該模型將發(fā)表在高水平學術論文上，并申請相關發(fā)明專利，為后續(xù)異構計算系統(tǒng)設計提供理論指導。

1.2提出基于任務特性的自適應任務調度理論

預期成果：提出一套基于任務特性的自適應任務調度理論，包括任務劃分、任務分配、任務遷移等關鍵問題。該理論將基于強化學習等方法，建立任務特性與計算單元實時負載之間的映射關系，實現(xiàn)任務調度的智能化和自適應性。該理論將發(fā)表在高水平學術論文上，并申請相關發(fā)明專利，為異構計算系統(tǒng)任務調度算法的設計提供理論指導。

1.3發(fā)展高效的數(shù)據(jù)管理機制理論

預期成果：發(fā)展一套高效的數(shù)據(jù)管理機制理論，包括數(shù)據(jù)預取、數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)共享等關鍵問題。該理論將基于數(shù)據(jù)局部性原理，設計數(shù)據(jù)預取策略、數(shù)據(jù)分區(qū)方法、數(shù)據(jù)共享機制，以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和能耗。該理論將發(fā)表在高水平學術論文上，并申請相關發(fā)明專利，為異構計算系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理機制的設計提供理論指導。

1.4形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范

預期成果：總結本項目的研究成果，形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范，包括計算單元設計、內存層次結構設計、互連機制設計、任務調度機制設計、數(shù)據(jù)管理機制設計等。該規(guī)范將為異構計算系統(tǒng)設計提供指導，推動異構計算技術的標準化發(fā)展。

2.方法創(chuàng)新

2.1開發(fā)基于任務特性的自適應任務調度算法

預期成果：開發(fā)一套基于任務特性的自適應任務調度算法，該算法能夠根據(jù)任務的實時計算量、數(shù)據(jù)依賴關系、計算單元實時負載等信息，動態(tài)調整任務分配策略，實現(xiàn)異構計算資源的最優(yōu)利用。該算法將實現(xiàn)為軟件模塊，并在異構計算原型平臺上進行驗證，預期將顯著提升異構計算系統(tǒng)的吞吐量和響應速度。

2.2開發(fā)高效的數(shù)據(jù)管理機制

預期成果：開發(fā)一套高效的數(shù)據(jù)管理機制，包括數(shù)據(jù)預取模塊、數(shù)據(jù)分區(qū)模塊、數(shù)據(jù)共享模塊等。該機制將實現(xiàn)為軟件模塊，并在異構計算原型平臺上進行驗證，預期將顯著降低異構計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，提升系統(tǒng)整體性能和能效。

2.3開發(fā)支持異構計算的編譯器框架

預期成果：開發(fā)一套支持異構計算的編譯器框架，包括自動代碼生成器、支持異構計算的中間表示（IR）、任務調度和數(shù)據(jù)管理優(yōu)化模塊等。該框架將實現(xiàn)為軟件工具，并提供用戶友好的接口，預期將顯著降低異構計算應用開發(fā)復雜度，提升應用性能。

3.技術原型

3.1構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺

預期成果：構建一個包含CPU、GPU、NPU等多種計算單元的異構計算原型平臺，實現(xiàn)多種計算單元的協(xié)同工作，并集成任務調度、數(shù)據(jù)管理等優(yōu)化模塊。該平臺將用于驗證本項目提出的架構設計方案與優(yōu)化策略的有效性，為后續(xù)異構計算系統(tǒng)研發(fā)提供技術支撐。

3.2開發(fā)平臺性能監(jiān)控與調試工具

預期成果：開發(fā)平臺性能監(jiān)控與調試工具，提供對平臺運行狀態(tài)、任務執(zhí)行情況、數(shù)據(jù)傳輸情況等的實時監(jiān)控和調試功能，為研究人員提供便捷的平臺使用和性能分析手段。

4.應用價值

4.1提升芯片性能與能效

預期成果：本項目的研究成果將顯著提升芯片的性能和能效，為應用在各個領域的推廣提供硬件支撐。例如，在智能手機領域，基于本項目研究成果的芯片可以提升手機的人臉識別、語音助手等功能的性能和能效；在自動駕駛領域，基于本項目研究成果的芯片可以提升自動駕駛系統(tǒng)的感知和決策能力，并降低系統(tǒng)能耗。

4.2降低應用開發(fā)復雜度

預期成果：本項目提出的支持異構計算的編譯器框架將顯著降低應用開發(fā)復雜度，使開發(fā)者能夠更便捷地開發(fā)高性能的應用。這將促進應用的開發(fā)和創(chuàng)新，推動技術的普及和應用。

4.3推動我國芯片產業(yè)發(fā)展

預期成果：本項目的研究成果將為我國芯片產業(yè)發(fā)展提供技術支撐，推動我國在硬件領域的自主創(chuàng)新，提升我國在芯片市場的競爭力。這將促進我國產業(yè)的健康發(fā)展，為我國經濟發(fā)展注入新的動力。

4.4培養(yǎng)高水平人才

預期成果：本項目的研究將培養(yǎng)一批具有跨學科背景的高水平人才，為我國硬件技術的發(fā)展提供人才支撐。這些人才將能夠在學術界和工業(yè)界繼續(xù)開展硬件技術的研究和開發(fā)，推動我國硬件技術的進步。

綜上所述，本項目預期在理論、方法、技術原型和應用價值等方面取得一系列重要成果，為我國硬件技術的發(fā)展做出重要貢獻。

九.項目實施計劃

本項目實施周期為五年，將按照研究目標和研究內容，分階段推進各項研究任務。項目實施計劃具體如下：

1.時間規(guī)劃

1.1第一階段：異構計算性能分析模型研究（第1年）

*任務分配：

*第1-3個月：收集大量應用的真實運行數(shù)據(jù)，包括不同類型的模型（如卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡）在不同計算單元（CPU、GPU、NPU）上的運行數(shù)據(jù)。

*第4-6個月：分析不同計算單元在任務執(zhí)行中的性能瓶頸與能耗開銷，包括計算性能、能耗特性、數(shù)據(jù)訪問特性等。

*第7-12個月：構建基于任務特性的性能分析模型，包括任務特性與計算單元性能之間的映射關系、任務特性感知的能耗模型等。

*進度安排：

*第1-3個月：完成數(shù)據(jù)收集工作，建立數(shù)據(jù)集。

*第4-6個月：完成性能分析，初步建立性能分析模型。

*第7-12個月：完成性能分析模型的構建和驗證，撰寫學術論文。

1.2第二階段：基于任務特性的自適應任務調度算法研究（第2年）

*任務分配：

*第1-3個月：研究現(xiàn)有的任務調度算法，包括基于靜態(tài)分析、基于經驗規(guī)則、基于機器學習的任務調度算法。

*第4-6個月：設計基于任務特性的自適應任務調度算法，包括任務劃分、任務分配、任務遷移等模塊。

*第7-12個月：通過仿真實驗驗證算法的有效性，并進行算法優(yōu)化。

*進度安排：

*第1-3個月：完成現(xiàn)有任務調度算法的研究，形成文獻綜述。

*第4-6個月：完成基于任務特性的自適應任務調度算法的設計，初步實現(xiàn)算法原型。

*第7-12個月：完成算法原型在仿真平臺上的測試和優(yōu)化，撰寫學術論文。

1.3第三階段：高效的數(shù)據(jù)管理機制研究（第3年）

*任務分配：

*第1-3個月：研究現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理機制，包括數(shù)據(jù)預取、數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)共享等機制。

*第4-6個月：設計高效的數(shù)據(jù)管理機制，包括數(shù)據(jù)預取模塊、數(shù)據(jù)分區(qū)模塊、數(shù)據(jù)共享模塊等。

*第7-12個月：通過仿真實驗驗證機制的有效性，并進行機制優(yōu)化。

*進度安排：

*第1-3個月：完成現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理機制的研究，形成文獻綜述。

*第4-6個月：完成高效的數(shù)據(jù)管理機制的設計，初步實現(xiàn)機制原型。

*第7-12個月：完成機制原型在仿真平臺上的測試和優(yōu)化，撰寫學術論文。

1.4第四階段：支持異構計算的編譯器框架研究（第4年）

*任務分配：

*第1-3個月：研究現(xiàn)有的編譯器框架，包括TensorFlow、PyTorch等框架的編譯器。

*第4-6個月：設計支持異構計算的編譯器框架，包括自動代碼生成器、支持異構計算的中間表示（IR）、任務調度和數(shù)據(jù)管理優(yōu)化模塊等。

*第7-12個月：開發(fā)編譯器框架的原型系統(tǒng)，并進行測試和優(yōu)化。

*進度安排：

*第1-3個月：完成現(xiàn)有編譯器框架的研究，形成文獻綜述。

*第4-6個月：完成支持異構計算的編譯器框架的設計，初步實現(xiàn)框架原型。

*第7-12個月：完成框架原型在仿真平臺上的測試和優(yōu)化，撰寫學術論文。

1.5第五階段：異構計算原型平臺構建（第5年）

*任務分配：

*第1-6個月：選擇合適的硬件平臺，進行平臺硬件設計。

*第7-12個月：完成平臺硬件實現(xiàn)，并進行軟件開發(fā)，包括任務調度模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、編譯器框架等。

*進度安排：

*第1-6個月：完成平臺硬件設計，并采購硬件設備。

*第7-12個月：完成平臺硬件實現(xiàn)，并進行軟件開發(fā)和測試，撰寫學術論文。

1.6第六階段：成果總結與推廣（第6年）

*任務分配：

*第1-6個月：總結本項目的研究成果，形成一套完整的異構計算架構設計規(guī)范與優(yōu)化方法。

*第7-12個月：撰寫學術論文和專利，推動研究成果的轉化與應用。

*進度安排：

*第1-6個月：完成本項目的研究成果總結，形成研究報告和論文。

*第7-12個月：完成學術論文和專利的撰寫，并進行成果推廣和應用。

2.風險管理策略

2.1技術風險

*風險描述：本項目涉及的技術領域較為前沿，技術難度較大，存在技術路線選擇錯誤、關鍵技術攻關不力的風險。

*應對措施：

*加強技術調研，選擇成熟可靠的技術路線。

*組建高水平的研究團隊，開展關鍵技術攻關。

*與國內外高校和科研機構合作，共同開展研究工作。

2.2管理風險

*風險描述：項目實施周期較長，存在人員流動、經費不足、進度延誤等風險。

*應對措施：

*建立健全項目管理制度，明確各方責任。

*加強人員管理，穩(wěn)定研究團隊。

*制定合理的經費預算，確保項目經費充足。

*定期進行項目進度檢查，及時發(fā)現(xiàn)和解決項目實施過程中出現(xiàn)的問題。

2.3應用風險

*風險描述：本項目的研究成果可能存在與實際應用需求脫節(jié)的風險。

*應對措施：

*加強與產業(yè)界的合作，了解實際應用需求。

*在項目實施過程中，及時根據(jù)應用需求調整研究方向。

*加強成果轉化工作，推動研究成果在產業(yè)界的應用。

通過上述項目實施計劃和風險管理策略，本項目將確保各項研究任務的順利推進，并取得預期研究成果，為我國硬件技術的發(fā)展做出重要貢獻。

十.項目團隊

本項目團隊由來自智能計算研究院芯片設計中心、國內知名高校及研究機構的資深研究人員組成，團隊成員在計算機體系結構、算法、硬件設計、軟件編譯等領域具有豐富的理論知識和實踐經驗，能夠確保項目研究的順利進行和預期目標的達成。團隊成員的專業(yè)背景和研究經驗具體如下：

1.項目負責人：張明

*專業(yè)背景：張明博士畢業(yè)于清華大學計算機科學與技術專業(yè)，獲得博士學位，研究方向為計算機體系結構，主要研究興趣包括異構計算、高性能計算、嵌入式系統(tǒng)等。

*研究經驗：張明博士在異構計算領域具有10多年的研究經驗，曾主持過多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學術論文50余篇，其中IEEE頂級會議論文20余篇，并擁有多項發(fā)明專利。

*在本項目中的角色：項目負責人，負責項目的整體規(guī)劃、進度管理、經費使用等工作，以及與項目相關方的外部協(xié)調與溝通。

2.技術負責人：李強

*專業(yè)背景：李強博士畢業(yè)于北京大學電子工程系，獲得博士學位，研究方向為硬件設計，主要研究興趣包括數(shù)字信號處理、FPGA設計、ASIC設計等。

*研究經驗：李強博士在硬件設計領域具有8年的研究經驗，曾主持過多項省部級科研項目，發(fā)表高水平學術論文30余篇，其中IEEE頂級會議論文10余篇，并擁有多項發(fā)明專利。

*在本項目中的角色：技術負責人，負責異構計算原型平臺的硬件設計與實現(xiàn)，以及硬件加速模塊的開發(fā)。

3.算法負責人：王麗

*專業(yè)背景：王麗博士畢業(yè)于浙江大學計算機科學與技術專業(yè)，獲得博士學位，研究方向為算法，主要研究興趣包括深度學習、機器學習、計算機視覺等。

*研究經驗：王麗博士在算法領域具有7年的研究經驗，曾主持過多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學術論文40余篇，其中IEEE頂級會議論文15余篇，并擁有多項發(fā)明專利。

*在本項目中的角色：算法負責人，負責應用模型的分析與優(yōu)化，以及基于任務特性的異構計算性能分析模型的開發(fā)。

4.軟件負責人：趙剛

*專業(yè)背景：趙剛博士畢業(yè)于上海交通大學軟件工程專業(yè)，獲得博士學位，研究方向為軟件工程，主要研究興趣包括編譯技術、軟件架構、軟件等。

*研究經驗：趙剛博士在軟件工程領域具有6年的研究經驗，曾主持過多項省部級科研項目，發(fā)表高水平學術論文25余篇，其中IEEE頂級會議論文8余篇，并擁有多項軟件著作權。

*在本項目中的角色：軟件負責人，負責支持異構計算的編譯器框架的設計與開發(fā)，以及平臺性能監(jiān)控與調試工具的開發(fā)。

5.助理研究員：陳浩、劉洋、孫悅、周偉

*專業(yè)背景：陳浩、劉洋、孫悅、周偉均畢業(yè)于國內知名高校的計算機科學與技術、電子工程、軟件工程等相關專業(yè)，具有扎實的專業(yè)基礎和豐富的實踐經驗。

*研究經驗：團隊成員在各自的領域內具有多年的研究經驗，參與了多個國家級和省部級科研項目，發(fā)表學術論文數(shù)十篇，并擁有多項專利和軟件著作權。

*在本項目中的角色：助理研究員，協(xié)助項目負責人、技術負責人、算法負責人、軟件負責人開展各項研究工作，包括數(shù)據(jù)收集與分析、仿真實驗、原型實現(xiàn)、實驗驗證等。

團隊成員的角色分配與合作模式如下：

1.角色分配

*項目負責人：負責項目的整體規(guī)劃、進度管理、經費使用等工作，以及與項目相關方的外部協(xié)調與溝通。

*技術負責人：負責異構計算原型平臺的硬件設計與實現(xiàn)，以及硬件加速模塊的開發(fā)。

*算法負責人：負責應用模型的分析與優(yōu)化，以及基于任務特性的異構計算性能分析模型的開發(fā)。

*軟件負責人：負責支持異構計算的編譯器框架的設計與開發(fā)，以及平臺性能監(jiān)控與調試工具的開發(fā)。

*助理研究員：協(xié)助項目負責人、技術負責人、算法負責人、軟件負責人開展各項研究工作，包括數(shù)據(jù)收集與分析、仿真實驗、原型實現(xiàn)、實驗驗證等。

2.合作模式

*定期召開項目會議：每