创新科研的课题申报书

创新科研的课题申报书一、封面内容

项目名称：面向下一代芯片的神经形态计算架构设计研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：研究所芯片设计中心

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在研发一种基于神经形态计算的新型芯片架构，以突破传统冯·诺依曼架构在算力效率与能效比方面的瓶颈。当前，随着深度学习模型的复杂度持续提升，现有芯片架构面临功耗激增、延迟增大等严峻挑战，亟需探索更适配神经计算模式的硬件解决方案。本项目以生物神经系统的信息处理机制为灵感，结合类脑计算理论与先进半导体工艺，设计一种新型神经形态计算单元，该单元通过可编程突触权重和事件驱动计算模式，实现低功耗高效率的并行处理。研究方法将包括：1）构建多尺度神经形态计算模型，模拟神经元与突触的动态交互行为；2）开发基于FinFET工艺的神经形态芯片原型，集成异构计算资源与存内计算技术；3）设计适配该架构的编译器框架，优化神经网络的映射与执行效率。预期成果包括：形成一套完整的神经形态计算架构设计方案，具备比现有ASIC架构降低60%以上功耗的潜力；研制出包含百万级神经元规模的芯片原型，并验证其在图像识别与自然语言处理任务上的性能优势；开发公开的仿真工具链，为学术界与产业界提供技术参考。本项目的实施将推动硬件向更智能化、低能耗方向发展，为自动驾驶、智能医疗等高算力需求场景提供核心芯片支撑，同时促进我国在下一代计算技术领域的自主创新能力。

三.项目背景与研究意义

当前，（）已渗透至社会经济的各个层面，成为推动产业变革和技术创新的核心驱动力。特别是深度学习技术的突破，使得在计算机视觉、自然语言处理、智能控制等领域展现出超越传统方法的性能。然而，伴随着应用的深化和模型复杂度的持续攀升，传统计算架构在支撑发展时日益暴露出其固有的局限性，主要体现在算力需求激增与能源消耗急剧增长之间的矛盾，这对硬件层面的创新提出了迫切需求。

从技术现状来看，目前主流的计算平台主要基于通用CPU、GPU或专用ASIC（如TPU、NPU）构建。CPU虽然具备强大的通用计算能力，但在处理模型所需的大规模并行计算时效率低下。GPU通过流处理器架构显著提升了并行计算性能，成为早期深度学习研究的首选硬件平台，但其布线延迟和内存带宽瓶颈限制了在超大规模模型上的进一步扩展。近年来，针对特定任务设计的ASIC，如Google的TPU和华为的昇腾系列，通过定制化的计算单元和内存架构，在特定任务上实现了显著的能效提升。尽管如此，这些架构大多仍遵循冯·诺依曼体系结构，即计算单元与存储单元分离，导致数据传输成为性能瓶颈，尤其是在处理具有大规模参数和中间数据的深度神经网络时，能耗问题尤为突出。据统计，训练一个大型神经网络模型（如GPT-3）所需的能耗已达到数十甚至数百兆瓦时级别，这不仅带来了高昂的运营成本，也引发了严重的环境问题。此外，冯·诺依曼架构的静态布线特性难以适应模型动态变化的结构需求，限制了硬件的灵活性和可扩展性。

神经形态计算作为模仿生物神经系统信息处理方式的计算范式，为解决上述问题提供了全新的思路。生物大脑以其极低的能耗和惊人的信息处理能力（每立方厘米大脑皮层约能处理100万亿次计算/秒，能耗仅约20毫瓦/立方厘米）成为了人类学习的典范。神经形态计算通过构建由大量简单计算单元（神经元）和可塑连接（突触）组成的网络，模拟神经元之间的信号传递和突触可塑性机制，旨在实现类似生物大脑的分布式、事件驱动、存内计算等特性。近年来，随着CMOS工艺的进步和新兴材料的出现，神经形态芯片的设计与制造已成为国际前沿热点。例如，IBM的TrueNorth芯片、Intel的Loihi芯片以及国内清华大学、北京大学等机构研发的类脑芯片，已在特定场景下展现出超越传统冯·诺依曼架构的性能优势。然而，现有神经形态计算仍面临诸多挑战：一是计算精度与生物神经系统的模拟程度仍显不足，现有芯片多采用二进制或三值逻辑，难以精确复现生物神经元的连续信号处理和亚阈值计算能力；二是编译器与软件生态不完善，如何将抽象的神经网络模型高效映射到神经形态硬件上仍是瓶颈；三是系统集成度与可扩展性有待提高，现有芯片多面向特定任务设计，难以支持通用应用。

开展面向下一代芯片的神经形态计算架构设计研究具有重要的现实必要性和紧迫性。首先，从技术发展趋势看，计算正朝着更强大、更节能、更智能的方向演进，神经形态计算是符合这一趋势的关键技术路径。传统计算架构的能耗墙和算力墙日益显现，而神经形态计算的低功耗、高并行、事件驱动特性，使其成为突破瓶颈的潜在解决方案。其次，从国家战略需求看，是新一轮科技和产业变革的核心驱动力，芯片作为信息产业的基石，其自主研发能力直接关系到国家信息安全和经济竞争力。发展具有自主知识产权的神经形态计算架构，有助于我国在下一代计算技术领域抢占制高点，降低对国外技术的依赖。再次，从产业应用前景看，随着物联网、大数据、元宇宙等新兴应用的兴起，对边缘计算和实时智能处理的需求呈爆炸式增长。神经形态计算的低功耗特性使其特别适合部署在资源受限的边缘设备上，而其事件驱动机制则可大幅降低系统功耗和延迟，满足智能交互、环境感知等场景的实时性要求。最后，从学术研究价值看，神经形态计算涉及材料科学、生物物理学、计算机科学、微电子学等多个学科的交叉融合，对其进行深入研究有助于推动相关基础理论的突破，促进跨学科创新。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：

在社会价值层面，本项目致力于研发低功耗、高效率的芯片架构，有助于缓解全球能源危机，降低数据中心和智能终端的碳排放，符合可持续发展的时代要求。通过推动神经形态计算技术的进步，可以促进智能技术在社会治理、医疗健康、环境保护等领域的广泛应用，提升社会运行效率和人民生活质量。例如，在智能医疗领域，神经形态芯片可用于开发低功耗的便携式脑机接口设备或实时病理分析系统；在环境监测领域，可部署基于神经形态计算的边缘感知节点，实现低功耗、高灵敏度的环境参数监测。此外，本项目的研究成果将有助于提升我国在核心技术领域的自主创新能力，增强国家科技实力和国际竞争力，为建设科技强国提供有力支撑。

在经济价值层面，本项目预期形成的神经形态计算架构设计方案和芯片原型，具有巨大的产业化潜力。一方面，可以形成新的产业集群，带动相关产业链的发展，包括半导体设计、制造、封测、软件以及应用解决方案等领域，创造新的经济增长点。另一方面，本项目研发的芯片产品可替代部分进口的高端芯片，降低我国在硬件领域的对外依存度，节省巨额的芯片进口成本，提升产业链安全性和稳定性。同时，神经形态芯片的低功耗特性将显著降低智能设备的运营成本，推动智能家居、智能汽车、可穿戴设备等消费电子产品的升级换代，开拓更广阔的市场空间。此外，本项目研发的编译器框架和仿真工具链，可为学术界和产业界提供开放的技术平台，促进软硬件生态的完善，激发更多创新应用的开发。

在学术价值层面，本项目深入探索神经形态计算的硬件架构设计，将推动相关理论和技术的发展。通过对神经形态计算单元、互连架构、存内计算、事件驱动机制等关键技术的深入研究，有望在计算理论、微电子设计、生物启发工程等领域取得新的突破。例如，本项目在类脑计算模型与硬件映射方面的研究，可能为解决的“可解释性”问题提供新思路；在新型材料与器件应用方面的探索，可能催生下一代神经形态芯片的技术革新。此外，本项目的研究成果将丰富硬件技术体系，为研究者提供更多样化的计算平台选择，促进软硬件协同设计的理论发展。通过构建开放的仿真和实验环境，本项目还将培养一批兼具计算机、电子、材料等多学科背景的交叉型人才，为我国领域的长期发展奠定人才基础。

四.国内外研究现状

神经形态计算作为模拟生物神经系统功能以实现信息处理的一门新兴交叉学科，近年来受到全球学术界的广泛关注和投入，并在理论研究、器件开发、架构设计及应用探索等方面取得了显著进展。总体而言，国际和国内在神经形态计算领域均呈现出蓬勃发展的态势，但也面临着不同的挑战和机遇。

在国际研究方面，神经形态计算的发展起步较早，研究体系相对成熟，主要呈现以下几个特点和研究重点。首先，在基础理论与模型层面，国际研究者对生物神经系统的认知不断深入，推动了神经形态计算模型的不断发展。以霍华德·豪森（HowardHauser）领导的IBM研究团队为代表的机构，自上世纪90年代开始探索神经形态计算，其开发的TrueNorth芯片被认为是早期具有代表性的神经形态芯片之一，该芯片采用了spike-based（脉冲神经网络）计算范式，并集成了数百万个神经形态计算单元，展示了在事件驱动计算和低功耗方面的潜力。随后，IBM进一步推出了含能可塑（Energy-EfficientPlasticNanoelectronics）技术，旨在实现更接近生物突触的可塑性和能量效率。麻省理工学院（MIT）的DesmondHigham教授团队则在神经形态算法和硬件协同设计方面做出了重要贡献，提出了多种适用于神经形态硬件的稀疏编码算法和神经网络训练方法。卡内基梅隆大学（CMU）的AnandVenkatesan教授团队则专注于神经形态计算在科学计算中的应用，开发了相应的软件栈和硬件平台。这些研究为神经形态计算的理论基础和模型构建奠定了重要基础，特别是在脉冲神经网络（SNN）的理论分析、可塑性模型、以及与生物神经系统的关联等方面取得了丰富成果。

其次，在器件与电路层面，国际领先企业和高校在神经形态器件的研发上投入巨大，并取得了突破性进展。除了IBM之外，英伟达（NVIDIA）也通过其NVIDIANeuromorphicPlatform（NNP）项目，与卡内基梅隆大学合作，推出了Blackwood芯片，该芯片采用了混合信号架构，结合了模拟和数字电路，旨在实现更高的计算密度和灵活性。英特尔（Intel）同样在神经形态计算领域布局较早，其推出的Loihi芯片是一款面向研究人员和开发者的可编程神经形态芯片，支持在线学习（OnlineLearning）和事件驱动（Event-Driven）计算，并配备了相应的软件工具包——BrnWave。此外，德国弗劳恩霍夫协会（FraunhoferSociety）下属的ISE研究所和IST研究所也开发了基于忆阻器等非易失性存储器的神经形态芯片，如FraunhoferHEST-Neuromorphic芯片，探索了存内计算（In-MemoryComputing）在神经形态计算中的应用潜力。这些器件研发的普遍特点是追求更高的计算密度、更低的功耗、更丰富的功能（如支持多种类型的神经元模型、可塑性机制等），以及更好的可编程性。然而，国际研究也面临挑战，例如器件的长期稳定性、可靠性和可制造性仍需提高；模拟电路对噪声较为敏感，限制了计算精度；以及硬件与软件之间的接口和协同设计仍不完善等问题。

再次，在架构与系统层面，国际研究呈现出多样化的架构探索和应用验证。除了上述提到的IBMTrueNorth和IntelLoihi之外，还有如SpiNNaker（SpikesinNeuralNetworks）项目，由英国曼彻斯特大学领导，旨在构建一个大规模的神经形态计算系统，模拟人脑的部分功能，并在天体物理学等领域进行应用探索。此外，美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助了多个神经形态计算项目，如NEUROPSYCH项目，旨在开发能够模拟大脑学习和记忆机制的硬件系统。在应用层面，国际研究者将神经形态计算应用于图像识别、机器人控制、自然语言处理等领域，并取得了一定的成效。例如，有研究表明，基于脉冲神经网络的模型在图像识别任务上可以达到与传统卷积神经网络相当的性能，尤其是在低功耗场景下。然而，目前神经形态计算的应用仍主要集中在特定场景和原型验证阶段，距离大规模商业化应用尚有较大差距。此外，神经形态芯片的开发成本较高，生态系统尚未成熟，也限制了其更广泛的应用。

在国内研究方面，近年来神经形态计算也取得了长足的进步，并呈现出独特的特点和快速发展态势。首先，国内高校和科研机构在神经形态计算领域展现出强大的研究实力和活力。清华大学计算机科学与技术系的高文教授团队在神经形态计算理论、模型和硬件实现方面取得了系列成果，其开发的“天机”系列神经形态芯片，如天机一号和天机二号，在计算效率、能效比等方面达到了国际先进水平，并成功应用于图像识别、无人驾驶等场景。北京大学计算机科学与技术系的朱军教授团队则在生物神经网络建模、神经形态算法设计等方面做出了重要贡献，其开发的“神威”神经形态计算平台，在模拟大脑神经网络功能方面具有特色。此外，浙江大学、中国科学院计算技术研究所等机构也在神经形态计算领域进行了深入研究和探索。这些研究为国内神经形态计算的发展奠定了坚实的基础，并在部分领域实现了与国际先进水平的比肩。

其次，国内企业在神经形态计算领域也积极参与布局，并取得了一定的进展。华为海思作为中国领先的芯片设计公司，推出了昇腾（Ascend）系列处理器，其中部分型号支持神经形态计算扩展，例如昇腾310芯片就集成了TensilicaXtensaLX6微处理器和NPU，并在能效比方面表现出色。阿里巴巴达摩院也在神经形态计算领域进行了布局，其开发的“阿里天机”芯片，在图像识别等任务上展现出良好的性能。这些企业的参与，不仅推动了神经形态计算技术的产业化进程，也为国内神经形态计算的发展提供了强大的支撑。

再次，国内研究在应用探索方面也呈现出多样化的特点。国内研究者将神经形态计算应用于智能交通、智慧城市、医疗健康等领域，并取得了一定的成果。例如，有研究表明，基于神经形态计算的边缘计算设备可以用于实现低延迟、低功耗的智能交通信号控制；基于神经形态计算的智能传感器可以用于实现高精度、低功耗的环境监测和健康监测。这些应用探索为神经形态计算的未来发展提供了广阔的空间。

然而，国内神经形态计算研究也面临一些挑战和问题。首先，与国外相比，国内在神经形态计算领域的研究起步相对较晚，在基础理论和关键器件方面仍存在一定差距。其次，国内神经形态计算生态系统尚不完善，软件工具和开发平台相对缺乏，也限制了其应用推广。此外，国内企业在神经形态计算领域的研发投入和经验相对不足，也影响了其产业化进程。最后，国内神经形态计算研究面临人才短缺的问题，需要加强相关人才的培养和引进。

综上所述，国内外在神经形态计算领域均取得了显著进展，但也面临着不同的挑战和机遇。国际研究在基础理论、器件研发、架构探索和应用验证等方面具有较为丰富的经验，但同时也面临着器件稳定性、软件生态、商业化应用等方面的挑战。国内研究在近年来呈现出快速发展的态势，并在部分领域实现了与国际先进水平的比肩，但在基础理论、关键器件、生态系统和人才等方面仍需加强。未来，国内外神经形态计算研究需要加强合作，共同推动该领域的发展。

尽管如此，目前神经形态计算领域仍存在一些尚未解决的问题或研究空白，需要进一步深入研究和探索。首先，在基础理论与模型层面，如何更精确地模拟生物神经系统的复杂功能，如意识、情感、学习等，仍然是神经形态计算面临的一大挑战。目前，大多数神经形态计算模型仍然比较简单，难以模拟生物神经系统的复杂功能。其次，在器件与电路层面，如何提高神经形态器件的稳定性、可靠性和可制造性，仍然是制约其大规模应用的关键问题。此外，如何降低神经形态器件的成本，使其能够大规模应用于消费电子产品，也是需要解决的问题。再次，在架构与系统层面，如何设计更高效、更灵活、更通用的神经形态计算架构，仍然是需要深入研究的课题。此外，如何构建完善的神经形态计算软件生态，也是需要解决的问题。最后，在应用探索层面，如何将神经形态计算应用于更广泛的领域，并实现其商业化应用，仍然是需要深入探索的问题。

针对上述问题和挑战，本项目将聚焦于面向下一代芯片的神经形态计算架构设计，深入探索神经形态计算的关键技术和应用场景，为推动神经形态计算的发展贡献一份力量。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克下一代芯片设计中的关键瓶颈，通过研发一种新型神经形态计算架构，实现算力效率与能效比的双重突破，为的可持续发展提供核心硬件支撑。基于对当前计算挑战和神经形态计算潜力的深刻理解，本项目设定以下研究目标，并围绕这些目标展开具体研究内容。

1.研究目标

(1)**目标一：构建高效率、低功耗的神经形态计算单元模型。**针对现有神经形态计算单元在精度、效率、可塑性等方面的不足，本项目旨在设计一种新型神经形态计算单元，该单元将融合精简计算、事件驱动和可塑突触等机制，在保持较高计算精度的同时，显著降低计算复杂度和能量消耗，目标是将单次计算操作的能耗降低至少50%，并提升计算吞吐量。

(2)**目标二：研发支持异构计算与存内计算的神经形态计算架构。**针对任务的多样性和数据密集型特性，本项目将设计一种支持多种计算范式（如SNN、ANNS部分模块）和异构计算资源的神经形态计算架构。该架构将集成处理复杂逻辑和控制任务的传统数字单元、执行大规模并行计算的事件驱动神经形态单元，以及实现数据就近处理和计算存储一体化的存内计算模块，以优化任务调度和数据流，目标是将系统级的数据传输能耗降低至少30%。

(3)**目标三：开发面向神经形态硬件的编译器与软件工具链。**针对神经形态硬件与传统冯·诺依曼架构在计算模式上的差异，本项目将研发一套适配新型神经形态计算架构的编译器框架和软件工具链。该工具链能够将通用的神经网络模型（如TensorFlow,PyTorch）自动映射到神经形态硬件上，进行高效的映射、优化和执行，并提供调试和性能分析工具，目标是将典型模型映射到神经形态硬件上的效率提升至现有方案的2倍以上。

(4)**目标四：验证原型系统的性能与可行性。**基于上述设计，本项目将研制包含数百万规模神经形态计算单元的芯片原型，并进行系统集成和功能验证。通过在典型任务（如图像识别、目标检测、自然语言处理）上进行测试，验证原型系统在计算精度、能效比、实时性等方面的性能优势，评估所提出架构的可行性和应用潜力。

2.研究内容

(1)**研究内容一：新型神经形态计算单元设计与建模。**

***具体研究问题：**如何设计一种计算精度高、能效比优、支持可塑性和事件驱动的神经形态计算单元？

***研究假设：**通过融合多级量化机制（如四值/三值逻辑）、事件触发机制和自适应可塑突触模型，可以在显著降低计算复杂度和能量消耗的同时，保持与传统二值计算相当的精度水平。

***研究方法：**首先，深入分析生物神经元的信息处理机制，特别是突触传递的动态特性、神经元的阈值调控和可塑性机制。其次，基于CMOS先进工艺（如7nm或更先进制程）的特性，设计新型计算单元的电路结构，包括采用低功耗逻辑门、设计高效的突触权重更新电路、以及构建事件驱动的触发机制。再次，建立计算单元的精简计算模型和能量模型，通过理论分析和仿真评估其性能。最后，设计实验验证方案，在模拟器或原型芯片上验证计算单元的功能和性能。

***预期成果：**形成一套新型神经形态计算单元的电路设计方案、理论模型和仿真验证结果，为后续架构设计提供核心组件。

(2)**研究内容二：支持异构计算与存内计算的神经形态计算架构设计。**

***具体研究问题：**如何设计一种能够集成多种计算单元、支持数据就近处理、并优化任务分配与数据流的神经形态计算架构？

***研究假设：**通过构建层次化的计算结构，集成专用神经形态处理单元、数字处理单元和存内计算模块，并设计智能的任务调度与数据管理策略，可以有效提升架构的整体计算效率和能效比，并支持复杂任务的执行。

***研究方法：**首先，分析典型应用的工作负载特征，识别不同计算模块（如卷积、全连接、注意力机制）的计算需求和数据依赖关系。其次，设计架构的总体结构，包括片上网络（NoC）拓扑、计算单元的布局、以及存储单元的方式。重点研究异构计算单元的协同工作机制，以及存内计算模块的设计与集成方案。再次，开发架构性能建模工具，通过仿真评估不同架构配置下的性能、功耗和面积（PPA）指标。最后，进行系统级仿真验证，评估架构在典型任务上的执行效率和能效表现。

***预期成果：**形成一套面向应用的神经形态计算架构设计方案、性能模型和仿真结果，明确架构的关键特性、优势和适用场景。

(3)**研究内容三：面向神经形态硬件的编译器与软件工具链开发。**

***具体研究问题：**如何开发一套能够将通用神经网络模型高效映射到新型神经形态硬件上的编译器与软件工具链？

***研究假设：**通过设计一种基于图优化的神经网络模型转换与映射算法，结合专门为神经形态硬件优化的编译器前端和后端，可以实现对通用模型的有效适配和高效执行。

***研究方法：**首先，研究神经网络模型在神经形态硬件上的映射规律和优化策略，特别是如何处理模型中的稀疏性、量化精度损失和数据流控制。其次，开发模型解析器，将主流框架（如ONNX）的模型转换为中间表示（IR）。再次，设计图优化引擎，对IR进行拓扑变换、算子融合、参数量化等优化，生成适合神经形态硬件执行的映射图。接着，开发针对新型架构的代码生成器，将映射图转换为硬件指令或配置数据。最后，开发调试、仿真和性能分析工具，支持开发者对神经形态应用进行开发与评估。

***预期成果：**开发一套功能完善的编译器与软件工具链原型，能够支持典型模型的映射与优化，并提供调试和分析功能。

(4)**研究内容四：原型系统研制与性能验证。**

***具体研究问题：**如何研制包含数百万规模神经形态计算单元的芯片原型，并在典型任务上验证其性能与可行性？

***研究假设：**基于上述设计，通过采用先进的半导体工艺和芯片设计方法，可以研制出功能完整、性能优良的原型芯片，并在标准测试集上展现出比传统冯·诺依曼架构更优的计算效率和能效比。

***研究方法：**首先，基于成熟的ASIC设计流程，完成原型芯片的数字电路设计、模拟电路设计和版图设计。采用先进的CMOS工艺进行流片。其次，开发硬件模拟器，在仿真环境中对芯片功能进行验证，并进行初步的性能评估。再次，对制造回来的芯片原型进行测试和调试，验证其各项功能和性能指标。最后，选择典型的模型（如ResNet-50用于图像识别，BERT小模型用于NLP），在原型芯片上进行部署和测试，将其性能与主流芯片（如GPU、NPU）进行对比分析，评估原型系统的实际应用效果。

***预期成果：**研制出包含数百万规模神经形态计算单元的芯片原型，并获得其在典型任务上的性能测试数据和对比结果，验证所提出架构的可行性和优势。

通过上述研究目标的设定和详细研究内容的规划，本项目将系统性地探索神经形态计算在下一代芯片设计中的应用潜力，有望为解决发展面临的算力与能耗瓶颈提供创新性的解决方案。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、计算机仿真、电路设计、工艺流片和系统测试相结合的综合性研究方法，以系统性地攻克面向下一代芯片的神经形态计算架构设计中的关键科学问题和技术挑战。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法以及技术路线规划如下：

1.研究方法与实验设计

(1)**理论研究与模型建立：**针对新型神经形态计算单元的设计，将采用跨学科研究方法，结合生物神经科学、信息论、数字电路设计和模拟电路设计理论。通过文献研究、数学建模和理论分析，深入理解生物神经元和突触的信息处理机制，并基于此提出改进的计算模型和电路架构。特别是，将运用精简计算理论优化计算逻辑，利用事件驱动原理降低静态功耗，并基于可塑性理论设计自适应学习机制。针对神经形态计算架构，将采用系统建模方法，建立包含计算单元、互连网络、存储单元和任务调度器的系统级模型，分析不同架构配置下的性能、功耗和面积（PPA）关系。此外，还将研究神经网络模型在神经形态硬件上的映射规律，建立模型转换与优化的理论框架。

(2)**计算机仿真与性能评估：**为验证理论模型和设计方案的可行性，将开发一系列计算机仿真工具。首先，开发专用电路仿真器，用于模拟神经形态计算单元在不同工作条件和输入信号下的电路行为，精确评估其计算精度、功耗和速度。其次，开发架构级仿真平台，用于模拟神经形态计算架构在执行特定任务时的性能表现，包括计算吞吐量、能效比、延迟等关键指标。该平台将支持模型级仿真（基于抽象模型）和门级仿真（基于电路级网表），并与编译器工具链进行集成，以评估不同编译策略对最终性能的影响。此外，还将利用公开的基准测试集（如ImageNet,GLUE）和标准的模型（如CNN,RNN,Transformer），在仿真环境中对所提出的计算单元和架构进行性能评估，并与现有技术进行对比。

(3)**电路设计与工艺仿真：**针对新型神经形态计算单元和架构中的关键模块，将采用先进的CMOS集成电路设计方法进行电路设计和仿真。将使用行业标准的EDA工具（如CadenceVirtuoso,SynopsysVCS）进行电路级设计、仿真和验证。在设计过程中，将重点关注低功耗设计技术（如电源门控、时钟门控、动态电压频率调整）、精简计算逻辑设计、事件检测机制设计以及可塑突触电路的实现。同时，将进行详细的工艺角（PVT）仿真，评估电路在不同工艺、电压和温度条件下的性能变化，确保设计的鲁棒性。对于架构中的片上网络（NoC），将采用相应的网络建模工具进行性能评估，优化路由算法和数据包设计，降低通信延迟和能耗。

(4)**原型芯片研制与测试：**在仿真验证通过后，将选择合适的先进CMOS工艺（预计为7nm或更先进节点），通过ASIC流片工艺研制包含数百万规模神经形态计算单元的原型芯片。流片前，将进行详细的版图设计规则检查（DRC）和布局布线（Place&Route），并生成用于制造的光刻掩膜。流片后，将搭建完善的测试平台，对原型芯片进行功能验证和性能测试。功能验证将包括对单个计算单元、基本逻辑模块以及部分架构功能进行测试。性能测试将在标准测试集上进行，测量原型芯片在执行特定任务时的计算精度（如Top-1准确率）、吞吐量（如ImagesPerSecond,IPS）、延迟（如Latency）以及功耗（如ActivePower,StaticPower）。此外，还将测量原型芯片的面积（Area）和制造成本（基于Tape-out价格估算），评估其产业化潜力。

(5)**数据收集与分析方法：**项目过程中将系统地收集各类数据，包括理论模型的参数、仿真结果的关键性能指标、电路仿真与实验数据、原型芯片的测试结果以及成本分析数据。数据分析将采用定量分析方法，包括统计分析、比较分析（与现有技术对比）和相关性分析。将通过图表（如柱状图、折线图、散点图）和等形式展示分析结果。对于仿真和实验数据，将进行误差分析，评估结果的可靠性。对于性能数据，将进行归一化处理，以便于不同任务和不同硬件平台之间的比较。此外，还将采用文献计量学方法，对神经形态计算领域的研究现状和发展趋势进行分析，为项目研究提供参考。

2.技术路线与研究流程

本项目的技术路线将遵循“理论分析-仿真验证-电路设计-原型研制-系统测试-成果总结”的研究流程，具体关键步骤如下：

(1)**第一阶段：基础研究与方案设计（第1-12个月）**

*深入调研国内外神经形态计算最新进展，特别是计算单元、架构设计、编译器和应用方面的研究现状与挑战。

*开展生物神经网络信息处理机制的深入研究，提取适用于人工神经形态计算的关键原理。

*基于理论分析，提出新型神经形态计算单元的设计方案，包括电路结构、计算模型和可塑性机制。

*设计支持异构计算与存内计算的神经形态计算架构框架，明确各模块的功能和交互方式。

*初步设计编译器与软件工具链的关键算法和架构，制定开发计划。

*完成理论模型和架构模型的建立，并进行初步的计算机仿真验证。

(2)**第二阶段：详细设计与仿真优化（第13-24个月）**

*对新型神经形态计算单元进行详细的电路级设计，包括晶体管级网表生成。

*对神经形态计算架构进行详细的系统建模和仿真，包括片上网络、任务调度和性能评估。

*开发编译器与软件工具链的核心模块，包括模型解析器、图优化引擎和代码生成器。

*进行全面的计算机仿真，包括功能验证、性能评估、PVT分析和功耗分析，对设计方案进行迭代优化。

*完成原型芯片的详细版图设计和验证。

(3)**第三阶段：原型流片与测试验证（第25-36个月）**

*与芯片制造厂商合作，完成原型芯片的流片制造。

*搭建原型芯片的测试平台和测试程序。

*对流片回来的原型芯片进行功能测试和详细的性能测试，收集实验数据。

*在标准测试集上验证原型芯片的性能，与现有主流芯片进行对比分析。

*根据测试结果，对设计进行复盘分析，总结经验教训。

(4)**第四阶段：成果总结与推广应用（第37-48个月）**

*整理项目研究成果，撰写学术论文和专利，进行学术交流和成果推广。

*评估所提出神经形态计算架构的产业应用潜力，探索后续研发和产业化路径。

*完成项目总结报告，提交最终成果。

在整个研究过程中，将定期召开项目会议，对研究进展进行评估和调整。各阶段的研究成果将相互反馈，指导后续研究工作的开展。例如，仿真结果将指导电路设计参数的调整；原型测试结果将反馈到理论模型和架构设计中，促进方案的改进。通过这条清晰的技术路线，本项目将系统性地推进面向下一代芯片的神经形态计算架构设计研究，力争取得具有重大理论意义和实际应用价值的创新成果。

七．创新点

本项目在理论、方法与应用层面均体现出显著的创新性，旨在通过突破性的研究，为下一代芯片的设计提供全新的解决方案，推动神经形态计算从实验室走向实际应用。

(1)**理论创新：构建融合精简计算与事件驱动的统一神经形态计算模型。**现有神经形态计算模型在追求模拟生物特性的同时，往往在计算精度、能效比或计算速度上存在妥协。本项目提出的核心理论创新在于，提出一种融合精简计算逻辑与事件驱动机制的统一神经形态计算单元模型。在理论上，我们将突破传统二值计算的局限，探索多级量化（如三值、四值）在神经形态计算中的应用，通过更丰富的信号表示和计算方式，在保持较高计算精度的前提下，大幅降低计算复杂度和比特消耗。同时，我们将深入研究事件驱动原理，使计算单元仅在接收到有效输入信号时才激活执行计算，从而将静态功耗和待机功耗降至最低。更为关键的是，我们将这两种机制有机地融合在一个计算单元框架内，使其能够根据任务需求和环境条件自适应地选择计算模式，实现精度、效率、速度的最优平衡。这种统一模型的理论意义在于，它为设计更低功耗、更高效率的神经形态计算硬件提供了新的理论基础，并可能为理解生物大脑信息处理的节能机制提供新的启示。

(2)**方法创新：研发面向异构计算与存内计算的协同神经形态计算架构设计方法。**现有的神经形态计算架构大多面向特定类型的计算或单一硬件实现，难以满足日益复杂和多样化的应用需求。本项目的方法创新在于，提出一种支持异构计算资源和存内计算的协同神经形态计算架构设计方法。在方法上，我们将采用系统级协同设计思想，将事件驱动的神经形态计算单元、处理复杂逻辑与控制的数字处理单元（如RISC-V核心）、以及实现数据就近处理和计算存储一体的存内计算模块（如基于ReRAM或MRAM的存算器）进行有机集成。我们将开发一套创新的片上网络（NoC）拓扑结构与路由算法，优化不同计算单元之间的数据传输效率和能耗。同时，我们将设计灵活的任务调度与数据管理策略，使得不同类型的任务（如图像识别、自然语言处理、强化学习）能够高效地利用这种异构计算资源。在存内计算方面，我们将探索将计算逻辑与存储单元紧密结合的设计方法，减少数据在计算单元和存储单元之间的传输，从而显著降低系统级的功耗和延迟。这种协同设计方法的创新性在于，它能够构建更通用、更高效、更节能的神经形态计算平台，有效应对未来应用对算力和能效的更高要求。

(3)**方法创新：开发基于图优化的神经形态编译器与软件工具链。**现有的神经形态编译器在将通用神经网络模型映射到硬件上时，面临着模型抽象度高、硬件接口复杂、优化空间有限等挑战，严重制约了神经形态计算的应用推广。本项目的方法创新在于，开发一套基于深度图优化的神经形态编译器与软件工具链。在方法上，我们将研究神经网络模型在神经形态硬件上的映射规律，特别是如何处理模型中的稀疏性、量化精度损失、事件流控制以及异步特性。我们将设计一种新的中间表示（IR）格式，能够显式描述模型的结构、参数以及事件驱动的行为。接着，我们将开发一个强大的图优化引擎，该引擎能够应用一系列图变换算法（如算子融合、节点剪枝、结构重排、参数共享等）对IR进行深度优化，生成既符合硬件约束又能够高效执行的映射图。特别地，我们将开发针对新型架构（包含精简计算单元、事件驱动机制、存内计算模块）的专用代码生成器，能够将优化后的映射图高效地转换为硬件可执行的指令序列或配置数据。此外，我们还将开发调试、仿真和性能分析工具，支持开发者对神经形态应用进行开发、测试和性能调优。这套编译器工具链的创新性在于，它能够显著提高神经形态硬件的开发效率和应用程序的可移植性，降低开发门槛，为神经形态计算构建一个完善的软件生态。

(4)**应用创新：探索神经形态计算在边缘智能与实时感知领域的应用潜力。**虽然神经形态计算具有巨大的理论潜力，但其在特定领域的深度应用探索尚不充分。本项目的应用创新在于，聚焦于神经形态计算在边缘智能和实时感知领域的应用潜力，并进行深入探索和验证。在应用上，我们将选择具有代表性且对功耗和实时性要求高的场景，如智能摄像头中的实时目标检测与跟踪、可穿戴设备中的生理信号实时分析与预警、自动驾驶环境中的传感器信息融合与决策等。我们将针对这些应用场景设计特定的神经网络模型或优化模型结构，使其更适合在神经形态硬件上运行。我们将开发相应的应用原型，将优化后的模型部署到我们研制的原型芯片上，在实际或模拟的边缘计算环境中进行测试和评估。通过这些应用探索，我们将验证所提出的神经形态计算架构在实际场景下的性能优势（如低功耗、低延迟、高可靠性），并发现其在特定任务上可能存在的独特优势。这种应用创新的意义在于，它能够推动神经形态计算从概念验证走向实际应用，为解决边缘计算和实时感知领域的核心挑战提供新的技术路径，并开拓神经形态计算更广阔的市场空间。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究和创新，在理论、技术、原型和应用等多个层面取得显著成果，为下一代芯片的发展提供关键支撑，并推动神经形态计算技术的进步。预期成果具体包括以下几个方面：

(1)**理论成果：**

*建立一套新型神经形态计算单元的理论模型和电路设计方法，该模型在保持较高计算精度的同时，实现显著低于传统冯·诺依曼架构的能量效率。预期通过精简计算逻辑和事件驱动机制，将单次计算操作的能耗降低至少50%，并为可塑性和自适应学习机制的理论研究提供新框架。

*提出一种支持异构计算与存内计算的神经形态计算架构设计理论，明确架构各模块的功能、交互方式以及协同工作机制。预期形成一套完整的架构设计方法论，并通过系统级建模与分析，揭示不同架构配置对性能、功耗和面积（PPA）的影响规律，为高性能、低功耗神经形态计算系统设计提供理论指导。

*研究神经网络模型在新型神经形态硬件上的映射规律和优化策略，建立模型转换与优化的理论框架。预期提出一套基于图优化的编译器优化算法，解决通用模型到神经形态硬件的映射难题，并为神经形态计算软件生态的理论发展奠定基础。

*通过对生物神经网络信息处理机制和神经形态计算模型的深入研究，可能对计算理论、认知科学等领域产生新的理论启示，例如在低功耗计算范式、信息高效处理等方面提供新的科学见解。

(2)**技术成果：**

*设计并验证一种包含数百万规模神经形态计算单元的原型芯片，该芯片集成新型计算单元、异构计算资源和存内计算模块，实现高性能、低功耗的神经形态计算。预期原型芯片在标准测试集上展现出比现有主流芯片更优的计算效率和能效比，特别是在低功耗、实时性要求的场景下。

*开发一套功能完善的编译器与软件工具链，能够支持典型模型的映射与优化，并提供调试和分析功能。预期工具链能够将通用的神经网络模型高效映射到神经形态硬件上，显著提升任务执行效率，并为神经形态计算的应用开发提供便捷的开发环境。

*形成一套完整的神经形态计算架构设计方案、性能模型和仿真工具，以及芯片设计流程和方法。这些技术成果将作为知识产权进行保护，并为后续更大规模、更高性能的神经形态芯片研发提供技术基础和参考。

(3)**实践应用价值：**

*本项目研制的低功耗、高效率神经形态计算芯片，具有巨大的应用潜力，能够显著降低数据中心、智能终端以及边缘计算设备的能耗，有助于缓解全球能源压力，符合绿色计算的发展趋势。特别是在需要长时间运行的移动设备和物联网设备中，该芯片有望带来性的能效提升。

*针对边缘智能和实时感知领域的应用需求，本项目将开发的应用原型，能够为智能安防、自动驾驶、智慧医疗、环境监测等领域提供更高效、更可靠的解决方案。例如，基于神经形态芯片的智能摄像头可以实现更低功耗、更低延迟的目标检测，提高系统响应速度和准确性；可穿戴设备可以更长时间地监测生理信号并进行实时分析预警；自动驾驶系统可以更高效地融合多源传感器信息，提升决策能力和安全性。

*本项目的研究成果将推动神经形态计算技术的产业化和商业化进程，为我国在下一代芯片领域抢占制高点提供关键支撑。通过开发具有自主知识产权的神经形态计算技术，可以降低我国在高端芯片领域的对外依存度，保障国家信息安全和经济安全。同时，也将带动相关产业链的发展，创造新的经济增长点，提升我国在全球产业中的竞争力。

*本项目还将培养一批兼具计算机、电子、材料等多学科背景的交叉型人才，为我国领域的长期发展奠定人才基础。项目成果的推广应用将促进神经形态计算技术在不同领域的渗透，推动应用的深度和广度发展，最终惠及社会经济的各个层面。

总之，本项目预期在理论、技术与应用层面取得突破性成果，为下一代芯片的发展提供重要的理论和实践支撑，推动神经形态计算技术的进步，并产生显著的社会经济效益。

九.项目实施计划

本项目将按照科学严谨的研究方法，遵循系统化、阶段化的实施路径，确保研究目标的顺利达成。项目实施计划包括详细的时间规划和风险管理体系，以保障项目按时、高质量完成。

(1)**时间规划与任务分配**

项目总周期设定为48个月，分为四个阶段，每个阶段包含具体的任务目标和时间节点。

**第一阶段：基础研究与方案设计（第1-12个月）**

***任务分配：**此阶段主要任务是进行文献调研、理论分析、初步设计和仿真验证。具体任务包括：组建研究团队，明确分工；深入调研国内外神经形态计算最新进展，特别是计算单元、架构设计、编译器和应用方面的研究现状与挑战；开展生物神经网络信息处理机制的深入研究，提取适用于人工神经形态计算的关键原理；基于理论分析，提出新型神经形态计算单元的电路结构、计算模型和可塑性机制设计方案；设计支持异构计算与存内计算的神经形态计算架构框架，明确各模块的功能和交互方式；初步设计编译器与软件工具链的关键算法和架构，制定开发计划；完成理论模型和架构模型的建立，并进行初步的计算机仿真验证。预期成果为完成文献综述报告、理论模型文档、架构设计方案初稿、编译器开发计划，以及初步仿真验证报告。负责人：首席科学家、理论组、架构组、软件组。关键节点：第3个月完成文献综述；第6个月完成理论模型文档；第9个月完成架构设计方案初稿；第12个月完成初步仿真验证报告。

**第二阶段：详细设计与仿真优化（第13-24个月）**

***任务分配：**此阶段主要任务是进行详细设计、仿真优化和工具链开发。具体任务包括：对新型神经形态计算单元进行详细的电路级设计，包括晶体管级网表生成；对神经形态计算架构进行详细的系统建模和仿真，包括片上网络、任务调度和性能评估；开发编译器与软件工具链的核心模块，包括模型解析器、图优化引擎和代码生成器；进行全面的计算机仿真，包括功能验证、性能评估、PVT分析和功耗分析，对设计方案进行迭代优化；完成原型芯片的详细版图设计和验证。预期成果为完成计算单元电路设计文档、架构仿真平台、编译器核心模块代码、详细仿真分析报告，以及芯片版图设计文件。负责人：电路设计组、仿真组、软件组、设计组。关键节点：第15个月完成计算单元电路设计文档；第18个月完成架构仿真平台；第21个月完成编译器核心模块代码；第23个月完成详细仿真分析报告；第24个月完成芯片版图设计文件。

**第三阶段：原型流片与测试验证（第25-36个月）**

***任务分配：**此阶段主要任务是芯片流片、测试和性能验证。具体任务包括：与芯片制造厂商合作，完成原型芯片的流片制造；搭建原型芯片的测试平台和测试程序；对流片回来的原型芯片进行功能测试和详细的性能测试，收集实验数据；在标准测试集上验证原型芯片的性能，与现有主流芯片进行对比分析；根据测试结果，对设计进行复盘分析，总结经验教训。预期成果为完成原型芯片流片报告、测试平台搭建文档、原型芯片测试报告、性能对比分析报告，以及项目阶段性总结报告。负责人：设计组、测试组、合作企业。关键节点：第27个月完成流片报告；第30个月完成测试平台搭建；第33个月完成原型芯片测试报告；第35个月完成性能对比分析报告；第36个月完成项目阶段性总结报告。

**第四阶段：成果总结与推广应用（第37-48个月）**

***任务分配：**此阶段主要任务是进行成果总结、应用探索和产业化准备。具体任务包括：整理项目研究成果，撰写学术论文和专利，进行学术交流和成果推广；评估所提出神经形态计算架构的产业应用潜力，探索后续研发和产业化路径；开发基于项目成果的应用原型系统，进行小范围试点验证；形成完整的项目总结报告，提交最终成果。预期成果为完成至少5篇高水平学术论文（其中至少2篇发表在顶级学术会议或期刊）、申请专利不少于3项、形成应用原型系统并通过初步验证、完成产业化发展建议报告，以及项目最终总结报告。负责人：理论组、应用组、知识产权组、项目组。关键节点：第39个月完成学术论文和专利申请；第42个月完成应用原型系统开发与验证；第45个月完成产业化发展建议报告；第48个月完成项目最终总结报告。

**整体进度控制：**项目实施过程中将采用里程碑管理机制，设定关键节点和阶段性目标，定期召开项目例会，跟踪进展，协调资源，及时解决研究过程中遇到的问题。项目组将建立完善的文档管理体系，确保研究过程可追溯，成果可复现。项目结束后，将进行全面的绩效评估，总结经验教训，为后续研究提供参考。

(2)**风险管理策略**

(1)**技术风险及应对策略：**技术风险主要包括理论模型精度不足、芯片设计复杂性过高、仿真工具不完善、流片工艺不兼容等。应对策略为：加强理论验证，通过多尺度建模和生物实验数据交叉验证模型精度；采用模块化设计方法，分步进行电路级设计和系统验证；开发专用仿真工具，并与现有商业仿真器进行对比验证；与芯片制造厂商深度合作，选择成熟工艺节点，并进行充分的PVT仿真和版图寄生参数提取，提前发现设计中的问题；建立设计规则检查（DRC）和质量保证（QA）流程，确保设计符合工艺要求。

(2)**管理风险及应对策略：**管理风险主要涉及团队协作效率低下、资源分配不合理、进度延误等。应对策略为：建立明确的团队分工和沟通机制，通过定期例会、协同设计工具和项目管理软件进行进度跟踪与任务分配；采用敏捷开发方法，快速迭代，及时响应变化；建立风险预警机制，定期评估潜在风险，并制定应对预案；加强与依托单位、合作企业之间的沟通协调，确保资源投入和任务衔接顺畅。

(3)**外部环境风险及应对策略：**外部环境风险包括技术标准不统一、市场接受度不确定、政策法规变化等。应对策略为：密切关注国际和国内在神经形态计算领域的标准制定动态，积极参与标准讨论，确保研究成果的兼容性和互操作性；通过原型验证和行业交流，评估神经形态计算的市场潜力，制定针对性的应用推广策略；跟踪国家在、半导体芯片设计等领域的政策导向，确保项目研究符合产业政策要求，积极争取政策支持。

(4)**知识产权风险及应对策略：**知识产权风险主要涉及核心技术的专利保护不足、侵权风险等。应对策略为：建立完善的知识产权管理体系，对关键技术进行专利布局，形成技术壁垒；加强知识产权检索与评估，避免侵犯现有专利；通过技术秘密保护、合作开发等方式，提升技术的自主可控能力。

(5)**财务风险及应对策略：**财务风险主要涉及项目经费不足、预算超支等。应对策略为：精细化预算编制，合理规划各项支出；积极拓展多元化资金来源，包括申请国家科技计划项目、企业合作投入、风险投资等；建立严格的财务管理制度，加强成本控制，确保资金使用效率；制定风险准备金机制，应对突发性支出。

通过上述风险管理策略的实施，本项目将有效识别、评估和控制潜在风险，确保项目研究的顺利进行，为最终实现预期目标提供保障。

十.项目团队

本项目拥有一支由理论物理学家、计算机科学家、电子工程师、材料科学家和产业界专家组成的跨学科研究团队，团队成员均具备深厚的专业背景和丰富的神经形态计算研究经验，能够全面覆盖项目所需的理论研究、硬件设计、软件开发和应用验证等核心领域，为项目的顺利实施提供坚实的人才保障。团队成员在神经形态计算、芯片设计、生物启发计算、电路设计、半导体工艺、编译器技术以及智能感知与边缘计算应用等方面积累了丰富的经验和成果，并发表了多篇高水平学术论文，获得了多项发明专利授权，具备承担高水平科研项目的综合能力。

(1)**团队成员专业背景与研究经验：**项目首席科学家张明博士，长期从事神经形态计算理论研究与芯片设计，在生物神经网络建模、神经形态电路设计、可塑性模型以及硬件仿真等方面具有深厚造诣，曾主持国家自然科学基金项目3项，在Nature、Science等顶级期刊发表多篇研究论文，并拥有多项神经形态计算相关专利。理论组负责人李强教授，拥有计算神经科学博士学位，在脉冲神经网络理论、可塑性模型以及硬件映射方面具有系统性研究成果，开发的神经形态计算仿真平台被广泛应用于学术界和产业界。架构组负责人王伟博士，具有十年以上芯片设计经验，专注于异构计算架构和片上网络设计，曾参与多个高性能计算芯片的研发，在IEEETransactionsonCircuitsandSystems等顶级会议和期刊发表多篇论文，擅长将理论研究成果转化为实际应用，拥有多项芯片设计相关专利。软件组负责人刘洋博士，专注于神经形态计算编译器与软件工具链研发，曾参与多个神经形态计算编译器项目，开发了基于图优化的编译器框架，拥有多项软件著作权和专利。设计组负责人赵敏教授，拥有微电子学与固体电子学博士学位，在先进半导体