校外课题申报书格式

上传人：1*** IP属地：北京上传时间：2025-09-28 格式：DOCX 页数：40 大小：25.81KB 积分：7.19 举报 版权申诉

已阅读5页，还剩35页未读，继续免费阅读

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

校外课题申报书格式一、封面内容

项目名称：面向下一代芯片的神经形态计算架构优化研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：清华大学计算机科学与技术系

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在探索和设计一种面向下一代芯片的高效神经形态计算架构，以应对当前应用中算力需求激增与能耗瓶颈的挑战。随着深度学习模型的复杂度不断提升，传统冯·诺依曼架构在数据处理效率、功耗控制等方面逐渐显现出局限性，而神经形态计算通过模拟人脑神经元信息处理机制，具有低功耗、高并行性的独特优势。本项目将重点研究新型神经形态器件的物理特性，结合硬件架构设计，提出一种分层优化的计算模型，以实现复杂神经网络模型的高效映射。具体而言，项目将采用多尺度仿真方法，分析不同类型神经形态器件的能耗与计算密度关系，并基于此设计一种动态可重构的计算单元，支持不同规模神经网络的灵活部署。在算法层面，将开发自适应权重更新算法，以减少计算冗余并提升模型收敛速度。预期成果包括一套完整的神经形态计算架构设计方案，以及经过验证的仿真原型系统，能够显著降低现有芯片的能耗并提升计算效率。本项目的研究将为芯片的产业化应用提供关键技术支撑，推动我国在智能计算领域的技术领先地位。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

当前，（）已渗透到社会生产生活的各个层面，成为推动新一轮科技和产业变革的核心驱动力。以深度学习为代表的技术，在图像识别、自然语言处理、智能控制等领域取得了突破性进展，深刻改变了传统计算模式。然而，随着应用的日益广泛和模型复杂度的不断提升，传统冯·诺依曼计算架构在支持计算需求方面逐渐暴露出其固有的局限性。

传统计算机采用顺序执行和集中存储的模式，数据传输延迟和能耗问题在大规模并行计算场景下尤为突出。深度学习模型通常包含数十亿甚至上千亿个参数，训练和推理过程需要海量的矩阵运算和向量处理，这对计算设备的算力、带宽和能效提出了极高要求。据统计，训练一个大型模型所需的能耗已接近大型数据中心，且随着模型规模的扩大，能耗呈指数级增长趋势。这种高能耗不仅导致运营成本激增，也带来了严重的环境问题，与可持续发展的理念相悖。

与此同时，传统计算架构的内存墙问题日益严重。在计算中，模型参数和输入数据需要频繁在CPU与内存之间传输，数据搬运时间占据了总计算时间的很大比例。根据相关研究，在深度学习训练过程中，数据传输开销可占总计算量的70%以上，这极大地限制了计算效率的提升。此外，冯·诺依曼架构的供电功耗也难以满足芯片对能效密度的要求，特别是在移动端和嵌入式设备等场景，续航能力和散热问题成为制约应用落地的重要瓶颈。

神经形态计算作为一种新兴的计算范式，为解决上述问题提供了新的思路。神经形态芯片通过模拟生物神经系统的信息处理方式，采用事件驱动或脉冲神经网络（SNN）等计算模型，实现了信息存储与处理的统一，大大降低了数据传输需求。与冯·诺依曼架构相比，神经形态计算具有以下显著优势：首先，其事件驱动的计算模式能够按需激活处理单元，显著降低静态功耗；其次，神经元之间的紧密连接方式减少了数据传输距离，提高了计算效率；最后，神经形态芯片的计算单元与存储单元集成度高，能够实现更高的能效密度。目前，国际上有英伟达、IBM、Intel等公司积极布局神经形态计算领域，推出了诸如TPU、TrueNorth等神经形态芯片产品，并在特定场景下展现出优异性能。

尽管神经形态计算展现出巨大潜力，但仍面临诸多挑战。现有神经形态器件的物理特性（如离子迁移、器件可靠性等）与生物神经元存在较大差异，导致模型映射效率不高；硬件架构设计缺乏灵活性，难以适应不同规模和结构的神经网络模型；软件层面缺乏成熟的编译器和算法支持，限制了神经形态计算的实际应用。特别是在高性能计算领域，神经形态芯片的计算精度、并行能力和编程易用性仍有较大提升空间。因此，开展面向下一代芯片的神经形态计算架构优化研究，对于突破传统计算瓶颈、推动技术持续发展具有重要的现实意义。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究不仅具有重要的学术价值，还将产生显著的社会效益和经济效益，为我国产业的创新发展提供关键技术支撑。

在社会价值层面，本项目的研究成果将有助于缓解发展中的能耗与环境压力。通过优化神经形态计算架构，可以显著降低芯片的功耗，减少数据中心的碳排放，推动绿色的发展。这对于应对全球气候变化、实现可持续发展目标具有重要意义。同时，高性能、低功耗的芯片能够加速技术在智能医疗、智能交通、环境保护等领域的应用，提升社会运行效率，改善人民生活质量。例如，在智能医疗领域，低功耗芯片可以用于便携式医疗设备，实现实时健康监测和疾病诊断；在智能交通领域，高效芯片能够支持车联网和自动驾驶系统的实时决策，提升交通安全性。这些应用将直接惠及社会大众，推动社会智能化进程。

在经济价值层面，本项目的研究将促进产业的技术升级和结构优化。神经形态计算作为一种颠覆性技术，有望打破传统半导体行业的技术路径依赖，为我国在全球芯片市场创造新的竞争优势。项目成果可以形成自主知识产权的核心技术，带动相关产业链的发展，如神经形态器件制造、编译器开发、应用软件开发等，创造新的经济增长点。同时，高性能芯片的国产化将降低我国在领域的供应链风险，提升产业链安全水平。根据市场研究机构预测，未来五年神经形态计算市场规模将保持高速增长，本项目的研究成果有望占据一定市场份额，产生可观的economicreturns。此外，项目研发过程中培养的科研人才和形成的专利技术，也将为我国产业的长期发展提供智力支持和创新动力。

在学术价值层面，本项目的研究将推动神经形态计算理论的创新和发展。项目将通过多尺度仿真和实验验证，揭示神经形态器件物理特性与计算性能的内在关联，为新型神经形态器件的设计提供理论指导。在架构设计层面，项目将探索分层优化的计算模型，为神经形态芯片的体系结构发展提供新的思路。在算法层面，项目将开发自适应权重更新算法，推动神经形态计算软件生态的完善。这些研究成果将发表在高水平学术期刊和会议上，提升我国在神经形态计算领域的学术影响力。同时，项目的研究方法和技术积累，也将为其他计算模式的探索提供借鉴，促进计算科学的交叉融合与创新。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外在神经形态计算领域的研究起步较早，形成了较为完整的技术路线和研究体系，涌现出一批具有代表性的研究机构和企业。在基础研究层面，美国麻省理工学院（MIT）、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校等高校的实验室在神经形态芯片设计和模型算法方面取得了开创性成果。IBM的TrueNorth芯片和Intel的Loihi芯片是早期神经形态计算的重要里程碑，它们采用了事件驱动的计算模式，并实现了较为复杂的神经网络模拟。近年来，英伟达推出了TPU（TensorProcessingUnit）系列芯片，虽然主要面向深度学习训练，但其异构计算架构也为神经形态计算提供了有益借鉴。此外，德国弗劳恩霍夫协会、比利时IMEC等欧洲研究机构也在神经形态器件和架构设计方面开展了深入研究。

在器件层面，国外研究主要集中在忆阻器、跨阻晶体管（CTR）等新型神经形态器件的开发上。忆阻器作为模拟神经元突触可塑性的理想器件，具有非易失性、低功耗等优势，已被广泛应用于神经形态计算原型机。美籍华裔科学家黄如（HuiYang）在忆阻器材料和器件物理方面做出了突出贡献。跨阻晶体管则因其高输入阻抗、低功耗等特性，被认为是实现高密度神经形态计算的有力竞争者。近年来，碳纳米管、石墨烯等二维材料也被引入神经形态器件的研究，展现出优异的性能潜力。在器件可靠性方面，国外研究开始关注神经形态器件长期运行稳定性、自愈能力等问题，并探索了相应的器件设计和工作模式。

在架构设计层面，国外研究从早期的人工神经元级模拟，逐步发展到片上神经网络级系统。斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校（UCLA）等机构提出了多种神经形态计算架构，如基于脉冲神经网络（SNN）的层次化架构、支持可塑性的计算架构等。这些研究注重计算单元的并行性、可扩展性和能效，并探索了片上通信网络的设计。在软件层面，国外开发了多种神经形态计算模拟器和编译器，如NEST、Brian2等仿真平台，以及Intel的OpenVINO工具链，为神经形态计算的研究和应用提供了软件支持。然而，国外研究也面临着器件良率不高、模型精度不足、软件生态不完善等挑战。

2.国内研究现状

我国在神经形态计算领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，已形成一批具有特色的研究团队和成果。在高校层面，清华大学、北京大学、浙江大学、上海交通大学等高校的计算机、电子、物理等学科积极开展神经形态计算研究，并在器件物理、架构设计、算法应用等方面取得了系列进展。例如，清华大学计算机系的研究团队在脉冲神经网络模型算法、事件驱动神经形态芯片架构方面取得了显著成果；北京大学物理学院在新型神经形态器件（如铁电存储器）材料与器件研究方面具有特色；浙江大学计算机学院则致力于神经形态计算的应用研究，特别是在智能感知和边缘计算领域。在科研院所层面，中国科学院计算技术研究所（ITC）和中科院半导体研究所等机构在神经形态计算领域也布局较早，并取得了一系列重要成果。

在器件层面，国内研究主要集中在忆阻器、CMOS神经形态器件等方向。清华大学王中林院士团队在碳纳米管器件方面具有国际领先水平，并探索了其在神经形态计算中的应用；北京大学尤力（LiYu）教授团队在铁电存储器器件物理和电路应用方面开展了深入研究。国内企业在神经形态计算领域也积极参与，如华为海思推出了基于NPU的芯片，虽然主要采用CMOS工艺，但也融入了神经形态计算的思想。在架构设计层面，国内研究团队提出了多种神经形态计算架构方案，如基于事件的计算架构、支持可塑性的计算架构等，并开发了相应的仿真平台。西安交通大学、东南大学等高校的研究团队在神经形态计算硬件实现方面取得了积极进展。

在应用层面，国内研究注重神经形态计算在特定场景的应用，如智能视觉、语音识别、机器人控制等。上海交通大学、哈尔滨工业大学等高校的研究团队探索了神经形态计算在无人驾驶、智能医疗等领域的应用潜力。然而，与国外相比，国内在基础研究、器件工艺、产业生态等方面仍存在一定差距。首先，国内在神经形态器件物理机制、器件可靠性等方面的研究深度和广度与国外先进水平尚有差距，缺乏具有自主知识产权的核心器件技术。其次，国内在神经形态计算架构设计方面原创性成果不多，多数研究仍处于跟踪模仿阶段。再次，国内神经形态计算软件生态建设滞后，编译器、模拟器等关键软件工具与国外相比存在较大差距。最后，国内在神经形态计算产业化方面进展缓慢，缺乏具有市场竞争力的产品和应用案例。

3.研究空白与挑战

综合国内外研究现状，当前神经形态计算领域仍存在以下研究空白和挑战：

在器件层面，现有神经形态器件的精度、可靠性、良率等仍难以满足实际应用需求。特别是忆阻器等非易失性器件，长期运行稳定性、循环寿命等问题仍需深入研究。此外，新型材料（如二维材料）神经形态器件的性能优化、工艺集成等仍面临诸多挑战。

在架构设计层面，现有神经形态计算架构大多针对特定类型的神经网络，缺乏通用性和可扩展性。如何在片上实现异构计算、支持多种神经网络模型，仍是需要解决的重要问题。此外，片上通信网络的设计、功耗优化等方面也存在大量研究空白。

在算法层面，神经形态计算需要新的模型算法来充分发挥其硬件优势。现有基于人工神经元的模型算法在精度和效率方面仍有提升空间，特别是如何将生物神经系统的高级功能（如注意力机制、学习机制）映射到神经形态芯片上，仍是前沿研究课题。

在软件层面，神经形态计算缺乏成熟的编译器、模拟器和开发工具链。如何将高级神经网络模型自动映射到神经形态硬件上，实现高效的模型部署和运行，是软件层面面临的主要挑战。

在应用层面，神经形态计算的应用场景仍较局限，特别是在高性能计算领域缺乏典型应用案例。如何开发具有示范效应的应用，推动神经形态计算从原型研究走向产业化，是未来需要重点关注的问题。

因此，开展面向下一代芯片的神经形态计算架构优化研究，对于填补上述研究空白、解决关键挑战具有重要的学术价值和现实意义。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向下一代芯片的需求，开展神经形态计算架构的优化研究，突破现有神经形态芯片在计算精度、能效、可扩展性和易用性方面的瓶颈，为我国自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑。具体研究目标包括：

（1）构建面向任务的神经形态计算器件物理模型与行为模型，揭示器件物理特性与计算性能的映射关系，为新型高性能神经形态器件的设计提供理论指导。

（2）提出支持异构计算的分层神经形态计算架构，解决现有架构对特定类型神经网络的依赖问题，提升架构的通用性和可扩展性，满足不同规模和结构的模型计算需求。

（3）开发面向神经形态芯片的自适应编译与映射技术，实现高级模型到神经形态硬件的高效映射，解决模型与硬件匹配度不高的问题，提升模型运行效率。

（4）设计支持可塑性的神经形态计算模型与算法，探索将生物学习机制映射到神经形态硬件的可行路径，提升神经形态芯片的学习能力和适应性。

（5）研制基于优化架构的神经形态计算原型系统，验证所提出架构和技术的有效性，并探索其在智能感知、边缘计算等领域的应用潜力。

通过实现上述目标，本项目将显著提升神经形态计算的性能和实用性，推动其在领域的实际应用，为我国芯片产业的发展提供关键技术突破。

2.研究内容

本项目将围绕神经形态计算器件、架构、软件、算法和应用等关键环节展开研究，具体研究内容如下：

（1）神经形态计算器件研究

针对现有神经形态器件在精度、能效、可靠性等方面的不足，本项目将开展以下研究：

-研究忆阻器、跨阻晶体管等关键器件的物理机制与模型优化。分析器件的离子迁移、界面势垒等物理因素对器件性能的影响，建立更精确的器件物理模型，为器件设计和工艺优化提供理论依据。

-探索新型神经形态器件材料与结构。研究二维材料、有机材料等在神经形态器件中的应用潜力，开发具有更高精度、更低功耗、更长寿命的新型神经形态器件。

-研究器件阵列的良率提升与自愈机制。分析器件制造过程中的缺陷问题，研究片上冗余校验和自修复技术，提升神经形态芯片的可靠性和鲁棒性。

假设：通过优化器件物理模型和工艺设计，可以显著提升神经形态器件的精度和能效；新型材料神经形态器件具有超越传统器件的性能潜力；片上自愈机制能够有效提升神经形态芯片的可靠性。

（2）分层神经形态计算架构设计

针对现有神经形态计算架构的局限性，本项目将设计一种支持异构计算的分层神经形态计算架构，具体研究内容包括：

-研究片上计算单元的异构设计。设计不同类型的计算单元，支持不同类型的神经网络计算（如SNN、AnalogSNN等），实现计算资源的按需分配和高效利用。

-研究片上通信网络的设计。设计低延迟、低功耗的片上通信网络，解决神经形态芯片中数据传输瓶颈问题，提升芯片整体计算性能。

-研究片上存储单元与计算单元的协同设计。探索信息存储与处理的统一实现方式，提升芯片能效密度。

假设：通过异构计算单元的设计，可以显著提升神经形态芯片的计算灵活性和效率；优化的片上通信网络能够有效降低数据传输开销；存储与计算的协同设计能够显著提升芯片能效密度。

（3）自适应编译与映射技术研究

针对神经形态芯片编程难、模型映射效率低的问题，本项目将开发面向神经形态芯片的自适应编译与映射技术，具体研究内容包括：

-研究模型向神经形态模型转换的算法。开发基于模型优化的转换算法，将传统模型（如CNN、RNN）转换为适合在神经形态芯片上运行的神经形态模型，减少模型冗余，提升模型效率。

-研究模型到神经形态硬件的自适应映射算法。开发基于性能优化的映射算法，根据芯片资源和模型特点，实现模型到神经形态硬件的高效映射，最大化模型在硬件上的运行效率。

-开发神经形态计算编译器原型。基于上述算法，开发支持模型转换、映射和优化的编译器原型，为神经形态芯片的开发和应用提供软件支持。

假设：通过模型优化和自适应映射技术，可以将传统模型高效映射到神经形态硬件上，显著提升模型运行效率；开发的编译器能够有效解决模型与硬件匹配度不高的问题。

（4）支持可塑性的神经形态计算模型与算法研究

针对神经形态芯片学习能力不足的问题，本项目将研究支持可塑性的神经形态计算模型与算法，具体研究内容包括：

-研究脉冲神经网络（SNN）的可塑性模型。探索将生物学习机制（如Hebbian学习、STDP等）映射到SNN模型中的方法，提升神经形态芯片的学习能力。

-研究模拟神经形态芯片的可塑性模型。探索将可塑性机制引入模拟神经形态芯片模型的方法，提升芯片的学习和适应性。

-开发基于可塑性的神经形态计算算法。开发支持在线学习和自适应优化的神经形态计算算法，提升芯片在复杂环境下的应用能力。

假设：通过引入可塑性机制，可以显著提升神经形态芯片的学习能力和适应性；开发的基于可塑性的算法能够在复杂环境中实现高效的在线学习和优化。

（5）神经形态计算原型系统研制与应用探索

针对神经形态计算理论研究与实际应用脱节的问题，本项目将研制基于优化架构的神经形态计算原型系统，并探索其在智能感知、边缘计算等领域的应用潜力，具体研究内容包括：

-研制基于优化架构的神经形态计算原型芯片。基于上述器件、架构和软件研究成果，研制支持异构计算和自适应编译的原型芯片，验证所提出技术的有效性。

-开发面向原型系统的应用案例。开发基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例，验证其在实际场景中的应用潜力。

-评估原型系统的性能与实用性。对原型系统在计算精度、能效、面积等指标进行评估，分析其与现有芯片的对比优势，为神经形态计算的未来发展提供参考。

假设：基于优化架构的神经形态计算原型系统在智能感知、边缘计算等领域具有显著的应用优势；原型系统能够验证所提出技术的有效性，并为神经形态计算的未来发展提供重要参考。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本项目将采用理论分析、仿真模拟、实验验证相结合的研究方法，结合跨学科研究手段，系统开展神经形态计算架构优化研究。具体方法、实验设计和数据分析方法如下：

（1）研究方法

-物理建模方法：采用第一性原理计算、器件级仿真等方法，研究神经形态器件的物理机制，建立精确的器件物理模型。基于器件物理模型，分析器件参数对器件性能的影响，为器件设计和工艺优化提供理论指导。

-仿真模拟方法：采用SPICE、NEST、Brian2等仿真工具，模拟神经形态器件、电路和架构的性能。通过仿真模拟，验证所提出的架构和算法的有效性，并进行参数优化。

-实验验证方法：研制基于优化架构的神经形态计算原型芯片，通过实验验证所提出技术的有效性。实验过程中，将测试原型芯片在计算精度、能效、面积等指标上的性能，并与现有芯片进行对比。

-机器学习方法：采用机器学习算法，研究模型向神经形态模型转换的算法，以及模型到神经形态硬件的自适应映射算法。通过机器学习算法，提升模型转换和映射的效率，优化模型在神经形态硬件上的运行性能。

（2）实验设计

-器件实验：设计并制备忆阻器、跨阻晶体管等神经形态器件，测试器件的物理特性，包括阈值电压、线性度、稳定性等。通过实验数据，验证器件物理模型的有效性，并优化器件设计。

-电路实验：设计并模拟神经形态电路，包括计算单元、突触单元等。通过电路实验，验证电路设计的有效性，并进行参数优化。

-架构实验：设计并模拟神经形态计算架构，包括片上计算单元、通信网络、存储单元等。通过架构实验，验证架构设计的有效性，并进行参数优化。

-软件实验：开发神经形态计算编译器，测试编译器的模型转换、映射和优化功能。通过软件实验，验证编译器的有效性，并进行功能优化。

-应用实验：开发基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例，测试原型系统在实际场景中的应用性能。通过应用实验，验证原型系统的实用性和应用潜力。

（3）数据收集与分析方法

-数据收集：通过实验和仿真模拟，收集神经形态器件、电路、架构和软件的性能数据，包括计算精度、能效、面积、运行时间等。同时，收集模型的结构和参数数据，以及应用场景的需求数据。

-数据分析方法：采用统计分析、机器学习等方法，分析收集到的数据，研究神经形态计算的性能瓶颈，优化模型转换和映射算法，评估原型系统的性能和实用性。

-数据可视化方法：采用Matlab、Python等工具，对收集到的数据进行可视化分析，直观展示神经形态计算的性能特点，为研究提供直观的参考。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段，每个阶段包含若干关键步骤：

（1）第一阶段：神经形态计算器件研究（第1-12个月）

-步骤1：研究忆阻器、跨阻晶体管等关键器件的物理机制，建立器件物理模型。

-步骤2：设计并制备新型神经形态器件，测试器件的物理特性。

-步骤3：分析器件参数对器件性能的影响，优化器件设计。

-步骤4：研究器件阵列的良率提升与自愈机制，提升神经形态芯片的可靠性。

（2）第二阶段：分层神经形态计算架构设计（第13-24个月）

-步骤1：研究片上计算单元的异构设计，设计不同类型的计算单元。

-步骤2：研究片上通信网络的设计，设计低延迟、低功耗的片上通信网络。

-步骤3：研究片上存储单元与计算单元的协同设计，探索信息存储与处理的统一实现方式。

-步骤4：模拟验证架构设计的有效性，并进行参数优化。

（3）第三阶段：自适应编译与映射技术研究（第25-36个月）

-步骤1：研究模型向神经形态模型转换的算法，开发模型转换程序。

-步骤2：研究模型到神经形态硬件的自适应映射算法，开发模型映射程序。

-步骤3：开发神经形态计算编译器原型，集成模型转换、映射和优化功能。

-步骤4：测试编译器的有效性，并进行功能优化。

（4）第四阶段：支持可塑性的神经形态计算模型与算法研究（第37-48个月）

-步骤1：研究脉冲神经网络（SNN）的可塑性模型，开发基于Hebbian学习、STDP的可塑性SNN模型。

-步骤2：研究模拟神经形态芯片的可塑性模型，开发基于可塑性的模拟神经形态芯片模型。

-步骤3：开发基于可塑性的神经形态计算算法，提升芯片的学习和适应性。

-步骤4：仿真验证模型与算法的有效性，并进行参数优化。

（5）第五阶段：神经形态计算原型系统研制与应用探索（第49-60个月）

-步骤1：研制基于优化架构的神经形态计算原型芯片，测试芯片的性能。

-步骤2：开发基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例，测试原型系统在实际场景中的应用性能。

-步骤3：评估原型系统的性能与实用性，分析其与现有芯片的对比优势。

-步骤4：总结研究成果，撰写研究论文和专利，推广研究成果。

通过上述技术路线，本项目将系统开展神经形态计算架构优化研究，为我国自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑。

七．创新点

本项目针对当前计算面临的能耗瓶颈和神经形态计算发展中的关键挑战，提出了一系列创新性研究思路和技术方案，主要创新点体现在以下几个方面：

（1）器件物理机制与模型优化的创新

现有神经形态器件研究多关注器件的宏观电学特性，而对其underlying物理机制（如离子迁移动力学、界面势垒变化、缺陷态等）与器件性能的深层关联缺乏系统性研究。本项目创新性地提出从原子和分子尺度揭示神经形态器件物理机制的方法，结合第一性原理计算与器件级仿真，建立能够精确描述器件微结构、缺陷分布、界面态等对器件电学行为影响的物理模型。这一创新点在于：

-首次将机器学习势函数与多尺度模拟相结合，用于精确描述忆阻器等器件中离子迁移的复杂势垒landscape，从而实现对器件阈值电压、线性度、稳定性等关键参数的精准预测和调控。

-提出考虑缺陷弛豫效应的器件模型，能够更准确地描述器件长期运行过程中的性能退化机制，为器件可靠性设计和寿命预测提供理论依据。

-探索二维材料（如MoS2、WSe2）和有机材料在神经形态器件中的应用，通过创新性的材料结构设计（如异质结、超薄层），开发具有更高精度、更低功耗、更长寿命的新型神经形态器件，突破传统材料体系的性能瓶颈。

（2）分层异构神经形态计算架构设计的创新

现有神经形态计算架构大多针对特定类型的神经网络（如SNN）或计算任务进行设计，缺乏通用性和可扩展性，难以满足日益多样化的计算需求。本项目创新性地提出一种支持异构计算的分层神经形态计算架构，其核心创新点在于：

-提出将计算单元、存储单元和通信单元进行功能分层的架构设计，每一层内部支持多种功能单元的混合配置，实现计算资源的按需分配和高效利用。这种分层设计能够灵活适应不同规模和结构的神经网络模型，提升架构的通用性和可扩展性。

-设计异构计算单元，支持脉冲神经网络（SNN）、模拟神经形态网络（AnalogSNN）等多种神经形态计算模型，并通过片上资源调度机制实现不同计算模型之间的协同工作。这种异构设计能够充分利用不同计算模型的优势，提升芯片的整体计算性能和灵活性。

-研究片上通信网络的拓扑优化和能量高效传输机制，提出基于数据重要性的自适应通信策略，显著降低神经形态芯片中的数据传输开销。这种创新的通信设计能够有效解决神经形态芯片中数据传输瓶颈问题，提升芯片能效。

（3）自适应编译与映射技术的创新

现有神经形态计算编译器大多采用固定规则进行模型转换和映射，缺乏对模型结构和硬件资源的自适应优化，导致模型与硬件匹配度不高，运行效率低下。本项目创新性地开发面向神经形态芯片的自适应编译与映射技术，其核心创新点在于：

-提出基于机器学习的模型转换算法，能够根据模型的结构和参数特点，自动选择最优的神经形态模型表示（如SNN、AnalogSNN等），并进行模型参数优化，减少模型冗余，提升模型效率。

-开发基于性能优化的模型到神经形态硬件的自适应映射算法，该算法能够根据芯片资源和模型特点，动态调整模型到硬件的映射策略，实现模型到神经形态硬件的高效映射，最大化模型在硬件上的运行效率。

-设计支持模型-硬件协同优化的编译器架构，在模型转换和映射过程中，考虑模型与硬件的相互约束和优化空间，实现模型和硬件的协同设计，进一步提升系统性能。

（4）支持可塑性的神经形态计算模型与算法的创新

现有神经形态计算模型大多采用固定参数，缺乏在线学习和自适应能力，难以适应复杂变化的环境。本项目创新性地研究支持可塑性的神经形态计算模型与算法，其核心创新点在于：

-提出将生物学习机制（如Hebbian学习、STDP、突触修剪等）映射到脉冲神经网络（SNN）模型中的方法，开发支持在线学习的可塑性SNN模型，提升神经形态芯片的学习能力。

-探索将可塑性机制引入模拟神经形态芯片模型的方法，开发支持自适应优化的模拟神经形态芯片模型，提升芯片在复杂环境下的应用能力。

-开发基于可塑性的神经形态计算算法，该算法能够根据输入数据和环境变化，自动调整模型参数，实现高效的在线学习和优化。这一创新点能够显著提升神经形态芯片的适应性和鲁棒性，拓展其在复杂场景中的应用潜力。

（5）智能感知、边缘计算等领域的应用探索创新

本项目不仅关注神经形态计算的理论研究和原型系统研制，还创新性地探索其在智能感知、边缘计算等领域的应用潜力，其核心创新点在于：

-开发基于原型系统的智能感知应用案例，如智能摄像头、语音识别等，验证原型系统在实时、低功耗场景下的应用性能。这些应用案例将展示神经形态计算在智能感知领域的巨大潜力，推动相关技术的产业化进程。

-开发基于原型系统的边缘计算应用案例，如智能家居、工业物联网等，验证原型系统在边缘端数据处理和分析方面的能力。这些应用案例将展示神经形态计算在边缘计算领域的独特优势，为构建高效、智能的边缘计算平台提供技术支撑。

-通过这些创新性的应用探索，本项目将推动神经形态计算从理论研究走向实际应用，为我国产业的发展提供新的动力和方向。

综上所述，本项目在器件物理机制与模型优化、分层异构神经形态计算架构设计、自适应编译与映射技术、支持可塑性的神经形态计算模型与算法、智能感知、边缘计算等领域的应用探索等方面均具有显著的创新性，有望为我国自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑，推动神经形态计算技术的进步和产业发展。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，突破神经形态计算领域的关键技术瓶颈，提升神经形态计算的性能和实用性，为我国自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑。基于项目的研究目标和内容，预期达到的成果包括以下几个方面：

（1）理论成果

-建立一套完善的神经形态器件物理模型与行为模型。通过理论分析和仿真模拟，揭示神经形态器件的物理机制与计算性能的映射关系，为新型高性能神经形态器件的设计提供理论指导。预期成果将包括一系列学术论文，发表在高水平的国际期刊和会议上，如NatureElectronics、NatureMachineIntelligence、IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems等。

-提出一种支持异构计算的分层神经形态计算架构理论。通过理论分析和仿真模拟，验证所提出的架构设计的有效性，并进行参数优化。预期成果将包括一篇学术论文，详细阐述架构设计理论、仿真结果和分析，为神经形态计算架构的发展提供新的思路和方法。

-开发一套基于机器学习的自适应编译与映射理论。通过理论分析和实验验证，验证所提出的编译器算法的有效性，并进行理论优化。预期成果将包括一篇学术论文，详细阐述编译器设计理论、算法细节和实验结果，为神经形态计算软件生态的发展提供新的工具和方法。

-提出一种支持可塑性的神经形态计算模型与算法理论。通过理论分析和仿真模拟，验证所提出的模型与算法的有效性，并进行理论优化。预期成果将包括一篇学术论文，详细阐述模型与算法设计理论、仿真结果和分析，为神经形态计算的理论研究提供新的方向。

（2）实践成果

-研制一套高性能神经形态计算原型芯片。基于优化架构和器件设计，研制支持异构计算和自适应编译的原型芯片，测试芯片的计算精度、能效、面积等指标。预期成果将包括一套原型芯片，以及详细的性能测试报告，为神经形态计算技术的产业化提供技术基础。

-开发一套神经形态计算编译器。基于自适应编译与映射技术，开发支持模型转换、映射和优化的编译器原型，实现高级模型到神经形态硬件的高效映射。预期成果将包括一套编译器软件，以及详细的软件使用说明，为神经形态计算的开发和应用提供软件支持。

-开发一套支持可塑性的神经形态计算模型与算法软件。基于支持可塑性的模型与算法理论，开发一套软件工具，支持神经形态计算模型与算法的设计、仿真和优化。预期成果将包括一套软件工具，以及详细的软件使用说明，为神经形态计算的理论研究提供新的工具。

-开发一套基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例。基于原型系统和编译器，开发智能摄像头、语音识别、智能家居、工业物联网等应用案例，测试原型系统在实际场景中的应用性能。预期成果将包括一套应用案例，以及详细的性能测试报告，为神经形态计算的应用推广提供示范。

（3）人才培养与社会效益

-培养一批神经形态计算领域的专业人才。通过项目研究，培养一批掌握神经形态计算理论、技术和应用的科研人员，为我国神经形态计算技术的发展提供人才支撑。预期成果将包括一批高质量的研究论文、专利和毕业论文，以及一批具有创新能力的科研人员。

-推动神经形态计算技术的产业化进程。通过项目研究成果的转化和应用，推动神经形态计算技术的产业化进程，为我国产业的发展提供新的动力和方向。预期成果将包括一批技术转移和产业化项目，以及一批具有市场竞争力的产品和应用。

-提升我国在神经形态计算领域的国际影响力。通过项目研究成果的发表和交流，提升我国在神经形态计算领域的国际影响力，为我国产业的发展提供国际支持。预期成果将包括一批高水平的国际论文和会议报告，以及一批国际学术交流和合作项目。

综上所述，本项目预期在理论、实践和人才培养等方面取得显著成果，为我国神经形态计算技术的发展和应用提供有力支撑，推动我国产业的进步和产业发展。这些成果将为我国构建自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑，为我国产业的发展提供新的动力和方向，为我国在全球竞争中赢得主动权提供重要保障。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为60个月，分为五个阶段，每个阶段包含若干关键任务，具体时间规划和任务分配如下：

**第一阶段：神经形态计算器件研究（第1-12个月）**

-**第1-3个月：**任务1.1，研究忆阻器、跨阻晶体管等关键器件的物理机制，建立器件物理模型。任务1.2，收集相关文献资料，进行理论分析。

-**第4-6个月：**任务1.3，设计并制备新型神经形态器件，进行初步的物理特性测试。任务1.4，对器件物理模型进行初步验证，分析器件参数对器件性能的影响。

-**第7-9个月：**任务1.5，优化器件设计，提升器件的精度和能效。任务1.6，研究器件阵列的良率提升与自愈机制，进行初步的实验验证。

-**第10-12个月：**任务1.7，总结第一阶段研究成果，撰写研究论文和专利，进行学术交流和成果推广。

**第二阶段：分层神经形态计算架构设计（第13-24个月）**

-**第13-15个月：**任务2.1，研究片上计算单元的异构设计，初步设计不同类型的计算单元。任务2.2，收集相关文献资料，进行理论分析。

-**第16-18个月：**任务2.3，研究片上通信网络的设计，初步设计低延迟、低功耗的片上通信网络。任务2.4，对计算单元和通信网络进行初步的仿真模拟。

-**第19-21个月：**任务2.5，优化计算单元和通信网络的设计，提升架构的性能和效率。任务2.6，进行架构的仿真验证，分析架构的性能特点。

-**第22-24个月：**任务2.7，总结第二阶段研究成果，撰写研究论文和专利，进行学术交流和成果推广。

**第三阶段：自适应编译与映射技术研究（第25-36个月）**

-**第25-27个月：**任务3.1，研究模型向神经形态模型转换的算法，开发模型转换程序原型。任务3.2，收集相关文献资料，进行理论分析。

-**第28-30个月：**任务3.3，研究模型到神经形态硬件的自适应映射算法，开发模型映射程序原型。任务3.4，对模型转换和映射算法进行初步的仿真验证。

-**第31-33个月：**任务3.5，优化模型转换和映射算法，提升编译器的效率。任务3.6，开发神经形态计算编译器原型，集成模型转换、映射和优化功能。

-**第34-36个月：**任务3.7，测试编译器的有效性，进行功能优化。任务3.8，总结第三阶段研究成果，撰写研究论文和专利，进行学术交流和成果推广。

**第四阶段：支持可塑性的神经形态计算模型与算法研究（第37-48个月）**

-**第37-39个月：**任务4.1，研究脉冲神经网络（SNN）的可塑性模型，开发基于Hebbian学习、STDP的可塑性SNN模型。任务4.2，收集相关文献资料，进行理论分析。

-**第40-42个月：**任务4.3，研究模拟神经形态芯片的可塑性模型，开发基于可塑性的模拟神经形态芯片模型。任务4.4，对可塑性模型进行初步的仿真验证。

-**第43-45个月：**任务4.5，开发基于可塑性的神经形态计算算法，提升芯片的学习和适应性。任务4.6，对模型与算法进行初步的实验验证。

-**第46-48个月：**任务4.7，优化模型与算法，提升其性能和实用性。任务4.8，总结第四阶段研究成果，撰写研究论文和专利，进行学术交流和成果推广。

**第五阶段：神经形态计算原型系统研制与应用探索（第49-60个月）**

-**第49-51个月：**任务5.1，研制基于优化架构的神经形态计算原型芯片，进行初步的性能测试。任务5.2，收集相关文献资料，进行技术分析。

-**第52-54个月：**任务5.3，开发基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例，测试原型系统在实际场景中的应用性能。任务5.4，对应用案例进行初步的性能评估。

-**第55-57个月：**任务5.5，优化原型系统和应用案例，提升其性能和实用性。任务5.6，进行全面的性能评估，分析其与现有芯片的对比优势。

-**第58-60个月：**任务5.7，总结项目研究成果，撰写项目总结报告和研究论文，进行成果推广和应用转化。任务5.8，进行项目结题，进行学术交流和成果推广。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，我们将采取相应的风险管理策略：

**技术风险：**

-风险描述：神经形态器件的制备工艺复杂，可能存在技术瓶颈；神经形态计算模型与算法的理论研究可能遇到预期外的挑战。

-风险管理策略：加强与高校和科研机构的合作，共同攻克技术难题；建立完善的实验验证体系，及时发现问题并进行调整；增加技术储备，探索多种技术路线。

**人才风险：**

-风险描述：项目涉及多个学科领域，可能存在人才短缺问题；团队成员的技术水平可能存在差异，影响项目进度和质量。

-风险管理策略：加强人才引进和培养，吸引高水平人才加入项目团队；建立完善的培训体系，提升团队成员的技术水平；加强团队建设，提高团队协作效率。

**经费风险：**

-风险描述：项目经费可能存在不足，影响项目进度；经费使用不当可能存在浪费问题。

-风险管理策略：合理编制项目预算，确保经费使用效率；建立完善的经费管理制度，加强经费监管；积极争取多方支持，拓宽经费来源。

**应用风险：**

-风险描述：神经形态计算技术可能存在应用瓶颈，难以在短期内实现产业化；应用案例的开发可能遇到预期外的挑战。

-风险管理策略：加强与企业的合作，共同开发应用案例；建立完善的应用推广体系，提升技术应用的可行性；关注市场需求，及时调整技术应用方向。

通过上述风险管理策略，我们将有效控制项目实施过程中的风险，确保项目顺利推进，实现预期目标。

十.项目团队

（1）项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自计算机科学、电子工程、材料科学等领域的专家组成，成员均具有深厚的学术造诣和丰富的项目经验，能够覆盖神经形态计算研究的全链条，从器件物理机制、架构设计、软件算法到应用开发，形成完整的技术闭环。团队核心成员包括：

-项目负责人张教授，长期从事神经形态计算研究，在忆阻器器件物理模型、脉冲神经网络架构设计等方面取得系列成果，发表SCI论文50余篇，拥有多项发明专利，曾主持国家自然科学基金重点项目和科技部重点研发计划项目，具有丰富的项目管理和团队领导经验。研究方向包括神经形态计算器件物理机制、计算架构设计、编译器开发等。

-器件研究组负责人李研究员，材料科学与工程领域专家，在二维材料、有机材料等新型神经形态器件研究方面具有深厚造诣，开发了多种高性能神经形态器件原型，发表了多篇高水平学术论文，并拥有多项发明专利。研究方向包括新型神经形态器件材料与结构设计、器件物理特性与模型优化、器件制备工艺等。

-架构设计组负责人王博士，计算机体系结构领域资深专家，在异构计算、片上通信网络设计等方面具有丰富的研究经验，开发了多个高性能计算架构原型，发表了多篇学术论文，并拥有多项专利。研究方向包括分层神经形态计算架构设计、计算单元异构设计、片上通信网络设计、存储单元与计算单元协同设计等。

-软件与算法组负责人赵教授，计算机科学与技术领域专家，在机器学习、编译器设计、神经形态计算算法等方面具有深厚造诣，开发了多个高性能编译器原型，发表了多篇高水平学术论文，并拥有多项专利。研究方向包括自适应编译与映射技术研究、模型转换算法、模型到神经形态硬件的自适应映射算法、支持可塑性的神经形态计算模型与算法等。

-应用探索组负责人孙博士，领域专家，在智能感知、边缘计算等领域具有丰富的研究经验，开发了多个应用案例，发表了多篇高水平学术论文，并拥有多项专利。研究方向包括智能感知、边缘计算等领域的应用探索、基于原型系统的应用案例开发、应用性能测试等。

项目团队成员均具有博士学位，拥有多年的科研经历和项目经验，具备独立开展高水平研究的能力。团队成员之间具有互补的专业背景和研究方向，能够形成优势互补的协同研究模式。团队成员曾共同承担多项国家级和省部级科研项目，在神经形态计算领域取得了系列重要成果，具有较强的研究实力和项目经验。

（2）团队成员的角色分配与合作模式

本项目团队实行分工协作与交叉融合的研究模式，根据成员的专业背景和研究经验，合理分配任务，确保项目顺利推进。项目团队分为五个研究小组，分别负责器件研究、架构设计、软件与算法、应用探索以及项目管理，每个小组由一名核心成员负责领导，并配备若干研究助理和博士后、博士研究生参与研究。

器件研究组负责神经形态器件物理机制、材料与结构设计、器件物理特性与模型优化、器件制备工艺等方面的研究，核心任务是开发具有更高精度、更低功耗、更长寿命的新型神经形态器件。器件研究组将采用第一性原理计算、器件级仿真、实验验证等方法，深入研究神经形态器件的物理机制，建立精确的器件物理模型，为新型高性能神经形态器件的设计提供理论指导。

架构设计组负责分层神经形态计算架构设计，核心任务是提出一种支持异构计算的分层神经形态计算架构理论，开发高性能计算架构原型。架构设计组将研究片上计算单元的异构设计、片上通信网络设计、存储单元与计算单元协同设计等方面的技术问题，解决现有神经形态计算架构的局限性，提升架构的通用性和可扩展性。

软件与算法组负责自适应编译与映射技术研究，核心任务是开发一套基于机器学习的自适应编译与映射理论，开发神经形态计算编译器原型。软件与算法组将研究模型向神经形态模型转换的算法、模型到神经形态硬件的自适应映射算法、支持可塑性的神经形态计算模型与算法等方面的技术问题，解决模型与硬件匹配度不高、算法效率低下等问题。

应用探索组负责智能感知、边缘计算等领域的应用探索，核心任务是开发基于原型系统的智能感知、边缘计算等应用案例，测试原型系统在实际场景中的应用性能。应用探索组将研究智能摄像头、语音识别、智能家居、工业物联网等应用场景，开发相应的应用案例，验证原型系统在智能感知、边缘计算等领域的应用潜力。

项目管理组负责项目的整体规划、协调和监督，确保项目按计划推进。项目管理组将制定详细的项目实施计划，明确各阶段任务分配、进度安排和预期成果，并建立完善的项目管理机制，定期召开项目会议，跟踪项目进度，协调各研究小组之间的合作，确保项目按计划推进。

项目团队采用紧密耦合的协作模式，通过定期召开项目会议、共同撰写研究论文、联合申请专利等方式，加强团队内部的交流与合作。团队成员将共享研究资源，共同解决研究过程中遇到的问题，确保项目顺利推进。项目团队还将积极与国内外相关研究机构和企业开展合作，共同推进神经形态计算技术的发展和应用。

通过上述角色分配与合作模式，本项目将充分发挥团队成员的专业优势，形成优势互补的协同研究模式，确保项目顺利推进，实现预期目标。项目团队将采用科学严谨的研究方法，加强团队内部的交流与合作，共同攻克神经形态计算领域的关键技术瓶颈，为我国自主可控的高性能计算平台提供关键技术支撑，推动神经形态计算技术的进步和产业发展。

十一.经费预算

本项目总预算为XXX万元，其中人员工资XXX万元，设备采购XXX万元，材料费用XXX万元，差旅费XXX万元，会议费XXX万元，出版费XXX万元，劳务费XXX万元，其他费用XXX万元。具体预算明细如下：

（1）人员工资XXX万元，包括项目负责人XXX万元，核心成员XXX万元，研究助理XXX万元，博士后XXX万元，研究生XXX万元。人员工资预算主要用于支付项目团队成员的劳务报酬，包括基本工资、绩效奖金、社保公积金等。项目负责人将按照XXX万元/年的标准支付工资，核心成员将按照XXX万元/年的标准支付工资，研究助理将按照XXX万元/年的标准支付工资，博士后将按照XXX万元/年的标准支付工资，研究生将按照XXX万元/年的标准支付工资。人员工资预算将严格按照国家和地方的相关规定执行，确保项目团队成员的合法权益。

（2）设备采购XXX万元，包括神经形态计算原型芯片开发所需的测试设备、仿真软件、开发工具等。设备采购预算主要用于购置高性能计算设备、神经形态计算原型芯片测试设备、仿真软件、开发工具等。设备采购将严格按照政府采购程序进行，确保设备的质量和性能满足项目需求。

（3）材料费用XXX万元，包括实验材料、元器件、辅料等。材料费用预算主要用于购买实验所需的材料、元器件、辅料等。材料费用将严格按照项目实施计划进行预算，确保材料的质量和数量满足项目需求。

（4）差旅费XXX万元，主要用于项目团队成员参加学术会议、调研、合作研究等。差旅费预算将严格按照差旅管理规定执行，确保差旅费用的合理性和合规性。

（5）会议费XXX万元，主要用于项目团队内部会议、学术研讨会、项目评审会等。会议费预算将严格按照会议管理规定执行，确保会议费用的合理性和合规性。