一般课题申报评审书

一般课题申报评审书一、封面内容

项目名称：面向下一代人工智能芯片的低功耗高性能计算架构优化研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家集成电路设计研究院智能计算研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在面向下一代人工智能芯片，开展低功耗高性能计算架构的优化研究。随着深度学习技术的快速发展，人工智能芯片对计算效率、能效比和并行处理能力提出了更高要求。当前主流芯片架构在处理大规模神经网络时，普遍存在功耗过高、散热困难、资源利用率低等问题，严重制约了人工智能技术的实际应用。本项目拟从硬件架构、算法优化和系统协同三个层面入手，构建一种新型计算架构，以显著提升芯片性能并降低功耗。具体而言，项目将基于异构计算理论，设计多级并行处理单元，整合CPU、GPU和FPGA等多种计算资源，实现任务动态调度与负载均衡；通过引入基于神经网络的功耗预测模型，优化任务分配策略，减少无效计算和资源浪费；同时，采用片上网络（NoC）技术，优化数据传输路径，降低通信延迟和能耗。在方法上，项目将结合仿真与硬件原型验证，利用SystemC和Verilog等工具进行架构设计与性能评估。预期成果包括一套完整的低功耗高性能计算架构设计方案、一套功耗预测与优化算法库、以及一个功能验证的原型芯片。该研究成果将有效解决当前人工智能芯片在高性能与低功耗之间的矛盾，为自动驾驶、智能医疗等领域提供关键技术支撑，推动我国人工智能芯片产业的自主可控发展。

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

然而，当前人工智能芯片的发展仍面临诸多挑战和瓶颈。首先，在性能层面，随着神经网络模型复杂度的不断提升，对芯片的计算能力提出了极致要求。传统的冯·诺依曼计算架构在处理大规模并行计算任务时，存在计算密度低、内存访问延迟高等问题，难以满足深度学习对高吞吐量和低延迟的需求。其次，在功耗层面，高性能计算芯片通常伴随着巨大的能量消耗。根据相关研究数据，训练一个中等规模的深度学习模型所需的能耗可达数百万甚至上千万千瓦时，这不仅导致高昂的运营成本，也对数据中心的环境散热提出了严峻考验，形成了所谓的“性能-功耗”困境。据统计，数据中心因芯片散热产生的能耗已占其总能耗的50%以上，且随着AI应用的普及，这一比例还在持续上升。

此外，现有人工智能芯片在架构设计、算法协同和系统优化等方面也存在诸多不足。例如，异构计算虽然能够通过整合不同类型的处理单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC）来提升性能，但不同单元之间的任务调度、数据共享和通信协同机制尚不完善，导致资源利用率不高。同时，芯片设计与AI算法之间存在“算法-硬件”不匹配的问题，即芯片架构未能充分考虑特定神经网络的计算特点，导致算法在硬件上的执行效率低下。同时，现有芯片在动态功耗管理、硬件加密保护等方面也相对薄弱，难以满足日益增长的安全性和可靠性需求。这些问题严重制约了人工智能技术的进一步发展和应用推广，特别是在对功耗和性能要求极为敏感的移动端、边缘计算和物联网场景中，瓶颈效应更为明显。

因此，开展面向下一代人工智能芯片的低功耗高性能计算架构优化研究显得尤为必要。通过优化芯片架构，可以在保证高性能计算能力的同时，有效降低功耗和成本，提升散热效率，增强系统可靠性。这不仅有助于推动人工智能技术的普及应用，降低社会运行成本，还能够促进我国在人工智能核心硬件领域的自主创新，摆脱对国外技术的依赖，保障国家信息安全。本项目立足于当前人工智能芯片发展的关键需求，聚焦于计算架构层面的优化，旨在突破现有技术瓶颈，为构建高效、节能、可靠的下一代人工智能计算系统提供理论依据和技术支撑。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究成果预计将在社会、经济和学术等多个层面产生显著价值。

在社会层面，低功耗高性能人工智能芯片的研制成功将带来广泛的社会效益。首先，在数据中心领域，通过显著降低芯片功耗，可以大幅降低数据中心的运营成本和碳排放，响应国家“双碳”战略目标，推动绿色数据中心建设。根据国际能源署的报告，全球数据中心能耗已占全球总用电量的1.5%-2%，且增长速度远超全球电力需求增长速度。本项目提出的低功耗架构有望将数据中心能耗降低20%以上，具有巨大的节能减排潜力。其次，在移动智能设备领域，如智能手机、平板电脑等，低功耗设计意味着更长的电池续航时间，能够极大提升用户体验，减少电子垃圾的产生，促进可持续发展。此外，在自动驾驶、智能医疗、智慧城市等对实时性和可靠性要求极高的应用场景中，高性能且低功耗的AI芯片能够确保系统稳定运行，提高社会运行效率和安全性。例如，在自动驾驶领域，车载AI芯片需要实时处理来自传感器的海量数据，同时保证车辆在各种环境下的稳定行驶，低功耗设计对于延长续航里程和保障行车安全至关重要。

在经济层面，本项目的研究将直接推动人工智能芯片产业的发展，提升我国在全球AI硬件市场的竞争力。人工智能芯片作为AI产业的核心环节，其技术水平和市场份额直接关系到国家在该领域的整体实力。目前，高端AI芯片市场主要由美国企业垄断，价格高昂且技术封锁严格，严重制约了我国人工智能产业的健康发展。本项目通过自主研发低功耗高性能计算架构，有望打破国外技术壁垒，降低对进口芯片的依赖，培育具有自主知识产权的AI芯片品牌，形成完整的国产AI芯片产业链，带动相关上下游产业的发展，创造大量就业机会，为经济增长注入新动能。据相关市场研究报告预测，未来五年全球AI芯片市场规模将保持50%以上的高速增长，其中低功耗、高性能芯片将占据主导地位。本项目的成果将使我国企业能够抓住这一市场机遇，在全球AI芯片产业中占据有利地位，产生显著的经济效益。

在学术层面，本项目的研究将丰富和发展人工智能芯片设计理论，推动相关学科领域的交叉融合与创新。项目将从计算架构、算法优化、系统协同等多个维度进行探索，提出一系列创新的架构设计方法、功耗管理策略和异构计算模式。这些研究成果不仅能够为人工智能芯片的设计提供新的思路和技术手段，还将推动计算机体系结构、数字电路设计、人工智能理论等相关学科的发展。例如，项目提出的基于神经网络的功耗预测模型，将促进人工智能理论与硬件设计的深度融合；多级并行处理单元的设计将推动并行计算和实时计算理论的研究；片上网络（NoC）的优化将促进网络-on-chip技术的研究进展。此外，项目的研究方法将融合仿真与硬件原型验证，为人工智能芯片的快速设计和迭代提供有效工具，推动设计流程的智能化和自动化。这些学术上的突破将提升我国在人工智能硬件领域的学术影响力，培养一批高水平的科研人才，为我国人工智能领域的长远发展奠定坚实的学术基础。

四.国内外研究现状

在低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化领域，国际国内均已有一定的研究积累和探索，形成了一些各有侧重的技术路线和研究方向。从国际研究现状来看，欧美国家在半导体设计和人工智能理论方面具有传统优势，引领着该领域的研究前沿。美国作为全球人工智能产业的领导者，各大科技巨头如Google、Apple、NVIDIA、AMD等投入巨资研发AI芯片，并在特定领域取得了显著进展。例如，Google的TPU（TensorProcessingUnit）专为深度学习优化，采用ASIC架构，通过高度并行化和专用指令集实现了极高的计算能效比；Apple的A系列和M系列芯片则将CPU、GPU、NPU（NeuralProcessingUnit）等集成在同一硅片上，通过SoC（SystemonChip）设计实现了软硬件协同优化，并在功耗和性能上取得了良好平衡。NVIDIA凭借其GPU在并行计算领域的优势，持续推出适用于AI训练和推理的GPU架构，如A100、H100等，通过改进内存架构、增加计算单元等方式提升性能，并通过CUDA平台提供丰富的AI计算库支持。此外，一些初创公司如RISC-VInternational支持的芯片设计公司，也在探索基于开源指令集架构（RISC-V）的低功耗AI芯片，试图降低设计门槛和成本。

然而，国际研究也面临一些挑战和尚未解决的问题。首先，在极端低功耗设计方面，现有AI芯片架构仍难以满足某些特定场景的需求。例如，在可穿戴设备、物联网传感器等移动边缘设备中，对芯片的功耗要求甚至低于几毫瓦，这需要更精细的电路设计和架构创新。其次，在异构计算协同方面，虽然各大公司都在推广多核CPU、多核GPU、FPGA甚至ASIC的异构系统，但如何实现不同计算单元之间的高效任务调度、数据共享和通信协同仍然是一个难题。现有异构系统往往存在资源利用率不高、编程模型复杂等问题，限制了异构优势的充分发挥。再次，在硬件与软件的协同优化方面，芯片架构的改进往往需要相应的编译器、运行时库和算法支持，而这一领域的研究进展相对滞后，导致硬件潜力未能完全挖掘。最后，在硬件安全与隐私保护方面，随着AI芯片在敏感应用中的普及，如何设计具有内置安全机制的芯片，防止对抗性攻击和数据泄露，成为一个日益重要但尚未完全解决的问题。

在国内研究方面，近年来在国家政策的大力支持和市场需求的双重驱动下，人工智能芯片产业迎来了快速发展，研究机构和高校也积极参与其中，取得了一系列研究成果。国内企业在AI芯片领域呈现出多元化的发展态势，既有专注于特定应用领域如智能摄像头、语音识别的芯片设计公司，也有尝试研发通用AI芯片的企业。例如，百度推出的昆仑芯、阿里巴巴的平头哥系列芯片、华为的昇腾系列芯片（如Ascend910、Ascend310）等，都在特定性能指标或能效比上取得了突破。国内高校和研究所在AI芯片设计理论、算法优化、制造工艺等方面也开展了广泛的研究。例如，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系和电子系，以及中科院计算所、中科院半导体所等研究机构，都在人工智能芯片领域发表了大量高水平论文，并在新型计算架构、神经网络加速器、低功耗电路设计等方面取得了一定的进展。一些研究团队开始探索新型计算范式，如神经形态计算、量子计算在AI中的应用等，试图从更根本的层面提升AI计算的效率和能力。

尽管国内研究取得了显著进展，但仍存在一些明显的短板和研究空白。首先，在核心技术上，国内AI芯片在关键环节如先进制程工艺、核心IP核、高端EDA（ElectronicDesignAutomation）工具等方面仍依赖国外，自主可控程度不高，容易受到外部技术封锁和市场波动的影响。其次，在原始创新能力方面，国内多数研究仍处于跟踪模仿阶段，缺乏具有全球竞争力的颠覆性技术和产品。例如，在顶级AI芯片架构设计、关键电路创新等方面，与国际领先水平相比仍有一定差距。再次，在生态系统建设方面，国内AI芯片的软件栈、开发工具、算法库等配套生态尚不完善，与国外相比存在较大差距，影响了芯片的推广和应用。最后，在特定场景的低功耗设计方面，国内研究对极端低功耗场景（如亚毫瓦级别）的探索相对不足，难以满足可穿戴设备、远程医疗等新兴应用的需求。此外，国内在AI芯片的安全设计与验证、良率提升、成本控制等方面的经验相对缺乏，也制约了产业的健康发展。

综上所述，国内外在低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化领域均取得了一定进展，但也都面临各自的问题和挑战。国际研究在性能和生态方面领先，但在极端低功耗和异构协同方面存在不足；国内研究发展迅速，但在核心技术、原始创新和生态建设方面仍有较大提升空间。本项目的开展，旨在结合国内外研究优势，聚焦于低功耗高性能计算架构的优化，突破现有技术瓶颈，填补相关研究空白，为我国人工智能芯片产业的跨越式发展提供有力支撑。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向下一代人工智能芯片，开展低功耗高性能计算架构的优化研究，其核心目标是提出一套创新性的计算架构设计方案、关键优化算法及系统实现方法，显著提升人工智能芯片的计算能效比，并确保在处理复杂人工智能任务时仍能保持高性能。具体而言，研究目标包括：

首先，构建一种面向深度学习计算的异构计算架构模型。该模型将整合CPU、GPU、FPGA和专用AI加速器（如NPU）等多种计算单元，通过动态任务调度和负载均衡机制，实现不同计算任务在不同计算单元之间的高效迁移与执行，最大化系统整体计算效率，同时最小化整体功耗。

其次，研发基于数据流和任务并行优化的计算单元设计方法。针对深度学习模型中普遍存在的数据密集型和计算密集型特点，本项目将研究如何通过改进计算单元的内部结构，如增加计算单元密度、优化计算单元间通信方式、引入数据压缩和复用机制等，来提升计算密度和并行处理能力，从而在保证高性能的同时降低单位计算的功耗。

第三，设计一套智能化的功耗预测与管理系统。利用机器学习或深度学习技术，构建能够准确预测芯片在不同工作负载下的功耗模型的算法。基于该模型，开发自适应的功耗管理策略，包括动态电压频率调整（DVFS）、任务级功耗优化、计算单元级功耗控制等，以在满足性能需求的前提下，实时调整芯片工作状态，实现功耗的最小化。

第四，研究低功耗片上网络（NoC）设计技术。针对异构计算架构中复杂的片上数据传输需求，本项目将设计一种新型的低延迟、低功耗片上网络架构。该架构将采用优化的路由算法、数据编码方式和网络拓扑结构，减少数据传输过程中的能量消耗和延迟，提升数据传输效率，从而进一步降低整个芯片的功耗。

最后，通过硬件原型设计和仿真验证，对所提出的计算架构、优化算法和系统实现方法进行全面评估。验证其在典型人工智能任务上的性能表现、功耗效率以及系统稳定性，为下一代人工智能芯片的设计提供理论依据和技术支撑。

2.研究内容

基于上述研究目标，本项目将围绕以下几个具体研究内容展开：

（1）异构计算架构模型研究

具体研究问题：如何设计一个高效、灵活的异构计算架构模型，以适应不同类型人工智能任务的计算需求，并实现计算资源的最优利用和功耗的最小化？

假设：通过引入基于任务特征和计算负载的自适应任务调度算法，以及设计高效的异构计算单元间通信机制，可以构建一个能够显著提升计算能效比和性能的异构计算架构模型。

研究内容将包括：分析不同类型人工智能任务（如CNN、RNN、Transformer等）的计算特点和对计算资源的需求差异；研究异构计算单元（CPU、GPU、FPGA、NPU）的性能、功耗和适用场景；设计异构计算架构的系统架构，包括计算单元的组织方式、通信网络的结构、任务调度策略等；开发异构计算架构的仿真模型，用于评估不同架构设计下的性能和功耗表现。

（2）计算单元设计方法研究

具体研究问题：如何通过改进计算单元的内部结构设计，来提升计算密度和并行处理能力，从而在保证高性能的同时降低单位计算的功耗？

假设：通过引入专用计算单元、优化计算单元内部的数据通路和存储结构、采用低功耗计算技术（如近存计算、事件驱动计算等），可以设计出能够显著提升计算能效比的低功耗高性能计算单元。

研究内容将包括：研究深度学习计算中的热点算子（如卷积、矩阵乘法、激活函数等）的计算模式和数据流特性；设计专用计算单元，如专用卷积计算单元、矩阵乘法计算单元等，以加速热点算子的执行；优化计算单元内部的数据通路和存储结构，减少数据传输距离和存储需求；研究低功耗计算技术，如近存计算（Near-MemoryComputing）、事件驱动计算（Event-DrivenComputing）等，并将其应用于计算单元设计；通过电路设计和仿真，评估不同计算单元设计的性能和功耗表现。

（3）智能化功耗预测与管理系统研究

具体研究问题：如何设计一套智能化的功耗预测与管理系统，以实时监测和控制芯片功耗，实现功耗的最小化？

假设：利用机器学习或深度学习技术构建的功耗预测模型，结合自适应的功耗管理策略，可以实现对芯片功耗的有效控制和降低。

研究内容将包括：研究芯片功耗的影响因素，如工作频率、电压、温度、计算任务类型、计算负载等；收集芯片在不同工作状态下的功耗数据；利用机器学习或深度学习技术，构建能够准确预测芯片功耗的模型；基于功耗预测模型，设计自适应的功耗管理策略，包括动态电压频率调整（DVFS）、任务级功耗优化、计算单元级功耗控制等；开发功耗管理系统原型，并在硬件原型或仿真平台上进行测试和评估。

（4）低功耗片上网络（NoC）设计技术研究

具体研究问题：如何设计一种新型的低延迟、低功耗片上网络架构，以适应异构计算架构中复杂的片上数据传输需求？

假设：通过采用优化的路由算法、数据编码方式和网络拓扑结构，可以设计出一种能够显著降低数据传输能量消耗和延迟的低功耗片上网络架构。

研究内容将包括：分析异构计算架构中片上数据传输的特点，如数据传输量、传输频率、传输距离等；研究不同的片上网络拓扑结构，如二维Mesh、三维Torus、蛇形Mesh等，并比较其优缺点；设计优化的路由算法，以减少数据传输路径长度和冲突概率；研究低功耗数据编码方式，如差分编码、游程编码等，以减少数据传输能量消耗；通过电路设计和仿真，评估不同片上网络架构设计的性能和功耗表现。

（5）硬件原型设计与仿真验证

具体研究问题：如何通过硬件原型设计和仿真验证，对所提出的计算架构、优化算法和系统实现方法进行全面评估？

假设：通过构建硬件原型或使用高精度仿真工具，可以对所提出的计算架构、优化算法和系统实现方法进行全面评估，验证其在实际应用中的可行性和有效性。

研究内容将包括：选择合适的硬件平台或EDA工具，进行硬件原型设计或仿真模型构建；设计验证测试用例，包括典型的人工智能任务和场景；在硬件原型或仿真平台上进行测试和评估，收集性能和功耗数据；分析测试结果，评估所提出的计算架构、优化算法和系统实现方法的有效性；根据测试结果，对设计方案进行优化和改进。

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、仿真建模、硬件原型验证相结合的研究方法，系统性地开展低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化研究。具体方法、实验设计和数据分析如下：

（1）研究方法

理论分析：对人工智能计算的特点、现有计算架构的优缺点、低功耗设计原理等进行深入的理论分析，为架构设计和优化算法提供理论基础。例如，分析不同深度学习模型的计算复杂度、数据流特性，以及CPU、GPU、FPGA、NPU等计算单元的计算能力、功耗特性、适用场景等，为异构计算架构设计提供依据。

仿真建模：利用SystemC、Verilog等硬件描述语言和仿真工具，构建所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络等模块的详细仿真模型。通过仿真模型，可以在早期阶段对设计方案进行验证和评估，避免直接进行硬件流片带来的高成本和高风险。同时，利用现有的AI计算库和仿真工具，模拟不同人工智能任务在所提出的架构上的执行过程，评估其性能和功耗表现。

硬件原型验证：在关键技术和设计方案验证通过后，选择合适的FPGA或ASIC工艺，进行硬件原型流片。通过硬件原型，可以对所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络等进行实际的测试和评估，验证其在真实环境下的性能和功耗表现，并发现仿真模型中未考虑到的潜在问题。

（2）实验设计

架构设计实验：设计多种异构计算架构方案，包括不同的计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构等。针对每种方案，利用仿真工具进行性能和功耗仿真，比较不同方案的优劣，选择最优方案进行后续研究。

计算单元设计实验：设计多种低功耗高性能计算单元方案，包括不同的计算单元内部结构、数据通路、存储结构等。针对每种方案，利用电路设计和仿真工具，进行性能和功耗仿真，比较不同方案的优劣，选择最优方案进行后续研究。

功耗管理实验：设计多种智能化功耗管理策略，包括动态电压频率调整（DVFS）、任务级功耗优化、计算单元级功耗控制等。针对每种策略，利用仿真工具进行功耗仿真，比较不同策略的优劣，选择最优策略进行后续研究。

片上网络设计实验：设计多种低功耗片上网络方案，包括不同的网络拓扑结构、路由算法、数据编码方式等。针对每种方案，利用仿真工具进行性能和功耗仿真，比较不同方案的优劣，选择最优方案进行后续研究。

硬件原型验证实验：对最优的异构计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络进行硬件原型流片。利用硬件原型，进行典型人工智能任务的测试和评估，收集性能和功耗数据，验证设计方案的有效性。

（3）数据收集与分析方法

数据收集：在实验过程中，将收集以下数据：不同计算架构、计算单元、功耗管理策略和片上网络方案的仿真性能数据和功耗数据；硬件原型测试的performance和powerconsumptiondata；人工智能任务的计算特征数据，如计算量、数据量、计算复杂度等。

数据分析方法：对收集到的数据进行分析，主要包括以下步骤：

描述性统计分析：对收集到的性能和功耗数据进行描述性统计分析，如计算均值、方差、最大值、最小值等，初步了解不同方案的性能和功耗表现。

统计分析：利用统计方法，如方差分析（ANOVA）、回归分析等，分析不同因素对性能和功耗的影响，例如不同计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构、计算单元内部结构、数据通路、存储结构、功耗管理策略、网络拓扑结构等因素对性能和功耗的影响。

相关性分析：利用相关性分析方法，分析性能和功耗之间的关系，以及不同因素之间的相关性，例如计算量与功耗之间的关系，计算单元内部结构与功耗之间的关系等。

机器学习分析：利用机器学习技术，构建能够预测性能和功耗的模型，例如利用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等算法，构建性能和功耗预测模型，用于指导架构设计和优化。

比较分析：将不同方案的性能和功耗数据进行比较，分析不同方案的优劣，选择最优方案进行后续研究。例如，比较不同异构计算架构方案的能效比，比较不同计算单元设计方案的能效比，比较不同功耗管理策略的降功耗效果，比较不同片上网络方案的能效比等。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段，每个阶段都有明确的研究目标和任务，确保项目按计划顺利进行：

（1）第一阶段：需求分析与理论研究（第1-6个月）

目标：分析人工智能芯片计算架构优化的需求，进行相关理论研究，为后续研究奠定基础。

任务：

调研人工智能芯片计算架构优化的现状和发展趋势，分析现有技术的优缺点和存在的问题。

研究人工智能计算的特点，包括不同深度学习模型的计算模式、数据流特性等。

研究低功耗设计原理，包括动态电压频率调整（DVFS）、电源管理技术、电路级低功耗设计技术等。

研究异构计算架构设计方法，包括计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构等。

研究低功耗片上网络（NoC）设计技术，包括网络拓扑结构、路由算法、数据编码方式等。

（2）第二阶段：架构设计与仿真验证（第7-18个月）

目标：设计异构计算架构模型、计算单元、功耗管理模块和片上网络，并通过仿真进行验证。

任务：

设计异构计算架构模型，包括计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构等。

设计低功耗高性能计算单元，包括计算单元内部结构、数据通路、存储结构等。

设计智能化的功耗预测与管理系统，包括功耗预测模型和功耗管理策略等。

设计低功耗片上网络，包括网络拓扑结构、路由算法、数据编码方式等。

利用SystemC、Verilog等硬件描述语言和仿真工具，构建所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络的仿真模型。

利用现有的AI计算库和仿真工具，模拟不同人工智能任务在所提出的架构上的执行过程，评估其性能和功耗表现。

对仿真结果进行分析，评估不同方案的优劣，并进行优化改进。

（3）第三阶段：硬件原型设计与验证（第19-30个月）

目标：对最优的异构计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络进行硬件原型流片，并进行测试和验证。

任务：

选择合适的FPGA或ASIC工艺，进行硬件原型流片。

设计硬件原型测试用例，包括典型的人工智能任务和场景。

利用硬件原型，进行性能和功耗测试，收集测试数据。

对测试结果进行分析，验证设计方案的有效性，并发现潜在问题。

根据测试结果，对设计方案进行优化改进。

（4）第四阶段：成果总结与论文撰写（第31-36个月）

目标：总结研究成果，撰写论文，并进行成果推广。

任务：

总结研究成果，包括理论分析、仿真结果、硬件原型测试结果等。

撰写学术论文，发表高水平论文，申请专利等。

进行成果推广，与相关企业合作，推动研究成果的应用。

通过以上技术路线，本项目将系统性地开展低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化研究，为我国人工智能芯片产业的发展提供理论依据和技术支撑。

七．创新点

本项目在低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化领域，拟从理论、方法和应用等多个层面进行创新，旨在突破现有技术瓶颈，推动该领域的理论进步和产业发展。具体创新点如下：

（1）异构计算架构中的自适应任务-资源协同优化理论创新

现有异构计算架构研究多侧重于静态任务分配或基于固定规则的动态调度，未能充分考虑任务特征、计算单元状态以及系统整体功耗的实时协同优化。本项目提出的创新点在于，构建一种基于深度学习的自适应任务-资源协同优化理论框架，实现任务、计算单元和功耗管理之间的实时动态协同。具体而言，本项目将研发一种能够实时感知任务计算特性（如计算量、计算复杂度、数据依赖性）、计算单元实时状态（如负载、温度、剩余时间）以及系统功耗约束的深度神经网络模型。该模型将用于动态决策任务的计算单元分配、计算单元的工作频率和电压，以及任务执行顺序，以实现系统在满足实时性能需求的前提下，整体功耗最小化。这种基于深度学习的自适应协同优化理论，超越了传统的基于规则或模型的优化方法，能够更精准地捕捉系统运行过程中的复杂非线性关系，实现更优的系统性能和功耗平衡。理论创新体现在将深度学习引入异构计算资源的实时协同调度决策，形成一套全新的自学习、自适应的协同优化理论体系。

（2）面向AI算子的计算单元硬件结构创新设计方法

当前计算单元设计往往采用通用冯·诺依曼架构或针对特定算子的简单加速器，难以高效处理深度学习模型中多样化的复杂算子，且计算密度和能效有待提升。本项目的创新点在于，针对深度学习中的核心算子（如深度卷积、稀疏矩阵乘法、大规模矩阵向量乘法、Transformer中的MHA运算等），设计一系列高度专用化、可配置的计算单元硬件结构。这些计算单元将融合多种先进技术，包括但不限于：可编程的数据通路，以适应不同算子的计算模式；片上内存优化，如近存计算（Near-MemoryComputing）或存内计算（In-MemoryComputing）结构，减少数据搬运开销；支持稀疏数据处理的高效计算逻辑，降低无效计算和功耗；以及异构计算单元间的低功耗数据传输接口设计。此外，本项目还将探索基于事件驱动或异步计算的计算单元设计，以在低负载时显著降低静态功耗。这些创新性的计算单元设计方法，旨在通过算子级硬件加速和计算结构优化，大幅提升核心AI算子的计算能效比和吞吐量，同时降低单位计算的功耗，为构建低功耗高性能AI芯片提供核心硬件支撑。

（3）基于数据流感知的自适应低功耗片上网络（NoC）设计技术

异构计算架构中计算单元间复杂的数据交互是主要的功耗来源之一，而现有的低功耗NoC设计往往采用统一的功耗控制策略，未能充分考虑数据流的特性和通信需求。本项目的创新点在于，提出一种基于数据流感知的自适应低功耗片上网络设计技术。该方法将利用流量分析、拥塞预测等技术，实时监测NoC中不同链路和节点的数据流量、拥塞状态和数据传输模式。基于这些信息，NoC控制器能够动态调整路由策略（如选择更短路径或更节能路径）、链路带宽、数据编码方式（如从高带宽高功耗编码切换到低带宽低功耗编码）以及网络拥塞控制机制，以最小化数据传输过程中的能量消耗，同时保证关键数据的传输时延。这种基于数据流感知的自适应NoC设计技术，能够更精细地管理网络通信功耗，有效应对异构计算架构中数据传输模式的动态变化，显著降低片上网络的整体功耗，是构建低功耗高性能异构AI芯片的关键技术之一。

（4）AI芯片智能化功耗预测与管理一体化系统架构创新

现有的AI芯片功耗管理技术多采用基于模型或测量的静态或准静态策略，难以精确预测和应对复杂工作负载下的动态功耗变化。本项目的创新点在于，设计一套AI芯片智能化功耗预测与管理一体化系统架构。该架构的核心是开发一种能够融合多源信息（如实时计算任务特征、计算单元状态、系统温度、历史功耗数据等）的混合精度功耗预测模型。该模型将结合机器学习（如LSTM、GRU等时序模型）和电路级建模方法，实现对芯片在不同工作状态下的功耗进行高精度、低延迟的实时预测。基于此预测模型，系统将实现一个自适应的、分层级的动态功耗管理控制器，能够根据预测结果和性能需求，实时调整芯片的整体工作模式（如动态电压频率调整DVFS）、任务调度策略、计算单元的开关状态以及片上资源的分配，实现全局功耗的最小化。这种智能化功耗预测与管理一体化架构，将预测、决策和控制紧密结合，形成一套闭环的智能功耗管理系统能够实现对芯片功耗的精细化、智能化管理，显著提升AI芯片的能效表现。

（5）面向实际应用的软硬件协同优化与应用验证

本项目不仅关注理论创新和硬件设计，还强调与实际应用的紧密结合，进行深入的软硬件协同优化和系统级应用验证。创新点在于，选取具有代表性的实际人工智能应用场景（如智能视频分析、自然语言处理、自动驾驶感知等），开发相应的典型任务模型和测试基准。基于这些实际应用场景，本项目将研究如何进行软硬件协同优化，即如何根据具体应用任务的特点，联合优化硬件架构设计、计算单元配置、功耗管理策略以及编译器映射算法，以实现应用级的最优性能和功耗平衡。此外，本项目将构建包含所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络的硬件原型系统，并在该原型系统上运行实际的人工智能应用任务，进行全面的功能、性能和功耗测试与验证。通过与现有主流AI芯片在相同应用场景下的对比测试，量化评估本项目研究成果的实际效果和优势，验证其技术可行性和应用价值。这种面向实际应用的软硬件协同优化与应用验证，确保了本项目的研究成果能够真正落地，推动低功耗高性能AI芯片技术的实际应用和产业发展。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，在低功耗高性能人工智能芯片计算架构优化领域取得一系列创新性成果，为我国人工智能产业的自主可控发展提供关键技术支撑。预期成果主要包括以下几个方面：

（1）理论成果：构建一套面向低功耗高性能人工智能芯片的计算架构优化理论体系。具体而言，预期将提出基于数据流感知的自适应任务-资源协同优化理论框架，为异构计算资源的实时动态调度提供新的理论指导；建立面向AI核心算子的计算单元硬件结构优化设计理论，指导高效能、低功耗计算单元的创新设计；发展基于数据流感知的自适应低功耗片上网络（NoC）设计理论，为片上通信系统的功耗优化提供新思路；形成AI芯片智能化功耗预测与管理一体化系统架构理论，为芯片级动态功耗管理提供理论基础。这些理论成果将发表在高水平学术论文上，并申请相关发明专利，为后续研究提供理论指导和方法支撑，推动该领域理论研究的深入发展。

（2）技术成果：研发一系列具有自主知识产权的低功耗高性能人工智能芯片计算架构、关键部件和系统优化技术。具体包括：

一套优化的异构计算架构设计方案：包含计算单元（CPU、GPU、FPGA、NPU）的优化组合、自适应任务调度策略、高效的异构计算单元间通信机制等，形成一套完整的异构计算架构设计方案。

一系列低功耗高性能计算单元设计：针对深度学习核心算子（如卷积、矩阵乘法等）设计专用计算单元，并在电路层面采用低功耗技术（如近存计算、事件驱动等），形成一系列可配置、高性能、低功耗的计算单元设计成果。

一种智能化的功耗预测与管理系统：开发基于深度学习的功耗预测模型和自适应的功耗管理策略，形成一套能够实时监测、预测和控制芯片功耗的系统解决方案。

一种低功耗片上网络（NoC）设计：设计一种具有低延迟、低功耗特性的片上网络架构，包含优化的网络拓扑、路由算法和数据编码方式，形成低功耗NoC设计方案。

这些技术成果将通过硬件原型验证，并在性能和功耗上展现出显著优势，为下一代人工智能芯片的设计提供关键技术支撑。

（3）原型系统与验证成果：成功构建并验证一个包含所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络的硬件原型系统（或高精度仿真原型）。该原型系统将用于运行典型的人工智能应用任务（如目标检测、图像识别、机器翻译等），进行全面的功能、性能和功耗测试。预期原型系统在主流AI基准测试（如ImageNet、GLUE等）上，相比现有主流AI芯片，在满足相同性能需求的前提下，实现20%-40%的功耗降低，并在特定低功耗场景下展现出更高的计算能效比。通过详细的实验数据和对比分析，验证本项目提出的各项技术创新的有效性和实用性，为技术的工程化落地提供依据。

（4）人才培养与社会效益：培养一批在人工智能芯片计算架构优化领域具有扎实理论基础和丰富实践经验的科研人才。项目期间，预期将培养博士研究生3-5名，硕士研究生5-8名，他们将成为我国人工智能芯片领域的中坚力量。项目的研究成果将通过学术论文、专利、学术会议报告等形式进行传播，提升我国在该领域的学术影响力。同时，项目成果有望促进我国人工智能芯片产业的自主创新，降低对国外技术的依赖，推动相关产业链的发展，产生显著的经济效益和社会效益，为我国人工智能战略的实施提供有力支撑。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为36个月，计划分为四个阶段，每个阶段都有明确的任务目标和时间安排，确保项目按计划顺利进行。

第一阶段：需求分析与理论研究（第1-6个月）

任务：

1.1调研人工智能芯片计算架构优化的现状和发展趋势，分析现有技术的优缺点和存在的问题（第1-2个月）。

1.2研究人工智能计算的特点，包括不同深度学习模型的计算模式、数据流特性等（第2-3个月）。

1.3研究低功耗设计原理，包括动态电压频率调整（DVFS）、电源管理技术、电路级低功耗设计技术等（第3-4个月）。

1.4研究异构计算架构设计方法，包括计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构等（第4-5个月）。

1.5研究低功耗片上网络（NoC）设计技术，包括网络拓扑结构、路由算法、数据编码方式等（第5-6个月）。

进度安排：

第1-2个月：完成文献调研，撰写调研报告。

第3-4个月：完成人工智能计算特点的研究，撰写研究报告。

第5-6个月：完成低功耗设计原理、异构计算架构设计方法、低功耗片上网络设计技术的研究，撰写研究报告。

第二阶段：架构设计与仿真验证（第7-18个月）

任务：

2.1设计异构计算架构模型，包括计算单元组合、任务调度策略、通信网络结构等（第7-9个月）。

2.2设计低功耗高性能计算单元，包括计算单元内部结构、数据通路、存储结构等（第8-10个月）。

2.3设计智能化的功耗预测与管理系统，包括功耗预测模型和功耗管理策略等（第9-11个月）。

2.4设计低功耗片上网络，包括网络拓扑结构、路由算法、数据编码方式等（第10-12个月）。

2.5利用SystemC、Verilog等硬件描述语言和仿真工具，构建所提出的计算架构、计算单元、功耗管理模块和片上网络的仿真模型（第12-15个月）。

2.6利用现有的AI计算库和仿真工具，模拟不同人工智能任务在所提出的架构上的执行过程，评估其性能和功耗表现（第15-17个月）。

2.7对仿真结果进行分析，评估不同方案的优劣，并进行优化改进（第17-18个月）。

进度安排：

第7-9个月：完成异构计算架构模型的设计，撰写设计方案。

第8-10个月：完成低功耗高性能计算单元的设计，撰写设计方案。

第9-11个月：完成智能化功耗预测与管理系统的设计，撰写设计方案。

第10-12个月：完成低功耗片上网络的设计，撰写设计方案。

第12-15个月：完成仿真模型的构建，撰写仿真报告。

第15-17个月：完成人工智能任务的仿真测试，撰写测试报告。

第17-18个月：完成仿真结果的分析，撰写优化方案。

第三阶段：硬件原型设计与验证（第19-30个月）

任务：

3.1选择合适的FPGA或ASIC工艺，进行硬件原型流片（第19-21个月）。

3.2设计硬件原型测试用例，包括典型的人工智能任务和场景（第20-22个月）。

3.3利用硬件原型，进行性能和功耗测试，收集测试数据（第22-27个月）。

3.4对测试结果进行分析，验证设计方案的有效性，并发现潜在问题（第27-28个月）。

3.5根据测试结果，对设计方案进行优化改进（第28-30个月）。

进度安排：

第19-21个月：完成硬件原型流片，撰写流片报告。

第20-22个月：完成硬件原型测试用例的设计，撰写测试用例文档。

第22-27个月：完成硬件原型测试，收集测试数据，撰写测试报告。

第27-28个月：完成测试结果的分析，撰写分析报告。

第28-30个月：完成设计方案的优化改进，撰写优化报告。

第四阶段：成果总结与论文撰写（第31-36个月）

任务：

4.1总结研究成果，包括理论分析、仿真结果、硬件原型测试结果等（第31-33个月）。

4.2撰写学术论文，发表高水平论文，申请专利等（第32-35个月）。

4.3进行成果推广，与相关企业合作，推动研究成果的应用（第34-36个月）。

进度安排：

第31-33个月：完成研究成果的总结，撰写总结报告。

第32-35个月：完成学术论文的撰写，投稿至高水平期刊或会议，申请专利。

第34-36个月：完成成果推广，与相关企业进行合作，推动研究成果的应用。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险：

技术风险：异构计算架构设计、低功耗计算单元设计、智能功耗管理、低功耗片上网络设计等方面可能遇到技术难题，如算法收敛性、硬件实现复杂度、系统集成难度等。

风险管理策略：

1.加强技术预研，提前识别和解决关键技术难题。通过文献调研、技术交流、专家咨询等方式，对关键技术进行充分预研，制定详细的技术路线图，并预留一定的研发时间。

2.采用模块化设计方法，将整个系统分解为多个独立模块，降低系统复杂度，便于模块开发和测试。同时，采用迭代开发模式，逐步完善系统功能，及时发现问题并进行调整。

3.建立完善的测试验证体系，对每个模块进行充分的测试，确保模块功能的正确性和稳定性。同时，进行系统集成测试，验证系统整体性能和功耗指标。

资源风险：项目实施过程中可能面临人力资源、资金资源等不足的风险。

风险管理策略：

1.加强团队建设，吸引和培养高水平科研人才，确保项目团队的稳定性和战斗力。同时，建立合理的激励机制，激发团队成员的积极性和创造性。

2.制定详细的项目预算，合理分配资金资源，确保项目资金的充足性和有效性。同时，建立严格的资金管理制度，加强资金监管，防止资金浪费和滥用。

进度风险：项目实施过程中可能面临进度延误的风险。

风险管理策略：

1.制定详细的项目进度计划，明确每个阶段的任务目标、时间安排和责任人。同时，建立完善的进度跟踪机制，定期检查项目进度，及时发现和解决进度延误问题。

2.建立有效的沟通机制，加强项目团队内部的沟通和协作，确保项目信息的及时传递和共享。同时，加强与项目相关方的沟通，及时了解项目需求和期望，确保项目目标的实现。

3.预留一定的缓冲时间，应对突发状况和不可预见的风险，确保项目按计划顺利进行。

以上风险管理策略将贯穿项目始终，通过有效的风险识别、评估和应对，降低项目风险，确保项目目标的实现。

十.项目团队

（1）项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自国家集成电路设计研究院智能计算研究所、国内顶尖高校计算机系和电子系，以及具有丰富产业经验的专家组成，团队成员在人工智能芯片计算架构优化领域具有深厚的理论造诣和丰富的实践积累。团队核心成员包括：

申请人张明，博士，国家集成电路设计研究院智能计算研究所所长，长期从事人工智能芯片设计研究，在异构计算架构、低功耗电路设计和片上网络优化方面有突出贡献，主持完成多项国家级科研项目，发表高水平论文30余篇，申请发明专利20余项。

团队骨干李红，教授，北京大学计算机系，主要研究方向为人工智能计算架构和硬件加速器设计，在深度学习芯片架构优化、神经网络编译器等领域具有深厚造诣，主持完成国家自然科学基金重点项目1项，发表顶级会议论文10余篇，拥有多项核心IP授权。

团队骨干王强，研究员，中科院计算所，专注于低功耗芯片设计，在近存计算、事件驱动架构和低功耗电路设计方面有深入研究，参与设计并流片多款低功耗芯片原型，发表SCI论文20余篇，获得国家科技进步二等奖。

团队骨干赵敏，副教授，上海交通大学电子系，研究方向为片上网络设计、通信系统优化，在低功耗网络架构、路由算法和数据流管理方面有丰富经验，主持完成多项省部级科研项目，发表IEEETransactions论文10余篇，拥有多项核心专利。

项目核心成员刘伟，博士，国家集成电路设计研究院智能计算研究所，研究方向为异构计算架构和任务调度，在多核处理器设计、实时系统优化方面有深入研究，参与设计多款高性能计算芯片，发表顶级期刊论文8篇，拥有多项实用新型专利。

项目核心成员孙芳，高级工程师，华为海思，长期从事人工智能芯片架构设计和算法优化，在AI芯片的算力提升和功耗控制方面有丰富经验，参与设计多款商用AI芯片，发表行业论文15篇，拥有多项核心知识产权。

项目助理张磊，硕士研究生，清华大学计算机系，研究方向为深度学习芯片架构和硬件加速器设计，在GPU架构优化和低功耗设计方面有深入研究，参与多个国家级科研项目，发表CCFA类会议论文3篇，拥有多项软件著作权。

项目助理李静，硕士研究生，北京大学电子系，研究方向为低功耗片上网络设计和通信协议优化，在NoC架构设计、路由算法和数据传输优化方面有丰富经验，参与设计并流片多款低功耗芯片原型，发表IEEETransactions论文2篇，拥有多项实用新型专利。

项目助理王浩，硕士研究生，中科院计算所，研究方向为AI芯片的功耗预测与管理，在机器学习、功耗建模和系统优化方面有深入研究，参与开发多款AI芯片的功耗管理软件，发表顶级会议论文2篇，拥有多项软件著作权。

（2）团队成员的角色分配与合作模式

团队成员根据各自的专业背景和研究经验，在项目中承担不同的角色，并形成高效的合作模式，确保项目目标的顺利实现。

申请人张明担任项目总负责人，负责整体项目规划、资源协调和成果管理。其核心职责包括：制定项目研究路线图和任务分解计划；协调团队成员之间的工作关系，确保项目进度和质量；负责与项目资助方和合作企业进行沟通，争取资源支持；组织项目中期评估和成果评审，确保研究成果的先进性和实用性。

团队骨干李红担任理论分析与架构设计负责人，负责项目理论框架的构建和异构计算架