了解课题申报书的内容

了解课题申报书的内容一、封面内容

项目名称：面向下一代人工智能芯片的低功耗高精度神经形态计算架构研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：人工智能研究院芯片设计研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在研发一种面向下一代人工智能芯片的低功耗高精度神经形态计算架构，以应对传统冯·诺依曼架构在人工智能应用中日益突出的能耗与延迟问题。项目核心内容聚焦于设计一种基于新型半导体材料的神经形态芯片，该芯片通过模拟生物神经元的计算模式，实现信息存储与处理的高度并行化，从而显著降低能耗并提升计算效率。项目目标包括：1）开发一种基于碳纳米管的新型神经形态单元，其计算精度较现有方案提升30%以上；2）设计一种支持百万级神经元并行计算的芯片架构，理论功耗降低至现有方案的50%以下；3）构建一套完整的仿真验证平台，对芯片性能进行全流程评估。研究方法将结合材料科学、电路设计与算法优化，首先通过第一性原理计算筛选高迁移率半导体材料，然后基于该材料设计神经形态单元电路，并采用硬件描述语言（HDL）进行架构级建模。预期成果包括：1）一款具备自主知识产权的神经形态芯片原型；2）一套完整的低功耗计算算法库；3）发表高水平学术论文3篇以上，并申请相关专利5项。本项目的成功实施将为人工智能芯片的轻量化部署提供关键技术支撑，推动智能设备在物联网、自动驾驶等领域的广泛应用，具有重要的学术价值与产业前景。

三.项目背景与研究意义

当前，人工智能（AI）已深度渗透至社会经济的各个层面，成为推动技术革新的核心驱动力。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到金融风控，AI应用场景的急剧扩张对计算硬件提出了前所未有的挑战。特别是在移动端和边缘计算场景下，传统基于冯·诺依曼架构的处理器面临着功耗过高、散热困难、计算延迟不可接受的瓶颈，严重制约了AI技术的进一步普及和性能提升。据行业报告统计，AI模型训练和推理过程中，能耗消耗占比逐年攀升，部分高性能计算中心的理论峰值功耗已接近数百兆瓦，这不仅带来了高昂的运营成本，也加剧了全球能源危机和环境压力。因此，开发低功耗、高效率的新型AI计算架构已成为全球科技领域的研究热点和战略竞争焦点。

神经形态计算作为模拟生物神经系统信息处理方式的计算范式，因其独特的并行处理、事件驱动和低功耗特性，被认为是解决上述挑战的关键路径之一。近年来，随着MEMS、CMOS、碳纳米管（CNT）、相变材料（PCM）等新型半导体技术的快速发展，神经形态芯片的设计实现取得了显著进展。例如，IBM的TrueNorth芯片、Intel的Loihi芯片以及类脑芯片初创公司（如Numenta、SkyWaterTechnology）的产品，均展示了神经形态计算在特定任务上超越传统冯·诺依曼架构的潜力。然而，现有神经形态芯片仍面临诸多亟待解决的问题：1）计算精度与生物神经系统的差距依然显著，现有模拟电路的噪声和非线性效应严重影响了计算可靠性；2）芯片架构的通用性和可扩展性不足，多数设计仍聚焦于特定类型的神经网络（如卷积神经网络CNN），难以高效支持循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等多样化模型；3）缺乏完善的编译器和软件栈支持，使得神经形态芯片的开发和应用流程极为复杂，阻碍了产业落地；4）材料与工艺的成熟度有待提高，部分前沿材料（如CNT、高迁移率氧化物）在集成度、可靠性和成本控制方面仍存在技术瓶颈。这些问题不仅限制了神经形态计算的学术研究深度，更在一定程度上延缓了其在实际场景中的应用进程。因此，开展面向下一代人工智能芯片的低功耗高精度神经形态计算架构研究，不仅具有重大的理论探索价值，更是应对当前AI算力需求与能源约束矛盾的现实需要。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：

首先，在学术价值层面，本项目致力于突破现有神经形态计算的技术瓶颈，推动神经形态计算理论与技术体系的创新。通过对新型半导体材料在神经形态单元中的应用研究，有望发现并验证更高迁移率、更低噪声、更符合生物计算原理的器件物理机制，为神经形态计算提供新的物质基础。在架构层面，本项目提出的并行计算与事件驱动机制的结合，将探索更优化的信息处理模式，可能催生全新的计算理论，如时空动态计算理论，从而丰富计算机科学的研究内涵。此外，项目将构建一套从器件物理到电路设计、再到架构优化的完整研究链条，为神经形态计算领域提供系统性方法论支撑，促进跨学科研究的深入发展。

其次，在经济价值层面，本项目成果有望显著降低AI应用的能耗成本，推动智能设备的小型化、轻量化和普及化。低功耗神经形态芯片的广泛应用将直接降低数据中心、边缘计算节点以及移动智能终端的运营费用，据初步估算，采用本项目技术路线的芯片可将同等算力的能耗降低60%以上，这将极大地提升AI技术在物联网、可穿戴设备、移动通信等高能耗敏感领域的商业可行性。同时，本项目的技术突破将带动相关产业链的发展，包括新型半导体材料、专用EDA工具、算法软件等，形成新的经济增长点，提升我国在全球AI芯片产业链中的竞争力。例如，本项目自主设计的编译器与软件栈将降低开发门槛，加速AI应用生态的构建，为初创企业和技术转移提供强大支持。

再次，在社会价值层面，本项目的研究成果将有力支撑国家在人工智能、信息技术、能源安全等领域的战略部署。通过提供高效能、低能耗的AI计算解决方案，能够缓解全球能源危机，促进绿色可持续发展，符合国家“双碳”目标的要求。在国家安全领域，低功耗、高可靠性的神经形态芯片可用于开发更安全的边缘智能系统，提升无人系统、智能安防等领域的自主决策能力。在教育医疗领域，本项目技术有望赋能便携式、低成本的AI诊断设备，特别是在资源匮乏地区，能够显著提升基层医疗服务的智能化水平。此外，神经形态计算作为探索类脑智能的重要途径，其研究进展将增进人类对大脑认知机制的理解，具有重要的科学探索意义。

四.国内外研究现状

神经形态计算作为模拟生物神经系统运行原理的计算范式，旨在实现信息处理的高效性、低功耗和并行性，已成为人工智能领域的前沿研究方向。近年来，随着半导体工艺的进步和人工智能应用的爆发式增长，国内外在该领域的研究投入持续加大，取得了诸多重要进展，但也面临着共同的挑战和亟待突破的技术瓶颈。

**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，呈现出追赶并部分领跑的态势。国内高校和科研机构如清华大学、北京大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院半导体研究所等，均建立了专门的研究团队，聚焦于神经形态芯片的设计、材料探索和应用开发。在材料层面，国内研究者积极探索碳纳米管（CNT）、氮化镓（GaN）、高迁移率氧化物半导体（如In2O3、Ga2O3）等新型半导体材料在神经形态器件中的应用，部分成果在器件性能指标上已接近国际先进水平。例如，中科院半导体所提出的基于In2O3薄膜晶体管的神经形态单元，在开关比和截止电流方面展现出优异的特性。在架构层面，国内团队在事件驱动计算、脉冲神经网络（SNN）硬件加速等方面取得了显著进展，设计了如“天机”系列神经形态芯片原型，部分芯片在特定任务上实现了较传统冯·诺依曼架构的能效提升。在应用层面，国内研究者将神经形态计算应用于图像识别、语音识别、机器人控制等领域，并取得了一定的成效。然而，国内研究仍存在一些突出问题：首先，在核心器件层面，高性能、高可靠性的神经形态单元设计仍依赖国外成熟的半导体工艺，自主知识产权的工艺平台建设相对滞后；其次，在架构设计上，通用性、可扩展性和与现有AI算法生态的融合度有待提高，多数设计仍面向特定类型的神经网络；再次，编译器与软件栈的发展严重滞后于硬件，极大地限制了神经形态芯片的实用化进程；此外，跨学科研究力量整合不足，材料、物理、生物、计算机等多领域专家的协同攻关机制尚未完全建立。

**国际研究现状**：国际上神经形态计算研究起步较早，形成了较为完整的研究体系和产业布局。欧美及亚洲部分国家和地区（如美国、德国、荷兰、英国、韩国等）的顶尖高校和研究机构，如美国卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、IBM、Intel、Honeywell国际等，以及荷兰代尔夫特理工大学、英国布里斯托大学等，长期在该领域保持领先地位。在材料探索方面，国际研究者对CNT、相变材料（PCM）、金属氧化物半导体（MOS）、生物分子等材料进行了广泛而深入的研究，并实现了多种类型的神经形态器件，如基于CNT的逻辑门、基于PCM的记忆单元等。在架构设计方面，IBM的TrueNorth和TensorProcessingUnits（TPU）、Intel的Loihi和MovidiusVPU、Honeywell的HMC-1等，均展示了具有特色的神经形态计算架构，其中TrueNorth以其大规模并行和事件驱动的特性被誉为类脑计算的重要里程碑。在算法层面，针对神经形态硬件特性的脉冲神经网络（SNN）和类脑算法研究十分活跃，研究者致力于开发更适合神经形态硬件的稀疏表示、事件驱动学习等算法。在应用方面，国际领先企业已开始探索神经形态计算在边缘智能、物联网、自动驾驶等领域的商业化落地。尽管国际研究取得了丰硕成果，但也面临着共同的挑战：1）神经形态芯片的计算精度与生物大脑相比仍有巨大差距，噪声、漏电流等问题严重影响计算可靠性；2）芯片的可扩展性仍受限于现有CMOS工艺的物理限制，大规模、高密度的神经形态芯片设计难度极大；3）缺乏通用的编译器和软件栈，使得神经形态芯片的开发和应用门槛极高；4）神经形态计算的理论体系尚不完善，对生物神经网络的理解仍不够深入，限制了算法和硬件设计的创新。

**共性问题与研究空白**：综合国内外研究现状，神经形态计算领域仍存在以下关键问题和研究空白：1）**器件物理层面的瓶颈**：现有神经形态器件的精度、速度、功耗、可靠性等指标仍难以同时满足高性能计算需求，特别是在模拟生物神经元的亚阈值工作模式和高保真度信息表示方面存在显著差距。新型半导体材料和器件结构的研究仍需深入，例如，如何抑制CNT器件的随机性、提高PCM器件的循环稳定性、优化MOSFET的神经形态工作模式等。2）**架构设计层面的挑战**：大规模、异构的神经形态计算架构设计仍缺乏有效的方法论指导，如何在芯片上集成不同类型的神经形态单元（如计算单元、存储单元、突触单元）、如何设计高效的互连网络、如何实现软硬件协同等，均是亟待解决的关键问题。此外，如何设计支持多样化AI模型的通用架构，而非局限于特定类型的神经网络，也是重要的研究空白。3）**编译器与软件栈的缺失**：神经形态计算的开发流程极为复杂，缺乏成熟的编译器将高级AI模型映射到神经形态硬件，也缺乏高效的仿真工具进行算法与硬件的协同设计。现有软件栈的局限性严重制约了神经形态计算的应用推广，开发一个能够支持模型部署、在线学习、混合计算（冯·诺依曼与神经形态协同）的统一平台是未来的重要方向。4）**理论与算法层面的探索不足**：神经形态计算的理论体系尚未形成，对生物神经网络的信息编码、处理和学习的理解仍不深入，这限制了面向神经形态硬件的算法创新。例如，如何设计高效的脉冲神经网络训练算法、如何实现类脑感知与推理、如何利用事件驱动机制进行智能决策等，均需要理论层面的突破。5）**系统集成与应用验证的滞后**：虽然部分神经形态芯片原型已实现，但面向实际应用场景的系统级集成和大规模验证仍显不足，特别是在物联网、自动驾驶等严苛环境下的长期运行稳定性、实时性、功耗等关键指标仍需进一步验证和优化。

综上所述，尽管国内外在神经形态计算领域已取得显著进展，但仍面临诸多挑战和机遇。本项目拟聚焦于低功耗高精度神经形态计算架构研究，针对上述研究空白和关键问题，开展系统性的研究工作，有望在器件物理、架构设计、编译器开发等方面取得突破，为推动神经形态计算的发展和应用提供有力支撑。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克制约神经形态计算发展的关键技术瓶颈，研发一种面向下一代人工智能芯片的低功耗高精度神经形态计算架构，实现理论性能指标上的显著突破，并推动其向实际应用场景的转化。项目研究目标明确，研究内容具体，研究问题清晰，研究假设具有科学依据。

**研究目标**

1.**目标一：开发高迁移率、低噪声的新型神经形态单元。**基于材料计算与器件设计，研发一种基于新型半导体材料的神经形态晶体管或器件结构，使其迁移率较现有主流CMOS工艺提升30%以上，同时将亚阈值摆率（亚阈值斜率）改善50%以上，并显著降低器件噪声，为高精度神经形态计算提供基础物理实现。

2.**目标二：设计支持百万级神经元的并行计算架构。**提出一种新型神经形态计算架构，该架构能够有效支持百万级神经元的高效并行计算，通过创新的互连机制和数据流控制策略，实现理论计算能效较现有冯·诺依曼架构提升5倍以上，并满足实时性要求。

3.**目标三：构建面向神经形态硬件的编译器与仿真平台。**开发一套支持从高级AI模型到神经形态芯片的端到端映射的编译器原型，以及一个能够精确模拟所设计架构性能的硬件级仿真平台，降低神经形态计算的开发门槛，加速算法与硬件的协同优化。

4.**目标四：验证原型芯片的关键性能指标。**基于成熟的半导体工艺，流片验证所设计的神经形态芯片原型，并在典型AI任务（如图像分类、目标检测）上测试其功耗、速度、精度等关键性能指标，验证所提出技术路线的有效性，并为后续优化提供数据支撑。

**研究内容**

1.**新型神经形态单元研究与设计**

***研究问题：**现有神经形态器件在迁移率、噪声、功耗、可靠性等方面难以同时满足高性能计算需求，如何利用新型半导体材料特性突破这些瓶颈？

***研究内容：**

*开展基于第一性原理计算和机器学习方法的材料筛选，重点研究碳纳米管、高迁移率氧化物半导体（如In2O3,Ga2O3）、新型钙钛矿材料等在神经形态器件应用中的潜力，预测其关键物理参数。

*设计基于筛选材料的低功耗、高精度神经形态晶体管/器件结构，包括优化栅极材料、沟道结构、掺杂分布等，以实现高迁移率（>500cm^2/Vs）和超低噪声（噪声电压<几十微伏根号赫兹）。

*通过电路仿真和器件测试，验证所设计器件的性能指标，并与现有CMOS工艺下的神经形态器件及传统MOSFET进行对比分析。

***研究假设：**通过合理设计器件结构并结合高迁移率半导体材料，可以在保持低功耗的同时，显著提升神经形态单元的计算精度和速度，并改善其噪声性能。

2.**神经形态计算架构设计与优化**

***研究问题：**如何设计大规模、低功耗、高并行、高可扩展性的神经形态计算架构，以适应复杂AI应用的需求？

***研究内容：**

*提出一种基于事件驱动和时空动态计算的新型架构，重点研究大规模稀疏神经网络的硬件映射方法，包括优化的神经元-突触互连模式、数据流控制机制以及片上通信网络设计。

*设计支持异构计算的架构，将少量高精度计算单元与大量低精度、低功耗单元相结合，以处理不同类型的计算任务，并实现片上数据共享与协同工作。

*利用系统级建模工具（如SystemC、TLM）对架构进行性能仿真，评估其在不同AI任务上的能效、延迟和可扩展性。

***研究假设：**通过采用事件驱动计算和优化的互连网络，可以显著降低神经形态芯片的静态功耗和动态功耗，并通过时空动态计算机制提升并行处理能力，从而实现远超传统冯·诺依曼架构的计算能效。

3.**编译器与仿真平台开发**

***研究问题：**如何开发支持高级AI模型到神经形态硬件高效映射的编译器，以及如何构建精确模拟架构性能的仿真平台？

***研究内容：**

*研究面向神经形态硬件的代码生成与优化技术，开发编译器前端，能够解析AI模型（如ONNX、TensorFlowLite格式）并提取其结构信息。

*设计编译器后端，实现将模型图转换为神经形态芯片的配置数据或硬件指令，重点研究稀疏编码、权重映射、计算任务调度等优化策略。

*开发硬件级仿真器，精确模拟所设计神经形态芯片的电路行为、互连延迟和功耗特性，支持AI模型在仿真环境下的性能评估和调试。

*构建编译器与仿真平台的集成开发环境（IDE）原型，简化神经形态计算的开发流程。

***研究假设：**开发高效的编译器和精确的仿真平台，能够显著降低神经形态计算的开发复杂度，并为AI算法与硬件的协同设计提供有效支撑，使得研究人员能够更便捷地探索和优化神经形态计算方案。

4.**原型芯片设计、流片与验证**

***研究问题：**如何基于成熟的半导体工艺流片验证所设计的神经形态芯片，并全面评估其关键性能指标？

***研究内容：**

*基于所设计的新型神经形态单元和计算架构，利用标准CMOS工艺设计芯片版图，进行电路级和系统级验证。

*选择合适的商业代工厂进行芯片流片，并开展严格的测试验证工作，包括器件级测试、板级测试和系统级性能测试。

*设计测试程序，在典型AI任务（如图像分类DNN、目标检测YOLO）上评估原型芯片的功耗、速度（吞吐量或延迟）、精度（Top-1准确率）等关键性能指标，并与理论仿真结果进行对比。

*分析测试结果，总结所设计技术方案的优缺点，为后续优化提供依据。

***研究假设：**基于所提出的低功耗高精度神经形态计算架构和新型器件，流片验证的原型芯片能够在保持较高计算精度的同时，实现显著的能效提升，验证了本项目技术路线的可行性和有效性。

以上研究内容相互关联、层层递进，共同服务于项目总体研究目标的实现。通过这些具体的研究工作，本项目期望能够在神经形态计算领域取得突破性进展，为下一代人工智能芯片的发展提供关键技术支撑。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、计算机模拟、材料制备、电路设计、芯片流片与实验测试相结合的多学科交叉研究方法，系统性地解决低功耗高精度神经形态计算架构中的关键问题。技术路线清晰，研究流程合理，关键步骤明确，确保项目目标的顺利实现。

**研究方法**

1.**材料计算与器件物理仿真方法：**

***研究方法：**采用第一性原理计算（如DFT）、紧束缚模型、机器学习（如DFT数据增强、材料基因组）等方法，研究新型半导体材料（如CNT、高迁移率氧化物半导体、钙钛矿材料）的电子结构、能带特性、载流子输运行为及热稳定性，预测其作为神经形态器件的物理性能潜力。利用器件仿真工具（如Sentaurus,Silvaco），结合理论模型和计算结果，设计并仿真所提出的神经形态晶体管/器件结构，优化关键参数（如栅极长度、掺杂浓度、沟道材料选择），评估其迁移率、亚阈值摆率、开关比、噪声系数等性能指标。

***实验设计：**若条件允许，制备基于筛选材料的样品，利用先进的微纳加工技术（如电子束光刻、纳米压印）制造原型器件，通过半导体参数分析仪、噪声分析仪等设备测量实际器件的性能参数，验证仿真结果的准确性，并对仿真模型进行修正。

***数据收集与分析：**收集材料计算数据、器件仿真数据及实验测量数据，进行对比分析，评估不同材料、器件结构的性能优劣，确定最优的技术方案。分析数据时，关注迁移率、亚阈值摆率、噪声系数、功耗等关键指标的量化结果，并进行统计分析和误差评估。

2.**架构设计与系统级建模方法：**

***研究方法：**采用系统级建模与仿真方法（如SystemCTLM）、硬件描述语言（如Verilog）和高级建模语言（如SystemVerilog），对所提出的神经形态计算架构进行建模和性能评估。研究大规模稀疏神经网络的硬件映射策略，包括空间映射（如二维阵列、三维堆叠）和时间映射（如事件驱动、异步计算）方法。设计优化的片上互连网络，研究数据流控制机制，以降低通信开销和功耗。利用AI模型（如TensorFlow,PyTorch）生成或获取用于测试的神经网络模型。

***实验设计：**开发硬件级仿真平台，模拟神经形态芯片的电路行为、互连延迟、功耗等非易失性因素。设计测试用例，在仿真平台上对架构的性能进行全面评估，包括不同AI任务下的能效、延迟、吞吐量、可扩展性等指标。

***数据收集与分析：**收集仿真结果数据，包括不同架构配置下的能效比（如每比特计算能耗）、延迟时间、吞吐量（如每秒处理样本数）、资源利用率等。通过对比分析，评估不同架构设计的优劣，识别性能瓶颈，为架构优化提供依据。

3.**编译器开发与算法优化方法：**

***研究方法：**采用基于图转换或模板匹配的方法，开发编译器前端，将高级AI模型（如ONNX,TensorFlowLite）解析为中间表示。研究面向神经形态硬件的代码生成技术，包括稀疏编码方案（如Winningneuron、Supersparsecoding）、权重映射策略、计算任务调度算法。开发编译器后端，生成适用于神经形态芯片的配置数据或控制信号。

***实验设计：**利用开源或商业AI模型库，对编译器进行测试和验证。开发仿真接口，将编译器生成的配置数据输入到硬件级仿真平台，验证其在模拟硬件上的性能。研究混合计算模式，探索神经形态硬件与传统冯·诺依曼架构的协同计算方法。

***数据收集与分析：**收集编译器生成的代码效率数据、模型映射成功率、仿真性能数据等。通过分析，评估编译器的效率和生成的代码质量，识别编译过程中的关键挑战，并进行优化。

4.**芯片流片与实验验证方法：**

***研究方法：**基于最终确定的电路设计和架构方案，利用标准CMOS工艺（如65nm,28nm或更先进节点）进行芯片版图设计。通过形式验证、时序分析、功耗分析等流程，确保设计符合工艺要求。选择合适的商业代工厂进行芯片流片。设计测试电路和测试程序，对芯片进行板级测试和系统级性能评估。

***实验设计：**设计包含必要测试接口（如串行接口、SPI）的芯片版图。开发测试程序，加载预训练的AI模型或实时运行简单的AI任务，测量芯片的静态功耗、动态功耗、峰值功耗、运行速度、计算精度（如Top-1准确率）等关键性能指标。

***数据收集与分析：**收集芯片测试数据，包括功耗、速度、精度等量化结果。将实验结果与理论仿真和早期原型验证结果进行对比分析，评估所设计技术方案的最终性能和可靠性。分析误差来源，总结经验教训，为后续研究和优化提供指导。

**技术路线**

本项目的技术路线遵循“材料探索-器件设计-架构创新-编译开发-原型验证-性能评估”的研究流程，各阶段相互关联，层层递进。

1.**第一阶段：材料探索与器件物理研究（项目周期前6个月）**

***关键步骤：**

*利用第一性原理计算和机器学习方法，筛选并评估候选半导体材料。

*基于理论计算结果，设计新型神经形态晶体管/器件结构。

*利用器件仿真工具，对设计的器件进行性能仿真和参数优化。

*（可选）制备样品并进行实验测量，验证仿真模型。

***预期成果：**确定最优的半导体材料和器件结构方案，为后续架构设计提供基础。

2.**第二阶段：神经形态计算架构设计（项目周期第6个月至第18个月）**

***关键步骤：**

*基于新型器件，设计支持百万级神经元的并行计算架构。

*研究事件驱动计算和时空动态计算机制，优化架构性能。

*利用SystemC等工具进行系统级建模和仿真，评估架构性能。

*设计片上互连网络和数据流控制策略。

***预期成果：**提出一种具有创新性的神经形态计算架构方案，并通过仿真验证其理论性能优势。

3.**第三阶段：编译器与仿真平台开发（项目周期第9个月至第24个月）**

***关键步骤：**

*开发面向神经形态硬件的编译器前端和后端。

*研究稀疏编码、权重映射等关键代码生成技术。

*开发硬件级仿真器，精确模拟芯片性能。

*构建集成开发环境（IDE）原型。

***预期成果：**开发出功能完善的编译器原型和仿真平台，降低神经形态计算的开发门槛。

4.**第四阶段：原型芯片设计、流片与验证（项目周期第18个月至第36个月）**

***关键步骤：**

*基于最终确定的方案，进行芯片版图设计。

*进行设计验证（形式验证、时序分析、功耗分析）。

*选择代工厂进行芯片流片。

*设计测试程序，进行板级测试和系统级性能测试。

*全面评估原型芯片的功耗、速度、精度等关键指标。

***预期成果：**流片验证所设计的低功耗高精度神经形态芯片原型，并获取关键性能数据，验证项目研究目标的实现程度。

5.**第五阶段：总结分析与成果推广（项目周期第30个月至第36个月）**

***关键步骤：**

*整理项目研究过程中的所有数据和结果。

*分析研究成果，撰写学术论文和专利。

*总结项目经验，提出后续研究方向。

*（可选）探索与产业界合作，推动技术转化。

***预期成果：**完成项目研究报告，发表高水平学术论文，申请相关专利，为后续研究和技术应用奠定基础。

通过上述研究方法和技术路线，本项目将系统性地解决低功耗高精度神经形态计算架构中的关键问题，有望取得突破性进展，为下一代人工智能芯片的发展提供有力支撑。

七．创新点

本项目针对当前人工智能芯片在功耗和计算精度方面的瓶颈，聚焦于低功耗高精度神经形态计算架构的研究，在理论、方法和应用层面均体现了显著的创新性。

**1.理论创新：提出基于新型半导体材料与时空动态计算的神经形态计算统一理论框架**

***创新之处：**现有神经形态计算理论多局限于传统CMOS工艺或特定材料（如CNT）的器件物理，缺乏对低功耗、高精度神经形态计算普适性理论的系统构建。本项目创新性地提出，通过结合高迁移率新型半导体材料（如In2O3、钙钛矿等）的独特物性，与事件驱动、时空动态计算范式深度融合，构建一个更符合生物神经信息处理特性的神经形态计算理论框架。该框架不仅关注器件的开关比和噪声，更强调信息在时空维度上的高效、容错传播与处理机制，旨在突破传统冯·诺依曼架构下信息传输瓶颈导致的巨大能耗浪费。理论层面，将探索基于新型材料的神经形态单元的等效电路模型，建立考虑器件非线性、噪声和事件驱动特性的计算理论，为架构设计和算法开发提供坚实的理论指导。

***具体体现：**不同于现有理论侧重于单个器件或简单网络模型，本项目将理论模型扩展至大规模、异构的神经形态计算系统，研究时空动态计算中信息传播的时空复杂度、能量效率与计算容错性之间的内在联系，形成一套系统化的理论体系。这将推动神经形态计算从现象级模拟向机理级理解的转变，为设计更高效、更鲁棒的神经形态计算系统提供理论依据。

**2.方法创新：开发面向时空动态计算的神经形态硬件-软件协同设计方法学**

***创新之处：**现有神经形态计算研究在硬件设计与软件（尤其是编译器）开发之间存在脱节，导致硬件潜力难以充分发挥，开发效率低下。本项目创新性地提出并研究面向时空动态计算的硬件-软件协同设计方法学。该方法学不仅关注编译器如何将AI模型映射到神经形态硬件，更关键的是，研究如何设计编译器来生成能够高效利用事件驱动机制、适应时空动态计算模式的硬件配置或指令序列。这包括开发新的稀疏编码算法、权重量化与映射策略，以及能够动态调整计算任务调度、优化片上资源利用率的编译技术。

***具体体现：**开发一种基于时空特性的编译器架构，该架构能够解析AI模型的结构与时序信息，生成适应事件驱动硬件的数据流图或配置代码。研究在线学习与在线适应机制在编译器中的应用，使得编译器能够根据硬件运行状态和任务需求动态调整映射策略。此外，开发支持混合计算的编译与仿真环境，允许在神经形态硬件与冯·诺依曼处理器之间进行灵活的任务分配与数据交互，实现性能与功耗的协同优化。这种方法学的创新将显著降低神经形态计算的开发门槛，提高系统性能。

**3.技术创新：设计并实现基于高迁移率新型材料的低功耗高精度神经形态单元与百万级并行架构**

***创新之处：**现有神经形态单元在精度、速度和功耗之间往往存在难以调和的矛盾，尤其是在亚阈值工作模式下。本项目在技术层面将实现多项创新突破：首先，通过材料计算与器件结构创新，设计并制备基于高迁移率新型半导体材料（如In2O3、特定钙钛矿等）的低功耗、高精度神经形态晶体管/器件，预期在保持低静态功耗的同时，实现远超传统神经形态器件（如基于SiCMOS）的迁移率和计算速度，并显著降低噪声。其次，设计一种支持百万级神经元并行计算的新型神经形态计算架构，该架构将融合事件驱动计算、时空动态计算和优化的片上互连网络，以实现理论计算能效的显著提升（预期较现有架构提升5倍以上）和低延迟、高可扩展性。最后，在架构中引入异构计算思想，将少量高精度核心单元与大量低功耗、低精度单元相结合，以适应不同类型的AI计算需求。

***具体体现：**设计的神经形态单元将突破现有器件性能瓶颈，例如，通过优化沟道材料选择和器件结构，实现>500cm^2/Vs的迁移率和<100μV/√Hz的噪声系数，同时保持<100mV/decade的亚阈值摆率。提出的百万级并行架构将采用创新的二维/三维阵列结构和事件驱动的互连机制，显著降低片上通信能耗和计算冗余。架构设计中还将考虑计算任务的时空局部性，优化数据重用和计算任务调度，进一步提升能效。这些技术创新将直接提升神经形态芯片的性能，使其更有竞争力。

**4.应用创新：推动神经形态计算在物联网与边缘智能等领域的早期应用验证**

***创新之处：**尽管神经形态计算的理论和基础研究取得进展，但在复杂、真实的应用场景中仍缺乏充分的验证。本项目创新性地将研究成果聚焦于具有巨大应用潜力的物联网（IoT）和边缘智能领域，特别是针对低功耗、实时性要求高的场景。通过设计原型芯片，并在典型的AI任务（如图像分类、目标检测）上对其进行性能评估，验证其在功耗、速度和精度方面的优势。此外，将探索神经形态计算与现有嵌入式系统、边缘计算平台的协同工作模式，开发面向这些场景的神经形态加速器或协处理器，推动神经形态计算技术的早期商业化应用。

***具体体现：**项目将选择1-2个典型的物联网或边缘智能应用场景（如基于视觉的智能传感器、边缘端语音识别、可穿戴设备中的生理信号处理），针对这些场景设计特定的AI模型，并在原型芯片上部署和测试。通过在实际或模拟的边缘计算环境中进行评估，验证神经形态计算在低功耗、实时处理方面的优势，并收集反馈以指导后续的技术优化。这种面向特定应用场景的验证和早期应用探索，将有助于打通神经形态计算从实验室走向实际应用的关键环节，具有重要的产业意义和社会价值。

综上所述，本项目在理论、方法、技术和应用层面均具有显著的创新性，有望为解决人工智能芯片的能耗瓶颈问题提供全新的技术路径，并推动神经形态计算在下一代智能系统中的广泛应用。

八．预期成果

本项目围绕低功耗高精度神经形态计算架构的核心目标，经过系统深入的研究，预期在理论认知、技术创新、人才培养和学术交流等方面取得一系列具有重要价值的成果。

**1.理论贡献**

***新型神经形态计算理论体系的构建：**基于对高迁移率新型半导体材料物理特性的深入理解，结合时空动态计算范式，本项目预期提出一套更为完善、更具普适性的神经形态计算理论框架。该框架将超越现有基于传统CMOS或特定材料的理论局限，更精确地描述神经形态单元在噪声、非线性、事件驱动条件下的计算行为，并建立信息在时空维度上传播、处理的能量效率与计算容错性之间的定量关系模型。这将深化对神经形态计算本质的理解，为后续算法设计、架构优化提供坚实的理论基础。

***时空动态计算理论的深化：**通过对大规模神经形态系统进行建模与分析，本项目预期揭示时空动态计算模式下的关键性能制约因素（如通信开销、计算任务调度冲突、事件同步机制等），并发展相应的理论方法来缓解这些问题。例如，预期建立能够量化评估时空动态计算能效的理论模型，或者提出新的计算复杂度分析方法。这些理论成果将丰富计算理论体系，为探索超越冯·诺依曼范式的计算范式提供支撑。

***神经形态器件物理理论的拓展：**在研究高迁移率新型半导体材料神经形态器件的过程中，本项目预期发现并解释新的物理现象，如特定材料下的自触发行为、低功耗下的高保真度信息编码机制等。通过对器件微观物理机制的深入理解，预期能够修正或建立更精确的器件模型，为器件设计、工艺优化提供理论指导。

**2.技术创新与原型实现**

***高性能低功耗神经形态单元的研制：**预期成功设计并（在条件允许下）制备出基于新型半导体材料（如In2O3、钙钛矿等）的低功耗、高迁移率、低噪声神经形态晶体管/器件。预期关键性能指标达到：迁移率较现有主流神经形态器件提升30%以上（>500cm^2/Vs），亚阈值摆率改善50%以上（<100mV/decade），噪声系数显著降低（<100μV/√Hz），为高精度计算奠定基础。

***新型神经形态计算架构的设计与验证：**预期设计出一套支持百万级神经元并行计算的低功耗神经形态计算架构，该架构融合事件驱动计算、时空动态计算和优化的片上互连机制。预期通过系统级仿真，证明该架构在理论计算能效上较现有架构提升5倍以上，并具备高可扩展性和低延迟特性。

***编译器与仿真平台的开发：**预期开发出一套面向神经形态硬件的编译器原型，支持从高级AI模型到硬件配置的端到端映射，并包含稀疏编码、权重映射等关键优化模块。预期开发一个精确模拟所设计架构性能的硬件级仿真平台，能够支持AI模型的仿真部署和性能评估。这些工具将有效降低神经形态计算的开发门槛。

***原型芯片的流片与实验验证：**预期基于最终确定的方案，利用标准CMOS工艺（如65nm或28nm）完成芯片版图设计，并成功流片。预期对原型芯片进行全面的实验测试，获取其在典型AI任务（如图像分类、目标检测）上的功耗、速度、精度（Top-1准确率）等关键性能指标数据。预期实验结果能够验证所提出技术方案的有效性，并达到项目设定的性能目标。

**3.实践应用价值**

***推动AI芯片技术发展：**本项目研究成果将直接贡献于下一代人工智能芯片的技术创新，特别是在低功耗、高能效方面取得突破，有助于缓解当前AI算力需求与能源约束的矛盾，推动AI技术在移动设备、物联网、自动驾驶等领域的普及和深化应用。

***赋能边缘智能与物联网应用：**项目聚焦的低功耗特性使得所研发的神经形态芯片特别适用于边缘计算和物联网场景。预期原型芯片能够在资源受限的边缘设备上实现高效的AI推理任务，例如低功耗的智能传感器、实时环境监测、可穿戴健康监测设备中的异常检测等，显著提升设备的智能化水平和续航能力。

***促进产业生态建设：**本项目开发的开源编译器原型和仿真平台，以及形成的理论研究成果，将有助于降低神经形态计算的技术门槛，吸引更多研究者和企业参与该领域，逐步形成健康的产业生态。预期研究成果能够为芯片设计公司、AI算法公司以及应用开发提供技术支撑，加速技术的转化和应用推广。

***人才培养与学术交流：**项目执行过程中，将培养一批掌握神经形态计算前沿技术的复合型科研人才，包括在材料科学、微电子、电路设计、计算机体系结构、AI算法等领域具有交叉知识背景的研究生和博士后。项目预期将发表高水平学术论文10篇以上（其中SCI索引期刊3篇以上），申请发明专利5项以上，积极参加国内外重要学术会议，与国内外顶尖研究机构建立合作关系，促进学术交流和知识传播。

**4.其他成果**

***研究报告与成果总结：**项目结束时，将提交一份详尽的项目研究报告，全面总结研究过程、取得的成果、遇到的挑战、经验教训以及未来研究方向。

***知识产权的申请与保护：**针对项目研究中产生的创新性成果，特别是关键技术和方法，将积极申请发明专利，形成自主知识产权，为后续的技术转化和应用提供保障。

综上所述，本项目预期在理论、技术和应用等多个层面取得显著成果，不仅能够推动神经形态计算领域的发展，为解决人工智能芯片的关键瓶颈提供创新方案，还将产生重要的实践价值，赋能边缘智能和物联网等新兴应用领域，并促进相关产业生态的构建和人才培养。

九.项目实施计划

本项目实施周期为三年，将按照研究目标与内容的要求，分阶段、有步骤地推进各项研究任务。项目实施计划周密，任务分配明确，进度安排合理，并制定了相应的风险管理策略，确保项目目标的顺利实现。

**1.项目时间规划**

项目整体划分为五个主要阶段：材料探索与器件物理研究、架构设计与仿真、编译器与仿真平台开发、原型芯片设计与流片、总结分析与成果推广。各阶段紧密衔接，相互支撑，具体时间规划如下：

***第一阶段：材料探索与器件物理研究（第1-6个月）**

***任务分配：**

*第1-2个月：利用第一性原理计算和机器学习方法，筛选并评估候选半导体材料（如CNT、In2O3、钙钛矿等），完成初步的材料性能预测报告。

*第3-4个月：基于筛选出的最优材料，设计新型神经形态晶体管/器件结构，并进行初步的电路仿真，评估其基本性能参数。

*第5-6个月：利用器件仿真工具，对设计的器件进行详细的参数优化，完成器件物理模型的建立与验证。若条件允许，启动样品制备与实验测量工作。

***进度安排：**

*第1-2个月：完成材料筛选与评估报告。

*第3-4个月：完成器件结构设计与初步仿真。

*第5-6个月：完成器件仿真优化与模型验证，实验工作按实际情况推进。

***第二阶段：神经形态计算架构设计（第6-24个月）**

***任务分配：**

*第6-9个月：基于新型器件特性，初步设计支持百万级神经元的并行计算架构，完成架构概念验证与初步仿真。

*第10-18个月：深入研究事件驱动计算和时空动态计算机制，优化架构设计，包括互连网络、数据流控制策略等，并进行详细的系统级建模与仿真。

*第19-24个月：完成架构的最终设计，开发详细的架构规格说明书，并构建完整的硬件级仿真平台，用于后续的性能评估。

***进度安排：**

*第6-9个月：完成架构概念设计与初步仿真验证。

*第10-18个月：完成架构优化与系统级建模仿真。

*第19-24个月：完成架构最终设计与仿真平台开发。

***第三阶段：编译器与仿真平台开发（第9-36个月）**

***任务分配：**

*第9-12个月：开发编译器前端，实现AI模型解析与中间表示生成，并研究稀疏编码算法。

*第13-24个月：开发编译器后端，实现代码生成与优化，并构建编译器测试环境。同时，完善硬件级仿真平台，增加编译器接口与性能评估模块。

*第25-36个月：开发编译器与仿真平台的集成开发环境（IDE）原型，进行综合测试与性能评估，并根据评估结果进行优化。

***进度安排：**

*第9-12个月：完成编译器前端开发与稀疏编码算法研究。

*第13-24个月：完成编译器后端开发与测试环境构建。

*第25-36个月：完成编译器与仿真平台集成与优化。

***第四阶段：原型芯片设计与流片（第18-36个月）**

***任务分配：**

*第18-24个月：基于最终确定的方案，进行芯片版图设计，完成电路级和系统级验证，包括形式验证、时序分析、功耗分析等。

*第25-30个月：完成芯片版图设计，提交代工厂进行工艺验证流程，并准备流片申请材料。

*第31-36个月：进行芯片流片，完成芯片测试程序开发，并进行板级测试和系统级性能测试，收集并分析实验数据。

***进度安排：**

*第18-24个月：完成芯片设计验证与版图设计。

*第25-30个月：完成流片申请与工艺验证准备。

*第31-36个月：完成芯片流片与测试验证。

***第五阶段：总结分析与成果推广（第30-36个月）**

***任务分配：**

*第30-33个月：整理项目研究过程中的所有数据和结果，撰写项目研究报告初稿。

*第34-35个月：完成项目研究报告定稿，整理学术论文与专利申请材料。

*第36个月：进行项目总结，提交最终报告，并开展成果推广工作，包括参加学术会议、与企业进行技术交流、申请相关专利等。

***进度安排：**

*第30-33个月：完成项目报告初稿撰写。

*第34-35个月：完成项目报告定稿与论文专利材料整理。

*第36个月：完成项目总结与成果推广。

**2.风险管理策略**

项目实施过程中可能面临多种风险，包括技术风险、资源风险、进度风险等。为此，制定以下风险管理策略：

***技术风险及应对策略：**

***风险描述：**新型半导体材料的性能不确定性、神经形态计算架构设计复杂性、编译器开发难度大、芯片流片失败等。

***应对策略：**技术风险将通过多方案并行探索、加强理论预研、引入跨学科团队协作等方式分散和规避。例如，在材料选择阶段，除了理论计算与仿真，同时开展实验验证；架构设计将采用模块化方法，分阶段进行原型验证；编译器开发将借鉴现有开源项目经验，并设置多个迭代周期，逐步完善功能；流片前进行充分的工艺角验证，选择经验丰富的代工厂合作。对于不确定性较高的技术环节，将预留研究预备金，用于探索替代方案。

***资源风险及应对策略：**

***风险描述：**研究经费不足、核心设备或软件工具获取困难、关键人员流动等。

***应对策略：**资源风险将通过多元化经费申请渠道、积极争取产业界合作、建立完善的人员培养与激励机制等方式缓解。例如，积极申请国家级重点研发计划、企业联合基金等支持；与芯片设计公司、材料厂商建立战略合作关系，共享资源；通过项目团队建设与人员培训，降低核心人员流失风险。

***进度风险及应对策略：**

***风险描述：**关键任务延期、实验结果不达预期、外部环境变化（如技术标准更新、政策调整等）。

***应对策略：**进度风险将通过制定详细的项目计划、建立关键路径管理机制、定期召开项目例会进行进度跟踪与协调、预留缓冲时间等方式应对。例如，采用甘特图等可视化工具进行任务分解与进度监控；对于关键路径上的任务，增加资源投入，确保按时完成；密切关注外部环境变化，及时调整项目计划，确保项目目标的实现。

***其他风险及应对策略：**

***风险描述：**学术成果转化困难、知识产权保护不力、团队协作效率低下等。

***应对策略：**针对成果转化风险，将建立与产业界紧密合作的成果转化机制，通过技术许可、联合研发、人才培养等方式，促进研究成果向实际应用转化；加强知识产权保护，构建多层次专利布局，并探索多种技术路线，确保技术领先性。针对团队协作风险，将建立明确的团队分工与沟通机制，通过定期技术交流、共享研究资源、共同解决技术难题等方式，提升团队协作效率。通过这些策略的综合运用，最大限度地降低风险，保障项目目标的顺利实现，为我国人工智能芯片技术的发展提供有力支撑。

**总结：**本项目实施计划详细规划了研究任务与时间安排，并针对可能面临的技术风险、资源风险、进度风险以及其他风险制定了相应的应对策略，确保项目能够按计划顺利推进并取得预期成果。通过科学合理的项目管理方法和风险控制措施，本项目将有效应对挑战，为我国人工智能芯片技术的发展提供有力支撑，并为相关领域的研究和应用推广提供宝贵的经验和参考。

十.项目团队

本项目汇聚了在材料科学、微电子工程、计算机体系结构、人工智能算法等领域具有深厚学术造诣和丰富工程经验的跨学科研究团队，成员均长期从事相关领域的前沿探索，具备完成本项目所要求的技术挑战和学术目标的专业能力。

**1.团队成员的专业背景与研究经验**

***项目负责人：张明**，博士，人工智能研究院芯片设计研究所研究员，IEEEFellow。长期从事神经形态计算与类脑芯片研究，在生物启发计算架构设计、低功耗神经形态器件物理、事件驱动计算理论等方面具有深厚积累。曾领导完成国家自然科学基金重点项目“神经形态计算架构与关键器件研究”，在顶级期刊发表多篇论文，如《NatureElectronics》、《ScienceRobotics》等，研究方向紧密围绕本项目核心内容，具备丰富的项目管理和团队领导经验，曾主持多项国家级科研项目，具有国际化的学术视野和产业资源整合能力。

***核心成员A（材料与器件方向）：李华**，教授，中国科学院半导体研究所材料与器件研究室主任，发展中国家科学院院士。材料科学与工程领域知名专家，在宽禁带半导体材料、低功耗器件物理和工艺技术方面取得多项突破性成果。拥有多项发明专利，并担任国际顶级期刊审稿人。在新型半导体材料（如碳纳米管、氮化镓、氧化镓等）的制备、表征和器件集成方面积累了丰富经验，具备深厚的材料科学基础和器件物理理解，能够为项目提供关键材料与器件技术支撑。

***核心成员B（架构设计方向）：王强**，教授，清华大学计算机科学与技术系，国家杰出青年科学基金获得者。长期从事计算机体系结构设计、片上系统（SoC）设计与优化研究，在可编程逻辑器件、专用处理器架构、神经形态计算等领域取得了显著成就。曾参与设计并流片验证了多款高性能计算芯片，在IEEETransactionsonComputers、ACMTransactionsonComputer-Architecture等顶级期刊发表多篇高水平论文，并拥有多项核心知识产权。在神经形态计算架构设计、硬件-软件协同优化等方面具有深厚造诣，能够为项目提供先进的架构设计理念和技术方案。

***核心成员C（编译器与软件栈方向）：赵红**，博士，卡内基梅隆大学计算机科学学院，IEEEFellow。专注于人工智能软件栈、编译器技术以及硬件加速器设计，在神经网络编译器、软件定义硬件