课题申报书人员分工

课题申报书人员分工一、封面内容

项目名称：面向新一代人工智能芯片的类脑计算架构优化与性能提升研究

申请人姓名及联系方式：张明，高级研究员，邮箱：zhangming@

所属单位：国家智能信息处理研究院芯片设计研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目旨在针对当前人工智能芯片在算力效率、功耗控制及并行处理能力方面的瓶颈，深入研究类脑计算架构的优化理论与实现方法。项目核心聚焦于开发一种融合神经形态计算与传统冯·诺依曼架构的新型计算范式，通过引入事件驱动计算、自适应突触权重调整及多尺度信息融合机制，显著提升芯片在低功耗环境下的处理速度与能效比。研究方法将结合硬件仿真、原型验证与大规模实验测试，重点解决神经突触阵列的高密度集成、动态重构算法及跨层信息传递的时序同步问题。预期成果包括一套完整的类脑计算架构设计方案、一套高精度性能评估模型，以及至少三款具有自主知识产权的芯片原型样机。项目成果将直接应用于自动驾驶感知系统、智能医疗诊断设备及边缘计算场景，为我国人工智能芯片技术抢占国际前沿提供关键技术支撑。

三.项目背景与研究意义

当前，人工智能（AI）已渗透至社会经济发展的各个层面，成为驱动技术革新的核心引擎。特别是以深度学习为代表的新一代AI技术，在图像识别、自然语言处理、智能决策等领域展现出超越传统方法的卓越性能。然而，支撑这些应用的AI芯片，正面临着一系列严峻挑战，严重制约了AI技术的进一步普及与深化应用。这主要体现在以下几个方面：首先是能效瓶颈，传统AI芯片，尤其是基于GPU和TPU的设计，在执行大规模矩阵运算时功耗极高，对于依赖电池供电的移动设备和边缘计算节点而言，能效比成为其性能提升的桎梏；其次是算力瓶颈，随着模型复杂度的指数级增长，现有芯片架构在并行处理能力、内存带宽和计算密度方面已显不足，导致训练和推理时延增加，难以满足实时性要求；再者是可扩展性问题，冯·诺依曼架构中计算单元与存储单元的分离导致数据传输成为性能瓶颈，芯片集成度提升受限，难以支撑日益庞大的AI模型。

面对上述问题，类脑计算作为一种模拟人脑神经元结构和信息处理机制的生物启发计算范式，为AI芯片的革新提供了全新的思路。类脑计算的核心优势在于其固有的事件驱动特性、低功耗运行机制和并行分布式处理能力。人脑通过数以亿计的神经元和突触，以极低的能耗实现了高效复杂的认知功能，其信息处理方式与AI任务的需求高度契合。研究表明，类脑芯片在处理感知类任务（如图像识别、语音识别）时，相较于传统芯片具有数个数量级的能效优势。尽管类脑计算展现出巨大潜力，但其研究与应用仍处于早期阶段，面临诸多技术难题。现有类脑芯片在器件精度、互连带宽、算法适配、软件生态等方面存在显著不足，导致其性能尚未完全发挥，离大规模商业化应用尚有距离。例如，神经突触和神经元的建模精度直接影响计算结果的准确性，而现有器件在模拟生物离子通道的动态特性时存在较大偏差；芯片间或片上不同功能模块间的互连带宽瓶颈，限制了大规模网络并行计算能力的发挥；此外，缺乏成熟的编译器和编程框架，使得类脑芯片的应用开发难度大、效率低。因此，深入研究和突破类脑计算架构的关键技术，不仅是应对当前AI芯片瓶颈的有效途径，更是抢占下一代计算技术制高点的战略选择，具有极其重要的研究必要性。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：社会价值层面，本项目成果有望推动智能设备向更节能、更智能、更可靠的方向发展。以自动驾驶为例，低功耗、高实时性的类脑计算芯片能够显著提升车载感知系统的性能和安全性，降低系统能耗，延长续航里程；在智能医疗领域，类脑芯片可用于开发低功耗的便携式诊断设备，实现实时健康监测和疾病预警，提升医疗服务的可及性和效率；在智慧城市和物联网场景，高效能的AI芯片能够支持更大规模设备的互联互通和智能协同，促进城市管理的精细化和社会运行的高效化。此外，项目成果还能提升我国在AI芯片领域的自主创新能力和核心竞争力，增强国家在战略性新兴产业中的话语权，对维护国家安全和促进科技自立自强具有深远意义。经济价值层面，本项目旨在开发具有自主知识产权的类脑计算架构和芯片技术，这将直接催生新的产业生态，带动相关产业链的发展，如神经器件制造、芯片设计工具、AI算法适配、应用解决方案等，形成新的经济增长点。相较于传统AI芯片，类脑芯片的能效优势将大幅降低AI应用的成本，拓宽AI技术的应用场景，特别是在对功耗敏感的移动和边缘市场，具有巨大的商业潜力。项目成果有望转化为具有市场竞争力的产品，提升相关企业的盈利能力和市场竞争力，为经济发展注入新动能。学术价值层面，本项目是对人脑计算原理的深入探索和技术实现，将推动神经科学、计算机科学、电子工程等多学科交叉融合，深化对智能信息处理机理的理解。项目提出的新型类脑计算架构和优化算法，将丰富计算理论体系，为解决复杂系统建模、大数据处理等前沿科学问题提供新的计算范式和方法工具。同时，项目的研究过程将培养一批掌握类脑计算前沿技术的复合型人才，提升我国在该领域的学术影响力，产出一系列高水平的学术论文和专利成果，推动相关学科领域的理论创新和技术进步。综上所述，本项目的研究不仅具有重要的现实紧迫性和应用前景，更具有深远的战略意义和学术价值，是应对时代挑战、引领科技革新的关键举措。

四.国内外研究现状

类脑计算作为一门融合神经科学、计算机科学和微电子学的前沿交叉学科，近年来在全球范围内受到广泛关注，吸引了大量研究资源投入。国际顶尖研究机构、大学和科技企业纷纷设立专项研究计划，推动类脑计算的理论研究、器件开发、架构设计和应用探索。从国际研究现状来看，主要呈现以下几个特点和研究进展：在器件层面，美籍华人张首晟团队在超导量子比特模拟二维拓扑超导体中的谷电子行为方面取得突破，为高精度神经突触模拟提供了新思路；美国卡内基梅隆大学HebbianDynamicsLab利用忆阻器阵列构建了具有可塑性的人工突触，并成功模拟了简单的学习行为；英国伯明翰大学等机构在碳纳米管晶体管神经形态器件方面取得进展，致力于提升器件的开关比和可靠性。在架构层面，IBM的TrueNorth芯片和Intel的Loihi芯片被广泛认为是早期具有代表性的神经形态计算芯片，它们实现了大规模神经元和突触的集成，并具备事件驱动处理能力，但在算力、功耗和软件生态方面仍有不足。瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的Haemmerle团队提出的“突触计算芯片”（SynapseComputeChip）架构，旨在通过专用硬件加速突触权重更新和信息传递过程。在算法层面，基于脉冲神经网络（SNN）的算法研究十分活跃，例如，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了多种SNN的脉冲编码方案和训练算法，试图解决SNN难以直接使用传统深度学习框架训练的问题。加州大学伯克利分校则提出了混合精度神经形态算法，旨在降低计算复杂度，提升算法效率。应用层面，国际研究已开始在机器人控制、传感器融合、模式识别等领域部署类脑计算系统，例如，牛津大学利用神经形态芯片构建了小型视觉传感器，用于机器人环境感知。总体而言，国际类脑计算研究在器件创新、架构设计、算法优化和初步应用方面取得了显著进展，但普遍面临器件精度不足、可扩展性差、软件工具不完善以及与现有计算体系融合困难等挑战。

与国际相比，我国在类脑计算领域的研究起步稍晚，但发展迅速，呈现出后发优势和创新活力。国内多个顶尖高校和研究机构已在该领域布局，并取得了一系列具有国际影响力的研究成果。在器件层面，清华大学、北京大学、中科院半导体所、中科院微电子所等研究机构在新型神经形态器件方面展开深入研究，例如，清华大学研发了基于铁电随机存取存储器（FeRAM）的神经突触，具有非易失性和低功耗特点；中科院微电子所则在CMOS工艺兼容的神经形态晶体管和器件集成方面取得了突破。在架构层面，国防科技大学、清华大学、浙江大学等高校研发了多款国产类脑计算芯片原型，例如，国防科技大学的“天机”系列芯片，采用了事件驱动架构和混合信号设计，具备一定的并行处理能力；清华大学的“类脑芯片”则重点探索了片上学习机制。在算法层面，中国科学院自动化所、浙江大学、哈尔滨工业大学等机构在脉冲神经网络训练、可塑性算法、认知模型等方面开展了深入研究，提出了多种适用于类脑芯片的算法框架。应用层面，国内研究在智慧城市交通管理、智能安防、无人驾驶等领域进行了探索性应用尝试，例如，中科院计算所与合作伙伴利用类脑计算技术构建了智能视频分析系统。国家高度重视类脑计算产业发展，设立了多个国家级重点研发计划和科研项目，为相关研究提供了强有力的支持。总体来看，我国类脑计算研究在政府支持力度、研究团队活力、部分技术领域（如特定器件研发）等方面具有优势，与国际先进水平的差距正在逐步缩小。然而，在基础理论研究深度、高端芯片制造工艺与产业链整合、跨学科研究协作机制、顶尖人才培养等方面仍存在明显不足，与国际顶尖水平相比，我国在类脑计算领域的整体实力和影响力仍有较大提升空间。

尽管国内外在类脑计算领域已取得诸多进展，但仍存在大量研究空白和亟待解决的问题。首先，在器件物理层面，模拟生物神经元和突触复杂电生理特性的高精度、低功耗、高可靠性器件仍显不足。现有神经形态器件在模拟离子通道动态、实现可塑性机制、保证长期稳定性等方面存在较大挑战，导致器件性能与生物原型存在较大差距。其次，在架构设计层面，如何实现大规模、高密度的神经元和突触集成，并保证片上高效的信息传输和并行处理，是当前架构设计的核心难题。此外，如何设计灵活可重构的架构以适应不同应用场景的需求，以及如何将类脑计算与传统计算架构进行有效融合，构建混合计算系统，也是亟待解决的关键问题。再次，在算法层面，现有类脑计算算法在训练效率、泛化能力、容错性等方面仍有很大提升空间。特别是如何发展高效的、适用于大规模稀疏异步脉冲神经网络训练算法，以及如何设计能够在线自适应、具有鲁棒性的学习规则，是推动类脑计算应用的关键瓶颈。此外，如何将深度学习等成熟算法有效地映射到类脑计算架构上，实现算法与硬件的协同优化，也是一个重要的研究方向。最后，在应用层面，尽管已有一些初步应用探索，但类脑计算技术要实现大规模商业化应用，仍面临诸多挑战，包括应用场景的精准把握、系统级优化设计、软件生态建设、标准规范制定等。特别是如何针对特定应用需求，设计定制化的类脑计算解决方案，并构建完善的开发工具链，是推动类脑计算技术走向成熟的关键。综上所述，当前类脑计算领域在器件、架构、算法和应用等方面均存在显著的研究空白和挑战，亟需开展深入系统的研究，以推动该技术的突破性进展和实际应用。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克新一代人工智能芯片在能效、算力和智能水平方面的瓶颈，通过对类脑计算架构的深入优化与实现，推动AI计算范式的革新。基于当前研究现状和发展趋势，结合我国在该领域的优势与挑战，本项目设定以下研究目标：

1.**总体研究目标：**构建一套面向新一代人工智能应用的高性能、低功耗、可扩展的类脑计算架构，并研制相应的原型芯片，在关键性能指标上实现显著突破，为我国AI芯片技术的发展提供核心支撑。

2.**器件与电路优化目标：**研发并优化适用于类脑计算的新型神经突触和神经元电路，提升器件精度、能效和可塑性，解决现有器件在模拟生物电生理特性、保证长期稳定性及实现低功耗事件驱动方面的不足。

3.**架构设计与优化目标：**设计并验证一种融合事件驱动、自适应计算和多尺度信息融合的新型类脑计算架构，提升芯片的并行处理能力、内存带宽利用率和计算效率，解决传统架构在处理大规模AI模型时的瓶颈问题。

4.**算法与软件适配目标：**开发针对类脑计算架构的高效编译器、训练算法和软件工具链，解决算法到硬件的映射、在线学习与适应等问题，降低类脑计算系统的开发门槛，提升应用效率。

5.**性能评估与应用验证目标：**对所提出的类脑计算架构和原型芯片进行全面的性能评估，包括能效、算力、实时性等关键指标，并在典型AI应用场景（如智能感知、边缘决策）中进行验证，展示其相较于传统芯片的优势。

为实现上述研究目标，本项目将开展以下详细研究内容：

1.**新型神经形态器件研究：**

***研究问题：**如何设计和制备具有高精度、低功耗、大带宽、长寿命和良好可塑性的生物-inspired神经突触与神经元器件，以准确模拟人脑信息处理的基本单元？

***研究内容：**基于现有CMOS工艺，探索新型器件结构（如新型忆阻器、跨阻晶体管、忆阻交叉点等），研究其物理机制，优化器件参数，提升模拟精度和动态范围。开发模拟生物突触可塑性（如长时程增强LTP、长时程抑制LTD）的电路模型和实现方法。研究器件的老化机理和稳定性问题，提出相应的电路设计或软件补偿策略。

***研究假设：**通过引入新型材料（如二维材料、有机半导体）或异质结构，结合创新的电路设计，可以在现有CMOS工艺上实现具有接近生物级别精度和能效的神经形态器件，其可塑性机制可以通过电路模拟有效实现。

2.**类脑计算架构设计：**

***研究问题：**如何设计一个大规模、高效能、可扩展的类脑计算架构，以支持复杂AI模型的并行处理和事件驱动计算？

***研究内容：**设计片上神经网络互连拓扑结构，优化信息传递路径，提高网络鲁棒性和计算效率。研究事件驱动（SNN）计算模式，设计支持稀疏事件高效处理的电路单元和时序机制。探索片上学习机制，研究如何利用本地或分布式计算资源实现权重的在线更新和神经网络的自适应。研究异构计算范式，将类脑计算单元与传统计算单元（如CPU、GPU）有效集成，构建混合计算系统。

***研究假设：**采用基于事件驱动的异步计算模式和优化的互连结构，可以显著降低芯片功耗，提高计算密度。通过设计支持片上学习的架构，可以使神经网络在部署后能够持续适应环境变化，提升系统智能化水平。异构计算系统能够有效结合类脑计算的低功耗优势和传统计算的高通量计算能力，实现性能与能效的协同优化。

3.**类脑计算算法与软件研究：**

***研究问题：**如何开发适用于类脑计算架构的高效训练算法、事件驱动的推理算法以及相应的编译器和软件工具？

***研究内容：**研究适用于脉冲神经网络（SNN）的高效训练算法，如动态权重更新、混合精度训练、基于退火的方法等，解决SNN难以直接使用梯度下降训练的问题。研究事件驱动的推理算法，优化信息编码和事件生成策略。开发面向类脑计算架构的编译器前端（将AI模型转化为硬件指令）和后端（资源分配、事件调度等），实现算法到硬件的高效映射。设计用户友好的软件接口和开发环境，支持类脑计算应用的开发与调试。

***研究假设：**通过引入生物启发机制（如神经可塑性、突触竞争等）到算法设计中，可以开发出高效且鲁棒的类脑计算训练和推理算法。设计的编译器能够有效利用硬件资源，实现AI模型在类脑芯片上的高效运行。用户友好的软件工具链能够降低开发门槛，促进类脑计算技术的应用推广。

4.**原型芯片研制与性能评估：**

***研究问题：**如何研制基于所提出的架构和器件的原型芯片，并在典型应用场景中进行测试和评估，验证其性能优势？

***研究内容：**基于成熟的CMOS工艺流程，流片验证所设计的类脑计算核心单元和芯片架构。开发测试平台和评估方法，对原型芯片的关键性能指标（如功耗、算力、延迟、事件率、面积等）进行精确测量。选择典型的AI应用场景（如图像边缘检测、简单语音识别、环境状态分类等），在原型芯片上部署和运行相关模型，与传统AI芯片进行性能对比分析。

***研究假设：**研制的原型芯片能够在保持较高计算精度的同时，显著降低功耗和延迟，尤其在处理稀疏、时序敏感的感知类任务时，展现出比传统冯·诺依曼架构更优的性能和能效比。在选定的应用场景中，原型芯片能够实现实时或近实时的智能处理，验证其潜在的实用价值。

六.研究方法与技术路线

为实现本项目设定的研究目标，并完成详细的研究内容，我们将采用一系列系统化、科学化的研究方法，并遵循清晰的技术路线进行研究。具体方法与技术路线如下：

1.**研究方法**

1.1**理论分析与建模方法：**

***内容：**针对神经形态器件物理机制、类脑计算架构信息流、学习算法动态过程等，开展深入的理论分析。建立器件物理模型，模拟其电学特性、可塑性演变和老化行为。构建计算模型，分析不同架构设计、互连方式、算法策略对计算性能、能效和鲁棒性的影响。运用数学工具（如微分方程、概率论、图论）描述和分析复杂系统行为。

***应用：**用于指导器件设计优化、架构方案选择、算法理论验证和性能预测。

1.2**仿真与建模方法：**

***内容：**利用专业的电路仿真工具（如SPICE、HSPICE）进行器件级和电路级仿真，验证器件性能和电路功能。采用系统级仿真平台（如NEURON、NEST、Brian2）或自行开发的仿真环境，对神经网络模型、类脑计算架构和算法进行行为级和系统级仿真。开发或利用现有的硬件描述语言（如Verilog）和综合工具，进行架构的RTL级建模与仿真。

***应用：**用于评估不同设计方案的性能、探索复杂算法行为、指导芯片架构的详细设计和验证。

1.3**实验设计与方法：**

***内容：**设计并实施实验以验证理论分析和仿真结果。器件实验包括制备不同结构的神经形态器件样品，通过微纳加工技术（如光刻、刻蚀、沉积）实现，并利用半导体测试仪器（如源表、示波器、频谱仪）测量其电学参数、存储特性、读写速度和长期稳定性。架构实验包括基于FPGA或ASIC流片验证核心计算单元或完整芯片原型，搭建测试平台，进行功能验证和性能测试。算法实验包括在软件平台或硬件平台上实现和测试不同的训练与推理算法，收集运行数据。

***应用：**用于验证器件和芯片的实际性能、评估算法的有效性、发现理论和仿真模型中的不足。

1.4**数据收集与分析方法：**

***内容：**系统收集实验和仿真过程中产生的各类数据，包括器件参数、电路性能指标、仿真结果、芯片测试数据、算法运行日志、应用性能评估结果等。采用统计分析、机器学习等方法对数据进行分析，提取关键特征，识别规律，验证研究假设。利用可视化工具展示数据分析结果。

***应用：**用于评估研究进展、验证研究结论、指导后续研究方向的调整和优化。

1.5**跨学科合作方法：**

***内容：**建立由神经科学家、物理学家、材料科学家、电子工程师、计算机科学家、软件工程师等组成的多学科研究团队，定期进行交流研讨，共享研究进展和资源，共同解决研究中遇到的问题。

***应用：**用于促进知识交叉融合，激发创新思维，确保研究的科学性和前瞻性。

2.**技术路线**

本项目的技术路线遵循“理论分析-器件研发-架构设计-算法开发-原型验证-应用评估”的迭代优化过程，具体关键步骤如下：

2.1**阶段一：基础理论与器件探索（第1-12个月）**

***关键步骤：**

*深入分析现有神经形态器件（忆阻器、MOSFET等）的优缺点及物理机制，结合生物突触特性，提出新型器件结构或改进方案。

*建立所选器件的物理模型和电路模型，利用仿真工具进行性能预测和参数优化。

*设计实验方案，制备初步的器件样品，进行关键电学参数和存储特性的测试。

*开展基础理论分析，研究适用于类脑计算的互连拓扑、事件驱动机制和片上学习原理。

***预期成果：**形成新型器件设计概念，获得初步的器件实验数据，建立关键器件模型，完成基础理论分析报告。

2.2**阶段二：器件优化与电路设计（第13-24个月）**

***关键步骤：**

*基于实验结果和理论分析，进一步优化器件结构、材料或工艺参数，提升器件精度、能效和可塑性。

*设计支持器件特性的神经突触和神经元电路单元，实现可塑性机制和事件驱动逻辑。

*开发器件测试的自动化流程，扩大样品测试范围，评估器件的长期稳定性和可靠性。

*初步设计片上神经网络互连方案。

***预期成果：**获得性能更优的神经形态器件样品和测试数据，完成关键电路单元的设计和仿真验证，形成初步的互连设计思路。

2.3**阶段三：类脑计算架构设计与算法研究（第25-36个月）**

***关键步骤：**

*综合考虑器件能力、计算需求和应用场景，完成类脑计算架构的详细设计，包括计算单元、互连网络、存储结构、片上学习机制等。

*开发或选用合适的硬件描述语言，完成架构的RTL级描述和功能仿真。

*研究并开发适用于所设计架构的事件驱动SNN训练算法和推理算法。

*开始设计编译器的前端和后端，实现AI模型到硬件指令的映射。

***预期成果：**完成类脑计算架构的详细设计文档和RTL代码，初步开发SNN训练与推理算法，完成编译器关键模块的设计。

2.4**阶段四：原型芯片研制与初步验证（第37-48个月）**

***关键步骤：**

*将设计的核心计算单元或芯片提交给半导体工艺线进行流片。

*研制FPGA验证平台或原型测试板，对芯片样品进行功能验证和关键性能指标（功耗、时序、事件率等）的测试。

*在软件平台或早期原型上实现和测试核心算法。

*选择1-2个典型AI应用场景，在原型芯片上部署简单模型，进行初步的性能评估。

***预期成果：**获得类脑计算原型芯片样品，完成初步的功能和性能测试，获得初步的应用验证数据。

2.5**阶段五：系统优化与应用深化（第49-60个月）**

***关键步骤：**

*基于原型验证结果，分析性能瓶颈，对器件、电路、架构或算法进行优化迭代。

*完善编译器开发，提升代码生成效率和系统性能。

*在选定的应用场景中，尝试部署更复杂的AI模型，进行更深入的性能评估和对比分析。

*整理研究数据和成果，撰写学术论文和专利。

***预期成果：**优化后的原型芯片或系统，获得更全面的应用性能数据，形成系列研究成果（论文、专利等）。

2.6**阶段六：总结与成果推广（第61-72个月）**

***关键步骤：**

*全面总结项目研究成果，评估目标达成情况。

*深入分析类脑计算技术的优势、局限性和未来发展方向。

*探索成果的转化潜力，为后续研究和应用推广提供建议。

***预期成果：**项目总结报告，对未来研究方向的展望，潜在的成果转化基础。

七．创新点

本项目立足于当前人工智能芯片的发展瓶颈和类脑计算的研究前沿，旨在通过系统性的研究和技术创新，推动高性能、低功耗AI计算范式的变革。项目的创新点主要体现在以下几个方面：

1.**新型神经形态器件与电路的综合创新：**项目在器件层面并非简单改良现有器件，而是着眼于构建更接近生物神经突触和神经元特性的高性能集成器件。创新点在于：一是探索新型材料（如二维材料、有机半导体、特定金属氧化物）或异质结构，结合创新的微纳加工工艺，设计具有更高精度（更宽的模拟动态范围）、更低功耗、更大带宽、更长寿命和更好生物可塑性的神经突触与神经元器件；二是提出新颖的电路设计方法，例如，设计能够精确模拟生物离子通道动态特性的跨阻放大器、开发高效的事件驱动脉冲发生与阈值检测电路、研究基于忆阻器等非易失性存储器的可塑性突触电路，以提升器件的功能性和集成度。这种器件与电路的协同设计与优化，旨在从根本上解决现有神经形态器件在精度、功耗和可塑性方面的瓶颈，为实现高性能类脑计算奠定坚实的物理基础。

2.**面向大规模应用的高效类脑计算架构创新：**项目在架构层面提出的创新在于：一是设计一种融合了深度、稀疏、异步特性，并支持片上自适应学习与多尺度信息融合的新型类脑计算架构。这种架构旨在通过优化神经元与突触的密度和连接方式，结合高效的事件驱动信息处理机制，显著提升芯片的并行计算能力和内存带宽利用率，同时大幅降低功耗和延迟；二是探索异构计算范式，将新型类脑计算核心与传统的冯·诺依曼架构（如CPU、GPU）进行有机集成，构建混合计算系统。该系统可以利用类脑单元处理低功耗、时序敏感的感知任务，而将复杂的数据预处理、模型训练或推理任务交给传统计算单元，实现计算任务在两种架构间的智能卸载与协同工作，从而在保持高性能的同时，进一步优化能效和系统灵活性。这种架构设计理念旨在克服纯类脑架构在算力和复杂任务处理能力上的不足，以及纯冯·诺依曼架构在能效上的短板。

3.**适用于类脑计算的高效编译与自适应算法创新：**项目在算法与软件层面提出的创新包括：一是研究并开发面向所设计类脑计算架构的高效编译器技术。这包括设计能够将深度学习模型（如CNN、RNN）或脉冲神经网络模型自动映射到硬件架构上的前端转换器，以及实现资源分配、事件调度、权重更新等硬件相关优化的后端综合器。目标是最大限度地提高模型在硬件上的运行效率，降低开发复杂度；二是探索适用于大规模稀疏异步脉冲神经网络（SNN）的高效训练算法。鉴于SNN难以直接应用反向传播等传统方法，项目将研究基于动态权重更新、混合精度训练、在线学习、迁移学习或强化学习等新思路的训练策略，以提高SNN的学习效率和泛化能力；三是研究事件驱动的推理算法优化，例如，开发更有效的脉冲编码方案、改进事件生成逻辑以减少不必要的计算和通信开销，并设计能够适应环境变化的在线自适应推理机制。这些算法与软件的创新旨在弥合算法与硬件之间的鸿沟，降低类脑计算系统的开发门槛，提升其实际应用性能和智能化水平。

4.**系统级优化与深度应用验证创新：**项目的创新点还体现在对整个类脑计算系统的综合优化和深度应用验证上。这包括：一是在芯片设计、算法开发和应用部署之间建立紧密的反馈循环。通过在早期阶段就考虑应用需求，指导架构和算法的设计；通过在原型芯片上进行应用验证，及时发现并解决系统在性能、功耗、易用性等方面的问题，实现软硬件协同优化；二是选择具有代表性且对功耗敏感的AI应用场景（如智能视觉感知、边缘决策、环境交互等），对原型芯片进行深入的性能评估和与传统AI芯片的对比分析。这不仅是验证技术本身性能的机会，更是探索类脑计算在实际场景中独特优势（如极低功耗下的实时处理能力）的关键环节，能够为技术的后续发展和应用推广提供有力的实证支持。

综上所述，本项目通过在器件、架构、算法、软件和系统验证等多个层面的协同创新，力求突破当前类脑计算研究中的关键瓶颈，为发展新一代高性能、低功耗的人工智能芯片提供具有自主知识产权的核心技术解决方案，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。

八．预期成果

本项目旨在通过系统深入的研究，在类脑计算领域取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果，为我国人工智能芯片技术的发展提供核心支撑。预期成果主要包括以下几个方面：

1.**理论成果：**

***新型神经形态器件理论与模型：**预期提出并验证一种或多种基于新型材料或结构的高性能神经形态器件设计理论。形成一套更精确模拟生物突触电学特性、可塑性机制和老化行为的物理模型和电路模型。发表高水平学术论文，揭示器件物理机制与计算性能之间的内在联系，为后续器件研发提供理论指导。可能的理论贡献包括对新型材料信息存储机制的新认识、对器件非线性动力学行为的深刻理解、以及对可塑性算法硬件实现机理的阐明。

***类脑计算架构理论与方法：**预期建立一套适用于大规模应用的类脑计算架构设计理论框架，涵盖优化的互连拓扑、高效的事件驱动计算模式、片上学习机制设计原则以及异构计算系统的协同工作模式。形成一套系统性的架构评估方法，能够量化分析不同架构设计在性能、能效、可扩展性等方面的优劣。发表系列研究论文，提出具有自主知识产权的类脑计算架构设计理念和方法，推动该领域理论体系的完善。

***类脑计算算法与理论：**预期开发并验证一套适用于所设计架构的高效SNN训练与推理算法。可能的理论贡献包括提出新的训练范式（如改进的动态权重更新规则、结合生物启发的优化算法），理论分析其收敛性、泛化能力和计算复杂度；提出新的事件驱动编码策略和推理加速方法，理论评估其对计算效率和能效的提升效果；可能的话，为在线学习和自适应算法建立理论分析框架。预期发表高水平论文，提升我国在类脑计算算法领域的理论影响力。

2.**实践成果：**

***原型芯片与核心知识产权：**预期成功研制出基于所提出的架构和器件的类脑计算原型芯片或核心功能模块。原型芯片应在功耗、事件率、计算密度、能效比等关键性能指标上，相较于现有技术实现显著提升。预期获得1-2款具有创新性的类脑计算原型芯片样品。围绕器件设计、电路设计、架构设计、编译器开发、算法实现等方面，申请国内外发明专利多项，形成一批具有自主知识产权的核心技术。

***软件工具与开发平台：**预期开发出面向所设计类脑计算架构的编译器原型系统，具备一定的模型转换和硬件映射能力。预期开发或集成一套类脑计算算法开发与仿真平台，支持SNN模型构建、训练、仿真和评估。这些软件工具将降低类脑计算系统的研发门槛，为后续应用推广和生态建设提供基础支撑。

***应用验证与性能评估：**预期在典型的AI应用场景（如移动端的图像识别、边缘设备的语音唤醒、工业现场的异常检测等）中，对原型芯片进行部署和测试，验证其性能优势。预期获得原型芯片与传统AI芯片（如基于CPU/GPU/FPGA的方案）在相同任务下的性能（准确率、延迟、功耗、面积）对比数据，量化展示类脑计算在特定场景下的能效优势或计算能力提升。形成应用验证报告，为技术的实际应用提供数据支持。

3.**人才培养与社会效益：**

***高层次人才队伍：**预期培养一批掌握类脑计算前沿理论、器件研发、架构设计、算法开发、系统验证等核心技能的高层次研究人才，包括博士后、博士和硕士研究生。他们将成为我国AI芯片领域宝贵的技术力量。

***学术影响力与行业贡献：**通过发表高水平论文、申请专利、参加国内外学术会议等方式，提升项目团队在类脑计算领域的学术声誉和国际影响力。研究成果有望推动国内相关产业链的发展，为我国在下一代人工智能计算领域抢占先机、实现技术自立自强提供关键支撑，产生显著的社会和经济效益。

总而言之，本项目预期在类脑计算的理论研究、技术创新、原型研制和应用验证等方面取得一系列重要成果，为构建我国自主可控的人工智能计算技术体系做出实质性贡献。

九.项目实施计划

为确保项目研究目标的顺利实现，本项目将按照科学、系统、高效的原则，制定详细的项目实施计划。该计划明确了各阶段的研究任务、时间安排、人员分工和预期产出，并考虑了潜在的风险及应对策略。

1.**项目时间规划**

本项目总研究周期为72个月，划分为六个主要阶段，每个阶段有其明确的任务目标和时间节点。项目团队成员将根据各阶段任务需求，进行合理的分工与合作。

***第一阶段：基础理论与器件探索（第1-12个月）**

***任务分配：**由理论组负责深入分析现有器件和生物模型，提出新型器件结构概念；器件组负责建立器件物理和电路模型，进行仿真优化；材料组（如有）负责探索新型材料特性。实验组开始设计初步样品制备方案。

***进度安排：**第1-3个月，完成文献调研，确定器件研究方向和初步结构方案；第4-6个月，完成器件模型建立与初步仿真验证；第7-9个月，完成实验方案设计与样品制备流程规划；第10-12个月，开始制备初步器件样品，并进行基础电学参数测试。

***预期成果：**形成新型器件设计概念报告，完成器件模型与仿真结果，获得首批器件样品及初步测试数据，完成基础理论分析报告。

***第二阶段：器件优化与电路设计（第13-24个月）**

***任务分配：**器件组根据实验结果继续优化器件结构工艺；电路组负责设计神经突触、神经元电路单元及事件驱动逻辑；仿真组负责扩展电路级仿真，验证电路功能与性能；实验组继续进行器件测试，并开始电路样品制备。

***进度安排：**第13-15个月，根据实验数据优化器件设计，完成器件模型更新；第16-18个月，完成神经突触与神经元电路单元设计，并进行仿真验证；第19-21个月，开始电路样品制备，并进行流片准备；第22-24个月，完成首批电路样品测试，初步设计片上互连方案。

***预期成果：**获得性能优化的器件样品及详细测试数据，完成关键电路单元设计、仿真验证和样品制备，形成初步的互连设计方案。

***第三阶段：类脑计算架构设计与算法研究（第25-36个月）**

***任务分配：**架构组负责完成类脑计算架构的详细设计，包括计算单元、互连网络、存储等；软件组（算法与编译器）负责SNN训练与推理算法研究，以及编译器前端和后端开发；理论组继续进行架构层面的理论分析。

***进度安排：**第25-27个月，完成架构详细设计文档，开始RTL级代码编写；第28-30个月，完成架构功能仿真，开始SNN算法研究；第31-33个月，完成编译器前端开发，开始后端设计；第34-36个月，初步实现SNN算法原型，完成架构与算法的初步集成验证。

***预期成果：**完成类脑计算架构详细设计文档和RTL代码，初步开发SNN核心算法，完成编译器关键模块的设计与初步实现。

***第四阶段：原型芯片研制与初步验证（第37-48个月）**

***任务分配：**架构组与电路组负责将设计提交流片；硬件组负责流片后芯片样品的接收、封装和测试平台搭建；软件组负责算法在仿真器或早期原型上的实现与测试；应用组负责选择应用场景，准备测试模型。

***进度安排：**第37-39个月，完成芯片流片申请与样品接收；第40-42个月，搭建FPGA验证平台或原型测试板，进行功能验证；第43-45个月，进行关键性能指标（功耗、时序、事件率等）测试；第46-48个月，在软件或早期原型上实现核心SNN算法，并在选定的应用场景进行初步部署测试。

***预期成果：**获得类脑计算原型芯片样品，完成初步功能验证和关键性能测试，获得初步的应用验证数据。

***第五阶段：系统优化与应用深化（第49-60个月）**

***任务分配：**根据初步验证结果，各小组分工进行系统级优化。架构组优化架构设计，电路组优化单元电路，算法组优化算法，软件组完善编译器，应用组深化应用场景测试。

***进度安排：**第49-51个月，分析验证结果，确定优化方向；第52-54个月，实施器件、电路、架构或算法的优化；第55-57个月，完善编译器开发，提升系统性能；第58-60个月，在选定的应用场景部署更复杂模型，进行深入性能评估。

***预期成果：**优化后的原型芯片或系统，获得更全面的应用性能数据，形成系列研究成果（论文、专利等）。

***第六阶段：总结与成果推广（第61-72个月）**

***任务分配：**负责人组织编写项目总结报告，全面梳理研究成果；各小组完成未发表论文的撰写与投稿；负责人与合作单位探讨成果转化可能性。

***进度安排：**第61-63个月，整理项目数据与文档，开始撰写总结报告；第64-66个月，完成大部分研究论文的撰写与投稿；第67-69个月，参加相关学术会议，展示研究成果；第70-72个月，完成项目总结报告，形成成果转化建议，项目正式结题。

***预期成果：**项目总结报告，系列高水平学术论文，潜在的成果转化基础，为后续研究奠定基础。

2.**风险管理策略**

项目实施过程中可能面临各种风险，包括技术风险、管理风险和外部风险。我们将制定相应的应对策略，以减少风险对项目进度和成果的影响。

***技术风险及应对策略：**

***风险1：新型器件研发失败或性能未达预期。**

**应对策略：**加强前期理论分析和仿真预研，选择成熟度较高的材料与工艺进行探索；建立完善的器件测试和失效分析流程；设置备选器件方案，如采用成熟的忆阻器等器件进行初步架构验证，再逐步转向新型器件。加强与国际领先研究组的交流合作，借鉴成功经验。

***风险2：类脑计算架构设计复杂度高，难以实现或性能不达标。**

**应对策略：**采用模块化设计方法，分阶段实现架构核心功能；加强架构的理论建模与分析，指导设计方向；利用高级EDA工具进行辅助设计；在早期阶段通过原型验证关键模块，及时发现并修正设计缺陷；考虑采用混合计算架构作为过渡方案。

***风险3：SNN训练算法收敛性差或泛化能力不足。**

**应对策略：**深入研究生物学习机制，借鉴其启发式算法思想；探索混合精度训练、在线学习等新方法；构建多样化的训练数据集，提升算法鲁棒性；开发高效的算法验证平台，快速评估不同算法的性能。

***风险4：编译器开发进度滞后，影响算法到硬件的映射效率。**

**应对策略：**提前规划编译器开发路线图，明确各模块开发任务与依赖关系；采用迭代式开发方法，先实现核心功能，再逐步扩展；组建经验丰富的软件团队，加强与硬件团队的紧密沟通；引入现有开源编译器框架作为基础，加速开发进程。

***管理风险及应对策略：**

***风险1：项目团队协作不畅，沟通效率低下。**

**应对策略：**建立定期（如每周/双周）的团队例会制度，确保信息畅通；使用项目管理工具（如JIRA、Confluence）进行任务分配、进度跟踪和文档共享；明确各成员的角色与职责，建立有效的沟通机制和冲突解决流程。

***风险2：研究进度无法按计划推进。**

**应对策略：**制定详细的项目执行计划，并进行动态调整；建立关键里程碑制度，定期评估进度偏差，及时采取纠正措施；加强人员管理，激发团队积极性；预留一定的缓冲时间应对突发状况。

***风险3：经费使用不当或预算超支。**

**应对策略：**制定详细预算计划，明确各项经费的用途与额度；加强经费使用的监督与管理，确保专款专用；定期进行经费使用情况核算，及时调整支出结构；积极寻求外部合作与支持，拓宽经费来源。

***外部风险及应对策略：**

***风险1：技术发展方向快速变化，导致研究成果落后。**

**应对策略：**保持对领域前沿动态的密切跟踪，及时调整研究方向与技术路线；加强学术交流，积极参与国际顶级会议，吸收最新研究成果；建立灵活的研究机制，鼓励探索性研究，容忍试错；注重基础理论研究，构建具有前瞻性的技术体系。

***风险2：相关技术标准尚未成熟，影响成果转化与应用推广。**

**应对策略：**积极参与国内外相关技术标准的制定工作，推动标准化进程；加强与产业界合作，了解市场需求，确保研究成果的实用性和兼容性；探索多种成果转化模式，如联合研发、技术许可、孵化创业等；构建完善的知识产权保护体系，为成果转化提供法律保障。

***风险3：政策环境变化或funding拨款调整。

**应对策略：**密切关注国家及地方相关政策导向，及时调整研究计划以适应政策变化；拓展多元化funding渠道，降低对单一资金来源的依赖；加强成果的科普宣传，争取社会各界对项目价值的认可与支持。

十.项目团队

本项目团队由来自国内顶尖高校和科研机构的人工智能、微电子、神经科学和软件工程领域的资深专家和青年骨干组成，团队成员均具有丰富的科研经验和扎实的专业基础，覆盖了项目研究所需的跨学科知识体系，能够有效支撑项目的顺利实施和预期目标的达成。

1.**团队成员的专业背景与研究经验**

***项目负责人（张明）：**人工智能领域资深研究员，博士学历，研究方向为类脑计算与人工智能芯片设计。拥有15年AI算法与硬件架构研究经验，曾领导完成多项国家级AI芯片研发项目，发表顶级期刊论文30余篇，申请专利20余项，曾获国家科技进步二等奖。在神经形态计算领域具有深厚积累，尤其在神经形态器件物理模型构建、事件驱动架构设计及深度学习模型在类脑芯片上的映射方法方面成果卓著。

***器件与电路负责人（李强）：**微电子学与固体电子学专业教授，拥有12年半导体器件物理与电路设计研究经验，博士学历，研究方向为新型神经形态器件与电路。在忆阻器、跨阻晶体管等器件层面取得多项突破性进展，相关成果发表于Nature、Science等国际顶级期刊。主持完成多项国家级科研项目，擅长低功耗电路设计，对生物神经信息处理机制有深入理解。

***架构与算法负责人（王华）：**计算机科学与技术领域副教授，研究方向为神经形态计算、脉冲神经网络算法及硬件加速。在SNN模型压缩、事件驱动算法优化及神经形态芯片架构设计方面具有丰富经验，开发的多款SNN模型在ImageNet竞赛中取得优异成绩。发表国际学术会议论文40余篇，拥有多项软件著作权。

***软件与编译器负责人（赵伟）：**软件工程与人工智能交叉学科背景，拥有10年嵌入式系统开发与编译器技术研究经验，博士学历，研究方向为类脑计算软件工具链开发。精通C/C++语言及硬件描述语言，在神经形态计算编译器前端、后端优化及神经形态芯片的软件生态构建方面积累了深厚的技术储备，曾参与开发用于神经形态芯片的专用编译器，大幅提升了模型映射效率。

***应用验证负责人（陈静）：**人工智能应用与系统架构专业博士，研究方向为智能感知与边缘计算。在计算机视觉、语音识别等领域具有丰富的项目经验，擅长将AI技术应用于实际场景，曾主导开发多款商用AI产品。熟悉主流AI框架与芯片平台，能够精准把握应用需求，为类脑计算芯片提供针对性的应用验证方案。

***理论分析与神经科学顾问（刘洋）：**神经科学与生物物理专业教授，拥有20年脑科学研究经验，研究方向为计算神经科学与类脑计算模型。在模拟生物神经元动力学、突触可塑性机制及信息处理模式方面取得系列创新成果，其研究成果为项目提供了重要的生