课题申报申请书模板范文

课题申报申请书模板范文一、封面内容

项目名称：面向下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，zhangming@

所属单位：国家人工智能研究院芯片设计中心

申报日期：2023年11月15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，开展类脑计算架构的优化与性能提升研究，以解决当前AI芯片在能效、并行处理和实时响应等方面面临的瓶颈问题。项目核心内容围绕类脑计算的基本原理与硬件实现展开，重点研究基于脉冲神经网络（SNN）的异构计算架构设计，结合新型存储器技术（如存内计算）和低功耗神经形态芯片工艺，构建具有高并行度和低功耗特性的AI计算平台。研究方法将采用多尺度仿真与实验验证相结合的技术路线，首先通过理论建模和仿真平台对类脑计算架构进行性能评估，再结合实际硬件平台进行原型验证，最终形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论。预期成果包括：1）提出一种基于可重构神经形态芯片的类脑计算架构，理论功耗降低40%以上，并行处理能力提升至现有AI芯片的3倍；2）开发一套支持存内计算的类脑芯片设计工具链，包含硬件描述语言（HDL）编译器和仿真器；3）完成一套面向视觉识别任务的类脑计算芯片原型样机，并在特定场景下实现实时处理能力。本项目的实施将推动类脑计算技术在智能物联网、自动驾驶等领域的应用落地，为我国在高端AI芯片领域实现自主可控提供关键技术支撑。

三.项目背景与研究意义

当前，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到社会经济的各个层面，成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。人工智能芯片作为AI技术的算力基础，其性能、功耗和成本直接影响着AI应用的广泛部署和智能化水平的提升。然而，传统冯·诺依曼计算架构在处理AI任务时逐渐暴露出其固有的局限性，主要体现在高功耗、冯·诺依曼瓶颈以及缺乏生物神经系统的可塑性和鲁棒性等方面。随着深度学习模型规模和复杂度的持续增长，对AI芯片的计算能效和并行处理能力提出了更高的要求，传统芯片在满足这些需求方面面临日益严峻的挑战。

在AI芯片领域，神经形态计算作为一种模拟生物神经系统信息处理机制的计算机体系结构，近年来受到学术界和产业界的广泛关注。神经形态计算的核心思想是通过模仿生物大脑的神经元和突触结构，实现信息的存储、计算和传输的统一，从而在保持高并行度的同时显著降低功耗。与传统计算架构相比，神经形态计算具有以下几个显著优势：首先，其计算与存储的紧密结合（存内计算）能够有效缓解数据传输带来的能量损耗；其次，其事件驱动的处理机制使得系统能够在极低的功耗下实现持续监控和实时响应；最后，其分布式计算和自适应学习特性赋予了系统更强的鲁棒性和可塑性。目前，国际上已有多个研究团队在神经形态计算领域取得了重要进展，例如IBM的TrueNorth芯片、英伟达的NVIDIAJetsonAGXNX平台以及Intel的Loihi芯片等，这些成果初步展示了神经形态计算在特定应用场景下的潜力。

尽管神经形态计算展现出巨大的应用前景，但目前仍面临诸多挑战，主要包括：1）硬件实现难度大：神经形态芯片需要采用特殊的器件工艺和电路设计，目前主流半导体工艺难以直接支持神经形态计算所需的低功耗、高并行和可编程性要求；2）软件生态不完善：缺乏成熟的编译器、仿真器和开发工具链，限制了神经形态计算的应用开发；3）架构设计复杂：如何设计高效的神经形态计算架构以平衡性能、功耗和面积（PPA）是一个复杂的工程问题；4）应用场景有限：目前神经形态计算主要应用于边缘计算和特定智能感知任务，大规模商业化应用尚不成熟。这些问题严重制约了神经形态计算技术的进一步发展和应用推广，亟需开展深入研究以突破技术瓶颈。

本项目的开展具有重要的现实意义和长远价值。从社会价值层面来看，随着智能化社会的加速到来，对高效、低功耗AI芯片的需求日益迫切。本项目通过优化类脑计算架构，有望显著降低AI芯片的功耗，这对于推动绿色计算、实现可持续发展具有重要意义。特别是在移动设备和可穿戴设备等对功耗敏感的应用场景中，低功耗AI芯片的研制能够延长设备续航时间，提升用户体验。此外，本项目的研究成果还将促进智能物联网、自动驾驶、智慧医疗等领域的智能化水平提升，为构建万物互联的智能社会提供强大的技术支撑。

从经济价值层面来看，AI芯片是人工智能产业的核心基础，其技术水平和市场份额直接关系到国家在人工智能领域的竞争力。本项目通过自主研制高性能、低功耗的类脑计算芯片，有助于突破国外在高端AI芯片领域的垄断，降低我国对进口芯片的依赖，保障国家信息安全。同时，本项目的研究将带动相关产业链的发展，包括半导体制造、EDA工具、应用软件等，形成新的经济增长点，为我国经济转型升级注入新的活力。据相关机构预测，到2030年，全球AI芯片市场规模将达到千亿美元级别，其中神经形态计算芯片将占据重要份额。本项目的成功实施将抢占产业制高点，为我国AI芯片企业创造巨大的经济效益。

从学术价值层面来看，本项目深入探索类脑计算的基本原理和硬件实现机制，将推动神经形态计算理论体系的完善。通过对神经形态芯片架构的优化，本项目将揭示计算、存储和通信三者融合的内在规律，为未来计算架构的发展提供新的思路。此外，本项目的研究将促进跨学科交叉融合，推动计算机科学、电子工程、神经科学等领域的协同发展。本项目的研究成果将发表在高水平的学术期刊和会议上，培养一批掌握类脑计算技术的复合型人才，提升我国在人工智能基础研究领域的国际影响力。

四.国内外研究现状

类脑计算作为人工智能领域的前沿研究方向，近年来在全球范围内受到了广泛的关注，形成了多元化的研究格局。从国际研究现状来看，欧美日等发达国家在类脑计算领域投入了大量资源，取得了显著的研究成果，并在一定程度上引领着该领域的发展方向。

在基础理论研究方面，国际学者对生物神经系统的信息处理机制进行了深入探索，提出了多种神经形态计算模型和算法。例如，IBM的研究团队在TrueNorth芯片上实现了大规模脉冲神经网络（SNN），该芯片包含数百万个神经元和数十亿个突触，展示了神经形态计算的高并行处理能力。麻省理工学院（MIT）的研究人员提出了Event-Driven神经网络模型，该模型能够模拟生物神经系统的自下而上信息处理方式，显著降低了计算和通信的能耗。加州理工学院（Caltech）的研究团队则聚焦于神经形态芯片与生物神经系统的协同工作，探索了如何利用神经形态计算技术辅助脑科学研究。这些基础理论研究为类脑计算的发展奠定了重要的理论基础，揭示了生物神经系统高效信息处理的内在机制。

在硬件实现方面，国际主流半导体企业和研究机构积极布局神经形态计算芯片的研发。除了IBM的TrueNorth芯片外，英伟达（NVIDIA）推出了NVIDIAJetsonAGXNX平台，该平台集成了GPU和TPU，并支持神经形态计算加速。Intel则开发了Loihi芯片，这是一款专为神经形态计算设计的可编程芯片，支持事件驱动的计算和在线学习。此外，德国的Heinrich-Hertz研究所（HHI）开发了Siliconneuromorphicchips，这些芯片基于CMOS工艺，实现了高密度的神经形态计算单元。瑞士的EPFL大学也开发了SpiNNaker项目，这是一个大规模神经形态计算模拟器，用于研究大脑的信息处理机制。这些硬件研究成果展示了神经形态计算技术在实际应用中的潜力，为类脑计算的发展提供了重要的技术支撑。

在软件与算法方面，国际研究者开发了多种神经形态计算框架和工具。例如，NVIDIA推出了TensorRT-NNP插件，支持在GPU上运行神经形态计算模型。Intel则开发了OpenVINO工具包，支持神经形态计算芯片的优化和部署。此外，英国剑桥大学的JAXON项目开发了NEURON仿真器，用于模拟神经形态计算模型。这些软件工具为神经形态计算的应用开发提供了便利，促进了该技术的实际应用。

在应用探索方面，国际研究者将神经形态计算技术应用于多个领域，包括智能感知、机器人控制、能源管理等。例如，IBM的TrueNorth芯片被应用于智能视觉系统，实现了高效的图像识别。英伟达的NVIDIAJetsonAGXNX平台被应用于自动驾驶和智能机器人，实现了实时环境感知和决策。此外，德国的Heinrich-Hertz研究所开发的神经形态计算芯片被应用于能源监测系统，实现了高效的能源数据采集和分析。这些应用探索展示了神经形态计算技术的实用价值，为该技术的进一步发展提供了动力。

与此同时，国内在类脑计算领域也取得了长足的进步，形成了一批具有国际竞争力的研究团队和成果。中国科学院自动化研究所、中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等高校和科研机构在该领域开展了深入研究，取得了一系列重要成果。

在基础理论研究方面，国内学者在神经形态计算模型和算法方面进行了深入研究。例如，中国科学院自动化研究所的研究团队提出了基于脉冲神经网络（SNN）的智能感知模型，该模型在图像识别任务上取得了优异的性能。清华大学的研究人员开发了基于可塑性的神经形态计算模型，该模型能够模拟生物神经系统的学习机制。北京大学的研究团队则聚焦于神经形态计算理论与神经科学的交叉研究，探索了大脑信息处理的计算原理。这些基础理论研究为类脑计算的发展提供了重要的理论支撑。

在硬件实现方面，国内企业在神经形态计算芯片的研发方面取得了显著进展。例如，华为海思推出了昇腾系列AI芯片，这些芯片支持神经形态计算加速，并在多个应用场景中得到了成功应用。阿里巴巴达摩院也开发了阿里云智能芯片，支持神经形态计算加速。此外，国内一些高校和科研机构也开发了自主的神经形态计算芯片，如北京大学的“存算一体”芯片、中国科学院计算技术研究所的“类脑计算芯片”等。这些硬件研究成果展示了国内在神经形态计算技术方面的实力，为类脑计算的发展提供了重要的技术支撑。

在软件与算法方面，国内研究者开发了多种神经形态计算框架和工具。例如，华为海思推出了CANN工具包，支持昇腾系列AI芯片的优化和部署。阿里巴巴达摩院开发了PaddlePaddle框架，支持神经形态计算模型的训练和推理。此外，一些高校和科研机构也开发了自主的神经形态计算框架，如北京大学的“类脑计算框架”、中国科学院自动化研究所的“神经形态计算框架”等。这些软件工具为神经形态计算的应用开发提供了便利，促进了该技术的实际应用。

在应用探索方面，国内研究者将神经形态计算技术应用于多个领域，包括智能安防、智能交通、智能医疗等。例如，华为海思的昇腾系列AI芯片被应用于智能安防系统，实现了高效的视频监控。阿里巴巴达摩院的神经形态计算技术被应用于智能交通系统，实现了实时的交通流量监测和优化。此外，一些高校和科研机构也开发了基于神经形态计算技术的智能医疗系统，如北京大学的“脑机接口”系统、中国科学院自动化研究所的“智能诊断”系统等。这些应用探索展示了神经形态计算技术的实用价值，为该技术的进一步发展提供了动力。

尽管国内外在类脑计算领域取得了显著进展，但仍存在一些问题和研究空白，需要进一步深入研究。首先，神经形态计算芯片的能效比仍需进一步提升。尽管相比传统计算芯片，神经形态计算芯片在功耗方面具有优势，但其能效比仍需进一步提升，以满足更高性能的应用需求。其次，神经形态计算芯片的通用性仍需提高。目前神经形态计算芯片主要应用于特定任务，其通用性仍需提高，以支持更广泛的应用场景。再次，神经形态计算软件生态仍需完善。目前神经形态计算软件生态相对不完善，缺乏成熟的编译器、仿真器和开发工具链，限制了神经形态计算技术的应用开发。最后，神经形态计算理论与生物神经科学的结合仍需加强。神经形态计算需要借鉴生物神经系统的信息处理机制，但如何将生物神经科学的理论研究成果转化为实用的计算模型和算法仍需进一步研究。

综上所述，国内外在类脑计算领域的研究现状表明，该技术具有巨大的发展潜力，但仍面临诸多挑战。本项目将针对这些问题和空白，开展深入研究，推动类脑计算技术的发展和应用。

五.研究目标与内容

本项目旨在面向下一代人工智能芯片的需求，开展类脑计算架构的优化与性能提升研究，核心目标是开发一套高效、低功耗、高并行且具备可编程性的类脑计算芯片架构，并研制出相应的原型样机，以突破现有AI芯片在能效和处理速度方面的瓶颈，为我国在高端AI芯片领域实现自主可控提供关键技术支撑。为实现这一总体目标，项目设定了以下具体研究目标：

1.1建立面向任务的类脑计算架构优化模型：研究不同AI任务（如视觉识别、自然语言处理）对计算架构的需求差异，建立能够根据任务特性自动优化架构参数（如神经元类型、突触权重分布、信息流路径）的理论模型，实现架构与任务的匹配优化。

1.2开发新型异构神经形态计算单元：设计并验证一种融合不同类型神经形态计算单元（如SNN、IOneurons）的新型异构计算架构，以实现不同计算任务在最适合的单元类型上高效执行，提升整体计算能效和并行处理能力。

1.3研制支持存内计算的类脑芯片架构：探索将存储单元与计算单元深度融合的存内计算技术，设计支持数据在计算过程中无需频繁读写外部存储器的芯片架构，从根本上解决冯·诺依曼瓶颈问题，大幅降低功耗和延迟。

1.4开发面向类脑计算的编译器与仿真工具链：研制一套支持从高级神经形态计算模型到具体硬件架构的自动映射工具链，包括神经形态模型编译器、硬件仿真器和性能评估工具，降低类脑计算芯片的开发门槛，加速应用落地。

1.5完成类脑计算芯片原型样机研制与验证：基于上述研究成果，设计并流片验证一套支持特定AI任务的类脑计算芯片原型，在实验室环境下对其性能、功耗、面积（PPA）进行全面测试与评估，验证所提出架构设计的有效性。

1.6形成类脑计算芯片设计方法论：总结项目研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论，包括架构设计原则、硬件实现技术、软件工具使用指南等，为后续相关研究和产业化提供理论指导和技术参考。

项目的研究内容将围绕上述研究目标展开，主要包括以下几个方面：

2.1类脑计算架构理论与建模

2.1.1研究问题：现有类脑计算架构在处理复杂AI任务时，如何实现计算效率、功耗和面积的最佳平衡？如何根据任务特性动态调整架构参数以实现最佳性能？

2.1.2研究假设：通过建立面向任务的架构优化模型，能够显著提升类脑计算芯片在特定任务上的性能和能效。异构神经形态计算单元的融合能够有效应对不同计算任务的需求，实现整体性能的协同提升。

2.1.3具体研究内容：分析不同AI任务的计算特性，建立任务需求与架构参数之间的映射关系；研究异构计算单元的设计原理和接口标准，探索不同单元类型之间的协同工作机制；开发架构性能预测模型，能够根据架构参数预测芯片在特定任务上的性能、功耗和面积表现。

2.2新型异构神经形态计算单元设计与优化

2.2.1研究问题：如何设计新型神经形态计算单元以提升计算效率、降低功耗并增强可塑性？不同单元类型如何有效融合以实现计算任务的负载均衡？

2.2.2研究假设：通过融合SNN和IOneurons等不同类型神经形态计算单元，能够构建更加灵活、高效的异构计算架构，有效提升芯片的整体计算能力和能效比。

2.2.3具体研究内容：设计新型异构神经形态计算单元的电路结构，包括神经元模型、突触模型和信息传递机制；研究单元间的通信协议和数据共享机制，实现计算任务的动态分配和负载均衡；通过仿真和实验验证新型计算单元的性能和功耗特性，评估其在异构架构中的协同效果。

2.3支持存内计算的类脑芯片架构设计

2.3.1研究问题：如何将存储单元与计算单元深度融合以实现存内计算？如何设计高效的存内计算架构以提升计算密度和能效？

2.3.2研究假设：通过将计算任务尽可能地在存储单元内部完成，能够显著减少数据传输带来的功耗和延迟，实现计算密度的提升和能效的优化。

2.3.3具体研究内容：研究基于存内计算的芯片架构设计方法，包括存储单元类型选择、计算单元与存储单元的集成方式、数据通路设计等；开发支持存内计算的硬件描述语言（HDL）扩展和编译器插件；通过仿真和原型验证评估存内计算架构的性能、功耗和面积表现。

2.4面向类脑计算的编译器与仿真工具链开发

2.4.1研究问题：如何开发高效的编译器将高级神经形态计算模型映射到具体的硬件架构？如何开发精确的仿真工具以评估芯片在实际应用中的性能？

2.4.2研究假设：通过开发支持自动映射和优化的编译器，能够简化类脑计算芯片的开发流程，提高开发效率。通过开发精确的仿真工具，能够在设计早期对芯片性能进行评估，降低设计风险。

2.4.3具体研究内容：研究神经形态计算模型的表示方法和编译原理，开发支持从高级模型到硬件架构的自动映射工具；开发支持事件驱动计算的硬件仿真器，精确模拟芯片在运行状态下的性能表现；开发芯片性能评估工具，能够全面评估芯片在计算性能、功耗、面积等方面的表现。

2.5类脑计算芯片原型样机研制与验证

2.5.1研究问题：如何基于上述研究成果研制出支持特定AI任务的类脑计算芯片原型？如何验证原型芯片的性能、功耗和面积表现？

2.5.2研究假设：基于项目提出的新型架构和单元设计，能够研制出性能优异、功耗低、面积小的类脑计算芯片原型，并在特定AI任务上展现出显著的优势。

2.5.3具体研究内容：基于成熟的半导体工艺流程，设计并流片验证支持特定AI任务的类脑计算芯片原型；开发原型芯片的测试程序和评估方法，全面测试其在计算性能、功耗、面积等方面的表现；将原型芯片应用于特定AI任务，验证其在实际应用中的性能和能效优势。

2.6类脑计算芯片设计方法论的形成与总结

2.6.1研究问题：如何总结项目研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论？

2.6.2研究假设：通过系统总结项目在架构设计、单元设计、工具链开发、原型验证等方面的研究成果，能够形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论，为后续相关研究和产业化提供理论指导和技术参考。

2.6.3具体研究内容：系统总结项目在类脑计算架构、单元设计、工具链开发、原型验证等方面的研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论；撰写项目总结报告和学术论文，发表在高水平的学术期刊和会议上；组织项目成果展示和交流活动，推动类脑计算技术的推广应用。

通过上述研究内容的深入研究和攻关，本项目有望在类脑计算芯片领域取得一系列创新性成果，为我国在高端AI芯片领域实现自主可控提供关键技术支撑，推动我国人工智能产业的健康发展。

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、硬件原型验证相结合的研究方法，系统性地开展面向下一代人工智能芯片的类脑计算架构优化与性能提升研究。研究方法将贯穿项目始终，覆盖从架构设计、单元开发、工具链构建到原型验证的各个环节。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法如下：

6.1研究方法

6.1.1理论分析与建模方法：针对类脑计算架构优化问题，将采用理论分析、数学建模和计算机仿真相结合的方法。首先，通过分析不同AI任务的计算特性，建立任务需求与架构参数之间的映射关系模型；其次，基于信息论、计算复杂性理论等，建立神经形态计算单元和架构的性能评估模型，用于指导架构设计和优化；最后，研究异构计算单元的协同工作机制，建立异构计算的性能预测模型，为架构设计提供理论依据。

6.1.2计算仿真方法：将采用先进的神经形态计算仿真工具，对所提出的类脑计算架构和单元进行性能仿真。仿真将覆盖从单个计算单元到整个芯片系统的各个层面，包括电路级仿真、系统级仿真和应用级仿真。通过仿真，可以评估不同架构设计在计算性能、功耗、面积等方面的表现，并识别潜在的设计瓶颈。

6.1.3硬件原型验证方法：将基于成熟的半导体工艺流程，研制支持特定AI任务的类脑计算芯片原型。通过硬件原型验证，可以全面测试所提出的架构和单元在实际硬件环境下的性能、功耗和面积表现，验证理论分析和仿真结果的正确性，并发现潜在的设计问题。

6.1.4实验设计方法：在原型验证阶段，将设计一系列实验，对原型芯片进行全面的测试和评估。实验将覆盖计算性能、功耗、面积等多个方面，并将原型芯片应用于特定AI任务，验证其在实际应用中的性能和能效优势。

6.1.5数据收集与分析方法：将采用定量分析和定性分析相结合的方法，对实验数据进行分析。定量分析将采用统计分析、回归分析等方法，对芯片的性能、功耗、面积等指标进行评估。定性分析将采用专家评审、用户反馈等方法，对芯片的设计和性能进行评估。

6.2实验设计

6.2.1架构设计与优化实验：设计不同类型的类脑计算架构，包括单架构、异构架构和存内计算架构。对每种架构进行仿真和优化，评估其在不同AI任务上的性能、功耗和面积表现。通过实验，确定最优的架构设计方案。

6.2.2单元设计与测试实验：设计新型异构神经形态计算单元，包括SNN单元、IOneurons单元等。对每个单元进行电路级仿真和测试，评估其计算性能、功耗和面积表现。通过实验，确定最优的单元设计方案。

6.2.3编译器与仿真工具链开发实验：开发支持从高级神经形态计算模型到具体硬件架构的自动映射工具链。对工具链进行测试和评估，评估其映射效率和准确性。通过实验，确定最优的工具链设计方案。

6.2.4原型芯片流片与测试实验：基于最优的架构和单元设计方案，研制支持特定AI任务的类脑计算芯片原型。对原型芯片进行全面的测试和评估，包括计算性能、功耗、面积等方面。通过实验，验证所提出的架构和单元设计的有效性。

6.2.5应用验证实验：将原型芯片应用于特定AI任务，如视觉识别、自然语言处理等。评估原型芯片在应用任务中的性能和能效表现，与现有AI芯片进行对比，验证原型芯片的优势。

6.3数据收集与分析方法

6.3.1数据收集方法：在实验过程中，将收集以下数据：1）计算性能数据，包括芯片在特定AI任务上的计算速度、吞吐量等指标；2）功耗数据，包括芯片在不同工作状态下的功耗；3）面积数据，包括芯片的面积大小；4）应用性能数据，包括芯片在应用任务中的准确率、召回率等指标。

6.3.2数据分析方法：将采用以下方法对实验数据进行分析：1）统计分析：对芯片的性能、功耗、面积等指标进行统计分析，评估其平均值、标准差等统计参数；2）回归分析：建立芯片的性能、功耗、面积等指标与架构参数之间的关系模型，用于指导架构设计和优化；3）专家评审：组织专家对芯片的设计和性能进行评审，收集专家的意见和建议；4）用户反馈：收集用户对芯片的性能和能效的反馈，用于改进芯片的设计。

技术路线是项目研究工作的具体实施路径，包括研究流程、关键步骤等。本项目的技术路线将分为以下几个阶段：

7.1研究准备阶段

7.1.1文献调研：对类脑计算领域的研究现状进行深入调研，了解国内外最新的研究成果和技术发展趋势。

7.1.2问题定义：明确项目的研究目标和具体研究问题，制定详细的研究计划。

7.1.3团队组建：组建一支跨学科的研究团队，包括计算机科学家、电子工程师、神经科学家等。

7.2架构设计与优化阶段

7.2.1任务分析：分析不同AI任务的计算特性，建立任务需求与架构参数之间的映射关系模型。

7.2.2架构设计：设计不同类型的类脑计算架构，包括单架构、异构架构和存内计算架构。

7.2.3仿真优化：对每种架构进行仿真和优化，评估其在不同AI任务上的性能、功耗和面积表现。

7.2.4最优架构确定：通过实验，确定最优的架构设计方案。

7.3单元设计与开发阶段

7.3.1单元设计：设计新型异构神经形态计算单元，包括SNN单元、IOneurons单元等。

7.3.2电路仿真：对每个单元进行电路级仿真，评估其计算性能、功耗和面积表现。

7.3.3单元优化：根据仿真结果，对单元设计进行优化。

7.3.4最优单元确定：通过实验，确定最优的单元设计方案。

7.4编译器与仿真工具链开发阶段

7.4.1工具链设计：设计支持从高级神经形态计算模型到具体硬件架构的自动映射工具链。

7.4.2工具链开发：开发工具链的各个组件，包括编译器、仿真器等。

7.4.3工具链测试：对工具链进行测试和评估，评估其映射效率和准确性。

7.4.4最优工具链确定：通过实验，确定最优的工具链设计方案。

7.5原型芯片研制与验证阶段

7.5.1芯片设计：基于最优的架构和单元设计方案，设计支持特定AI任务的类脑计算芯片。

7.5.2芯片流片：基于成熟的半导体工艺流程，研制支持特定AI任务的类脑计算芯片原型。

7.5.3芯片测试：对原型芯片进行全面的测试和评估，包括计算性能、功耗、面积等方面。

7.5.4应用验证：将原型芯片应用于特定AI任务，评估原型芯片在应用任务中的性能和能效表现。

7.6研究总结与成果推广阶段

7.6.1研究总结：总结项目研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论。

7.6.2论文撰写：撰写项目总结报告和学术论文，发表在高水平的学术期刊和会议上。

7.6.3成果推广：组织项目成果展示和交流活动，推动类脑计算技术的推广应用。

通过上述技术路线的实施，本项目有望在类脑计算芯片领域取得一系列创新性成果，为我国在高端AI芯片领域实现自主可控提供关键技术支撑，推动我国人工智能产业的健康发展。

七．创新点

本项目针对下一代人工智能芯片的发展需求，聚焦于类脑计算架构的优化与性能提升，在理论研究、技术方法和应用探索等方面拟提出一系列创新性成果，旨在推动类脑计算技术的实质性突破和产业化进程。具体创新点如下：

7.1理论创新：构建面向任务的动态类脑计算架构优化理论体系

7.1.1创新性提出基于AI任务特性的动态架构参数优化模型：区别于现有研究中相对静态的架构设计方法，本项目创新性地提出了一种能够根据不同AI任务（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）的特定计算特性（如计算复杂度、数据依赖性、实时性要求等）进行动态调整的类脑计算架构参数优化模型。该模型将任务特性与架构参数（包括神经元类型配比、突触连接模式、信息传递带宽、存算单元比例等）建立非线性映射关系，通过理论推导和仿真验证，实现架构与任务的精准匹配，从而在保证性能的前提下，最大化能效比和并行处理能力。这一理论创新突破了传统“一刀切”式架构设计思想的局限，为类脑计算架构的精细化设计提供了新的理论指导。

7.1.2建立异构计算单元协同工作的理论框架：针对异构计算单元（如SNN、IOneurons、脉冲神经网络等）在提升性能和能效方面的潜力，本项目将创新性地研究不同单元类型在计算任务分解、信息流分配、计算资源共享等方面的协同工作机制。通过建立数学模型描述单元间的交互逻辑和能量传递效率，分析不同单元组合对整体计算任务的处理能力、功耗和面积的影响，形成一套指导异构单元设计的理论框架。该理论框架有助于突破单一计算单元能力的限制，实现整体性能的协同提升，为设计高效能、低功耗的异构类脑计算芯片提供理论支撑。

7.1.3发展支持存内计算的芯片架构理论：本项目将创新性地探索存储单元与计算单元深度融合的存内计算架构的理论基础，包括信息编码方式、计算逻辑、数据一致性保障、以及与外部存储交互机制等。通过建立数学模型分析存内计算在减少数据传输、降低延迟、提升计算密度等方面的优势，并量化其功耗和面积效益，为存内计算架构的设计提供理论指导，推动计算存储一体化（CSIO）理论的深化与发展。

7.2方法创新：开发基于机器学习的类脑计算架构自动设计方法

7.2.1创新性地应用机器学习技术进行架构自动优化：本项目将创新性地引入机器学习（特别是强化学习、生成对抗网络等）技术，用于类脑计算架构的自动设计优化。通过构建机器学习模型，学习大量架构设计实例与性能表现之间的复杂映射关系，实现对类脑计算架构参数的自动搜索和优化。这种方法能够显著提高架构设计的效率和精度，发现传统设计方法难以找到的优化方案，特别是在处理高维度、非线性的架构参数空间时展现出巨大潜力。

7.2.2开发面向类脑计算的自动化编译器与映射工具：本项目将创新性地开发一套支持从高级神经形态计算模型（如脉冲神经网络）到具体硬件架构（包括异构单元和存内计算单元）的自动化编译器与映射工具。该工具将集成机器学习模型，能够根据输入模型的特点和目标硬件平台，自动生成最优的硬件映射方案，包括单元类型选择、连接权重分配、计算任务分配等。这种自动化工具的开发将极大地降低类脑计算芯片的开发门槛，加速算法到硬件的转化过程，推动类脑计算技术的实际应用。

7.2.3建立精确的神经形态计算事件驱动仿真方法：针对类脑计算芯片的事件驱动特性，本项目将创新性地开发一套精确模拟神经元异步触发和信息稀疏传输的仿真方法。该方法将更准确地反映神经形态芯片的实际运行状态和能耗表现，为架构设计和单元开发提供更可靠的评估依据，弥补现有通用仿真器在事件驱动计算模拟上的不足。

7.3技术与应用创新：研制高性能异构存内计算类脑芯片原型

7.3.1创新性地研制融合新型异构单元的类脑计算芯片：本项目将创新性地研制一款支持SNN、IOneurons等多种神经形态计算单元融合的异构类脑计算芯片原型。该原型将采用先进的半导体工艺，实现不同计算单元的高密度集成，并通过创新设计的互连机制实现单元间的协同工作。这种异构设计旨在充分利用不同单元的计算优势，提升芯片在复杂AI任务上的综合性能和能效比，是当前类脑计算芯片领域的一个重要发展方向。

7.3.2首次将存内计算技术应用于类脑计算架构：本项目将创新性地将存内计算技术引入类脑计算芯片架构，研制支持数据在计算过程中直接在存储单元中处理的原型芯片。这种架构将从根本上解决冯·诺依曼瓶颈问题，实现计算密度的显著提升和功耗的大幅降低。通过将计算任务尽可能地在存储单元内部完成，可以减少数据在计算单元和存储单元之间的大量传输，从而降低功耗和延迟，提高计算效率。这是对现有类脑计算芯片架构的一次重要技术革新。

7.3.3在特定AI任务上验证类脑芯片的性能优势：本项目将创新性地将研制的类脑计算芯片原型应用于具有代表性的AI任务，如高分辨率图像识别、实时视频目标检测、复杂场景语义分割等。通过与现有高性能AI芯片（如GPU、TPU）在相同任务和硬件平台下的性能、功耗进行对比验证，直观展示类脑计算芯片在低功耗、高并行处理、事件驱动等方面的优势，为类脑计算技术的实际应用提供有力证据，并探索其在边缘计算、物联网等领域的应用潜力。

7.3.4形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论与工具链：本项目将系统性地总结研究成果，创新性地形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论，包括架构设计原则、单元设计规范、工具链使用指南等，并开发相应的自动化设计工具。这将为后续相关研究和产业化提供宝贵的经验和参考，推动类脑计算技术的标准化和普及应用。

综上所述，本项目在理论、方法和应用上均具有显著的创新性，有望在类脑计算领域取得突破性进展，为我国人工智能产业的发展提供强有力的技术支撑。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，突破类脑计算架构优化与性能提升的关键技术瓶颈，预期将在理论、技术、原型和应用等多个层面取得一系列创新性成果，为我国下一代人工智能芯片的发展提供强有力的技术支撑。具体预期成果如下：

8.1理论贡献

8.1.1建立一套完善的面向任务的类脑计算架构优化理论体系：预期将提出一套基于AI任务特性的动态架构参数优化模型，并建立相应的数学理论支撑。该理论体系将阐明任务特性与架构参数之间的内在联系和映射规律，为设计能够自适应不同任务的类脑计算架构提供理论指导。预期发表高水平学术论文，阐述该理论体系的创新点和有效性，为后续研究奠定理论基础。

8.1.2揭示异构神经形态计算单元协同工作的机理：预期将深入研究不同类型神经形态计算单元（如SNN、IOneurons）在计算任务分解、信息流分配、计算资源共享等方面的协同工作机制，并建立相应的理论模型。预期阐明异构单元组合对整体计算任务的处理能力、功耗和面积的影响规律，为设计高效能、低功耗的异构类脑计算芯片提供理论依据。预期发表高水平学术论文，系统阐述异构计算的协同理论，并在国际学术会议上进行交流。

8.1.3发展支持存内计算的类脑计算架构理论：预期将探索存储单元与计算单元深度融合的存内计算架构的理论基础，包括信息编码方式、计算逻辑、数据一致性保障、以及与外部存储交互机制等，并建立相应的数学模型。预期量化存内计算在减少数据传输、降低延迟、提升计算密度等方面的优势，为存内计算架构的设计提供理论指导。预期发表高水平学术论文，阐述存内计算的理论框架和优势，推动计算存储一体化（CSIO）理论的深化与发展。

8.1.4形成一套类脑计算芯片设计方法论：预期将系统性地总结研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法论，包括架构设计原则、单元设计规范、工具链使用指南等。该方法论将整合项目在理论、方法和技术方面的创新成果，为后续相关研究和产业化提供宝贵的经验和参考。预期撰写项目总结报告，并整理成册，作为重要的技术文档进行推广。

8.2技术成果

8.2.1开发出具有自主知识产权的类脑计算架构设计工具包：预期将开发一套支持从高级神经形态计算模型到具体硬件架构的自动映射工具链，包括编译器、仿真器、性能评估工具等。该工具链将集成项目提出的理论模型和优化算法，具备较高的自动化程度和易用性，能够显著降低类脑计算芯片的开发门槛，提高研发效率。预期将申请相关软件著作权，并将工具链开源或提供给相关研究机构和企业使用。

8.2.2设计并流片验证高性能异构存内计算类脑芯片原型：预期将基于项目提出的最优架构和单元设计方案，设计并流片验证一款支持特定AI任务的类脑计算芯片原型。该原型芯片将集成新型异构神经形态计算单元，并支持存内计算技术，具备较高的计算性能和能效比。预期在实验室环境下对原型芯片进行全面测试和评估，验证其性能、功耗、面积等方面的表现，并达到或超过项目设定的预期指标。

8.2.3建立一套精确的神经形态计算事件驱动仿真方法：预期将开发一套精确模拟神经元异步触发和信息稀疏传输的仿真方法，并开发相应的仿真软件。该方法将更准确地反映神经形态芯片的实际运行状态和能耗表现，为架构设计和单元开发提供更可靠的评估依据。预期将发表高水平学术论文，介绍该仿真方法的创新点和精度优势，并将其集成到项目开发的工具链中。

8.2.4形成一套完整的类脑计算芯片设计方法与技术标准草案：预期将系统性地总结研究成果，形成一套完整的类脑计算芯片设计方法与技术标准草案。该草案将涵盖类脑计算芯片的设计流程、关键技术指标、测试规范等内容，为后续相关研究和产业化提供重要的参考依据。预期将向相关标准化组织提交技术标准草案，并积极参与相关标准的制定工作。

8.3应用价值

8.3.1提升我国在高端AI芯片领域的自主创新能力：预期通过本项目的实施，将有效提升我国在类脑计算芯片领域的核心技术能力，突破国外在高端AI芯片领域的垄断，降低我国对进口芯片的依赖，保障国家信息安全，为我国人工智能产业的健康发展提供强有力的技术支撑。

8.3.2推动类脑计算技术在智能物联网、自动驾驶等领域的应用落地：预期将研制的类脑计算芯片原型将在智能物联网、自动驾驶、智慧医疗、智能安防等领域得到应用验证，展现出显著的性能和能效优势。预期将促进类脑计算技术的实际应用，推动相关产业的智能化升级，创造新的经济增长点。

8.3.3改善AI芯片的能效比，助力实现绿色计算：预期通过本项目提出的优化架构和低功耗技术，将显著提升类脑计算芯片的能效比，降低AI应用的能耗，助力实现绿色计算，为应对气候变化、节约能源资源做出贡献。

8.3.4培养一批掌握类脑计算技术的复合型人才：预期通过本项目的实施，将培养一批掌握类脑计算技术的复合型人才，为我国人工智能产业的发展提供人才保障。预期将举办相关技术培训和工作坊，推动类脑计算技术的普及和应用。

8.3.5促进类脑计算生态系统的构建与发展：预期将通过本项目的研究成果和开源工具链，吸引更多科研机构和企业在类脑计算领域投入，促进类脑计算生态系统的构建与发展，推动我国人工智能产业的长期健康发展。

综上所述，本项目预期将取得一系列具有创新性和实用价值的研究成果，为我国下一代人工智能芯片的发展提供强有力的技术支撑，推动类脑计算技术的实际应用，助力实现人工智能产业的跨越式发展。

九.项目实施计划

本项目计划分五个阶段实施，总计三年时间，每个阶段都有明确的任务分配和进度安排。同时，针对项目实施过程中可能出现的风险，制定了相应的风险管理策略，确保项目能够按计划顺利进行。

9.1项目时间规划

9.1.1第一阶段：研究准备阶段（第1-6个月）

任务分配：本阶段主要任务是进行文献调研、问题定义、团队组建和初步方案设计。

具体任务包括：

1）文献调研：对类脑计算领域的研究现状进行深入调研，包括国内外最新的研究成果和技术发展趋势，特别是针对类脑计算架构优化、神经形态计算单元设计、存内计算技术、编译器与仿真工具链等方面。收集并分析相关文献，为项目研究提供理论基础和参考依据。（预计3个月）

2）问题定义：明确项目的研究目标和具体研究问题，制定详细的研究计划，包括研究内容、技术路线、预期成果、经费预算等。（预计1个月）

3）团队组建：组建一支跨学科的研究团队，包括计算机科学家、电子工程师、神经科学家等，明确团队成员的职责分工。（预计1个月）

4）初步方案设计：基于文献调研和问题定义，初步设计类脑计算架构、单元和工具链的方案。（预计1个月）

进度安排：

1）第1个月：完成项目申请书撰写和项目启动会议。

2）第2-4个月：进行文献调研，完成调研报告。

3）第5个月：召开项目研讨会，明确研究目标和问题，制定研究计划。

4）第6个月：完成团队组建和初步方案设计，提交阶段性报告。

9.1.2第二阶段：架构设计与优化阶段（第7-18个月）

任务分配：本阶段主要任务是构建理论模型、设计不同类型的类脑计算架构、进行仿真优化，并确定最优架构方案。

具体任务包括：

1）构建理论模型：基于AI任务特性，建立任务需求与架构参数之间的映射关系模型；基于信息论、计算复杂性理论等，建立神经形态计算单元和架构的性能评估模型；研究异构计算单元的协同工作机制，建立异构计算的性能预测模型。（预计6个月）

2）架构设计：设计不同类型的类脑计算架构，包括单架构、异构架构和存内计算架构。（预计6个月）

3）仿真优化：对每种架构进行仿真和优化，评估其在不同AI任务上的性能、功耗和面积表现。（预计6个月）

进度安排：

1）第7-12个月：完成理论模型的构建和验证，提交理论模型研究报告。

2）第13-18个月：完成不同类型类脑计算架构的设计，提交架构设计方案报告。

3）第19-24个月：对每种架构进行仿真优化，提交仿真优化报告。

4）第25-30个月：进行最优架构方案的评估和选择，提交最优架构方案报告。

9.1.3第三阶段：单元设计与开发阶段（第19-36个月）

任务分配：本阶段主要任务是设计新型异构神经形态计算单元，进行电路仿真、单元优化，并确定最优单元设计方案。

具体任务包括：

1）单元设计：设计新型异构神经形态计算单元，包括SNN单元、IOneurons单元等。（预计6个月）

2）电路仿真：对每个单元进行电路级仿真，评估其计算性能、功耗和面积表现。（预计6个月）

3）单元优化：根据仿真结果，对单元设计进行优化。（预计6个月）

4）最优单元确定：通过实验，确定最优的单元设计方案。（预计3个月）

进度安排：

1）第19-24个月：完成新型异构神经形态计算单元的设计，提交单元设计方案报告。

2）第25-30个月：完成单元的电路仿真，提交电路仿真报告。

3）第31-36个月：进行单元优化，提交单元优化报告。

4）第37-36个月：进行最优单元方案的评估和选择，提交最优单元方案报告。

9.1.4第四阶段：编译器与仿真工具链开发阶段（第37-54个月）

任务分配：本阶段主要任务是开发支持类脑计算的编译器与仿真工具链，包括架构设计原则、工具链使用指南等。

具体任务包括：

1）工具链设计：设计支持从高级神经形态计算模型到具体硬件架构的自动映射工具链，包括编译器、仿真器等。（预计6个月）

2）工具链开发：开发工具链的各个组件，包括编译器、仿真器等。（预计12个月）

3）工具链测试：对工具链进行测试和评估，评估其映射效率和准确性。（预计6个月）

进度安排：

1）第37-42个月：完成工具链的设计，提交工具链设计方案报告。

2）第43-54个月：完成工具链的开发，提交工具链开发报告。

3）第55-60个月：对工具链进行测试和评估，提交工具链测试报告。

9.1.5第五阶段：原型芯片研制与验证阶段（第61-78个月）

任务分配：本阶段主要任务是设计并流片验证高性能异构存内计算类脑芯片原型，并在实验室环境下进行测试和评估。

具体任务包括：

1）芯片设计：基于最优的架构和单元设计方案，设计支持特定AI任务的类脑计算芯片。（预计6个月）

芯片架构设计：根据项目提出的架构设计方案，进行芯片架构的具体设计，包括功能单元划分、数据通路设计、存储结构设计等。（预计3个月）

单元集成：将最优的异构计算单元和存内计算单元集成到芯片架构中，并进行功能验证。（预计3个月）

芯片流片：基于成熟的半导体工艺流程，研制支持特定AI任务的类脑计算芯片原型。（预计6个月）

芯片测试：对原型芯片进行全面的测试和评估，包括计算性能、功耗、面积等方面。（预计6个月）

进度安排：

1）第61-66个月：完成芯片架构设计，提交芯片架构设计报告。

2）第67-69个月：完成单元集成，提交单元集成报告。

-阶段：第70-78个月，完成芯片流片、测试和评估，提交芯片流片报告、芯片测试报告和最终项目总结报告。

9.2风险管理策略

9.2.1技术风险及应对策略：技术风险主要包括类脑计算架构设计难度大、神经形态计算单元的可靠性问题、存内计算技术的成熟度不足等。

应对策略：1）加强理论研究，深化对类脑计算基本原理的理解，降低架构设计难度；2）开展单元可靠性研究，通过仿真和实验验证单元在不同工作条件下的稳定性，提高单元的可靠性；3）与产业界合作，推动存内计算技术的研发和应用，提高技术的成熟度。

9.2.2项目进度风险及应对策略：项目进度风险主要包括任务分配不合理、资源不足、技术瓶颈等。

应对策略：1）制定详细的项目计划，明确各阶段的任务分配和进度安排，确保项目按计划进行；2）加强项目管理，建立有效的沟通机制，及时发现和解决项目实施过程中的问题；3）积极争取资源，确保项目所需的资金和人力资源得到充分保障。

9.2.3应用风险及应对策略：应用风险主要包括类脑计算技术在实际应用中的兼容性和扩展性。

应对策略：1）开展应用场景调研，了解实际应用需求，确保技术方案的实用性；2）加强与其他技术的融合，提高类脑计算技术的兼容性和扩展性；3）与行业合作伙伴共同推动技术的应用落地，实现技术的商业化。

9.2.4法律风险及应对策略：法律风险主要包括知识产权保护、技术标准纠纷等。

应对策略：1）加强知识产权保护，申请相关专利和软件著作权，确保项目成果的知识产权得到有效保护；2）积极参与行业标准的制定，推动类脑计算技术的标准化发展；3）建立完善的法律法规体系，保障项目实施过程中的合法权益。

9.2.5人员风险及应对策略：人员风险主要包括团队成员的稳定性、技能匹配度等。

应对策略：1）建立完善的人才培养机制，提高团队成员的专业技能和综合素质；2）加强团队建设，增强团队凝聚力，提高团队的稳定性；3）建立人才梯队，确保项目团队的可持续发展。

9.3保障措施

9.3.1组织保障：成立项目领导小组，负责项目的整体规划、资源调配和进度监控；建立跨学科研究团队，包括计算机科学家、电子工程师、神经科学家等，确保项目研究的科学性和可行性。

9.3.2资金保障：积极争取国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的支持，确保项目研究资金的充足；建立科学的财务管理机制，确保资金的合理使用和高效利用。

9.3.3设备保障：购置先进的实验设备，包括半导体工艺设备、仿真软件、测试仪器等，为项目研究提供必要的硬件支撑；与高校和科研机构合作，共享实验设备，提高资源利用效率。

9.3.4知识产权保障：建立完善的知识产权管理体系，对项目成果进行系统化的保护；与知识产权服务机构合作，提供专业的知识产权保护服务。

9.3.5社会效益：通过本项目的研究成果，推动类脑计算技术的产业化发展，为我国人工智能产业的发展提供强有力的技术支撑；通过技术的应用落地，促进智能物联网、自动驾驶、智慧医疗、智能安防等领域的智能化升级，创造新的经济增长点；通过技术的推广和应用，提升我国在高端AI芯片领域的自主创新能力，增强我国人工智能产业的国际竞争力。

通过以上实施计划和保障措施，本项目将确保项目研究的顺利进行，实现预期目标，为我国下一代人工智能芯片的发展提供强有力的技术支撑，推动类脑计算技术的实际应用，助力实现人工智能产业的跨越式发展。

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资深专家学者组成，团队成员在类脑计算、人工智能芯片设计、神经形态计算、存内计算等领域具有深厚的专业背景和丰富的研究经验，具备完成本项目研究任务所需的跨学科专业知识和创新能力。团队成员曾主持或参与多项国家级和省部级科研项目，在顶级学术期刊和会议上发表了多篇高水平学术论文，拥有多项自主知识产权，具备承担高难度科研项目的实力和经验。

10.1团队成员介绍

10.1.1项目负责人：张教授，清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，长期从事类脑计算和人工智能芯片设计研究，在神经形态计算架构设计、低功耗芯片设计、存储器技术等方面取得了显著成果，曾主持国家自然科学基金重点项目“类脑计算芯片的架构与实现”，在顶级期刊发表多篇学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.2骨干成员A：李研究员，中国科学院计算技术研究所研究员，IEEEFellow，专注于神经形态计算硬件设计与仿真研究，在神经形态计算单元设计、电路级仿真、低功耗设计等方面具有丰富经验，曾参与欧盟“神经形态计算”项目，在顶级会议发表多篇学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.3骨干成员B：王博士，北京大学电子工程系博士，专注于存内计算和神经形态计算系统设计，在存储器技术、计算存储一体化架构、硬件加速器设计等方面具有深入研究，曾发表多项高水平学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.4骨干成员C：赵教授，复旦大学计算机科学与技术学院教授，长期从事人工智能芯片设计、嵌入式系统开发等领域的研究，在低功耗芯片设计、片上系统设计、智能物联网芯片开发等方面具有丰富经验，曾主持多项国家级科研项目，在顶级期刊发表多篇学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.5骨干成员D：孙博士，华为海思芯片设计专家，拥有多年的芯片设计经验，在AI芯片设计、低功耗设计、片上系统设计等方面具有深入研究，曾参与多个高端AI芯片的设计项目，在顶级会议发表多篇学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.6骨干成员E：钱研究员，清华大学电子工程系研究员，长期从事神经形态计算硬件设计与仿真研究，在神经形态计算单元设计、电路级仿真、低功耗设计等方面具有丰富经验，曾参与多项国家级科研项目，在顶级会议发表多篇学术论文，拥有多项相关专利。

10.1.7支持团队成员F：周博士，中国科学院自动化研究所副研究员，专注于类脑计算软件与工具链研究，在神经形态计算模型、编译器设计、仿真工具链开发等方面具有深入研究，曾发表多项高水平学术论文，拥有多项相关软件著作权。

10.2团队角色分配与合作模式

10.2.1项目负责人：负责项目的整体规划与协调，制定项目研究计划和任务分配方案，确保项目按计划顺利进行；统筹项目资源，协调团队成员之间的分工合作，解决项目实施过程中的问题；对项目成果进行整体把控，确保项目研究方向的正确性和成果的质量；负责项目的对外合作与交流，拓展项目合作渠道，提升项目的学术影响力和产业应用价值。

10.2.2骨干成员A：负责类脑计算架构设计，包括异构计算单元的设计与优化，以及存内计算架构的理论研究与实现方案设计；通过仿真和实验验证所提出的架构设计的有效性，并提供相应的技术支持。

10.2.3骨干成员B：负责支持存内计算技术的研究与开发，包括存储器单元的设计与优化，以及存内计算架构的实现方案设计；通过仿真和实验验证所提出的存内计算架构的有效性，并提供相应的技术支持。

10.2.4骨干成员C：负责支持类脑计算芯片的编译器与仿真工具链开发，包括编译器的设计与实现，以及仿真工具的开发与优化；通过工具链的开发与应用，提高类脑计算芯片的开发效率，并降低开发