团队课题立项申报书模板

团队课题立项申报书模板一、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研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@ai芯片研究院.com

所属单位：AI芯片研究院先进计算实验室

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在针对当前人工智能芯片在低功耗与高性能计算能力之间的矛盾，开展面向下一代AI应用的高效计算架构研究。随着深度学习模型复杂度的持续提升，传统芯片架构在能耗与算力平衡方面面临严峻挑战，特别是在移动端和边缘计算场景下，功耗过高成为制约AI应用普及的关键瓶颈。项目核心聚焦于新型异构计算单元的设计与优化，通过融合神经形态计算与冯·诺依曼架构的优势，提出一种多模态协同计算模型，实现算力密度的显著提升与能耗的同步降低。研究方法将结合硬件仿真与算法优化，基于量子退火优化算法设计计算单元的动态资源调度策略，并通过三维堆叠技术缩短数据传输路径，预计能将现有架构的能耗降低40%以上，同时维持80%以上的性能指标。预期成果包括一套完整的低功耗计算架构设计方案、一套经过验证的仿真平台以及三篇高水平学术论文，为下一代AI芯片的研发提供关键技术支撑。项目的创新点在于突破传统架构的局限性，通过跨学科融合实现性能与功耗的协同优化，研究成果将直接应用于自动驾驶、智能医疗等高要求场景，推动AI技术在产业端的深度落地。

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，人工智能（AI）已渗透到社会经济的各个层面，成为推动科技革命和产业变革的核心驱动力。AI技术的快速发展在很大程度上依赖于高性能计算芯片的支撑，特别是GPU、TPU等专用加速器，它们为深度学习模型的训练与推理提供了必要的算力。然而，随着AI应用场景的日益复杂化和对实时性要求的不断提高，传统计算架构在支撑AI发展时暴露出一系列问题，主要体现在以下几个方面：

首先，**能耗与散热瓶颈日益突出**。深度学习模型，尤其是大型语言模型和复杂神经网络，需要执行海量的矩阵运算和向量计算，这导致计算芯片在运行时产生巨大的热量。以训练顶尖的LLM模型为例，其所需的计算中心功耗可达到数兆瓦级别，这不仅对供电系统提出了极高要求，也带来了严峻的散热挑战。高能耗不仅增加了运营成本，限制了芯片在移动端、边缘端等对功耗敏感场景的应用，更引发了能源消耗和碳排放问题，与全球绿色发展的趋势相悖。现有降低功耗的技术手段，如制程缩微和电源管理优化，已接近物理极限，亟需探索全新的计算范式。

其次，**计算密度与带宽限制制约性能提升**。传统冯·诺依曼计算架构中，计算单元与存储单元分离，数据在两者之间的高效传输成为性能提升的瓶颈。AI计算，特别是神经网络中的前向传播和反向传播过程，涉及大量的数据搬运和内存访问，低效的内存带宽严重制约了计算能力的进一步提升。尽管HBM（高带宽内存）等高速内存技术有所发展，但其成本高昂，且带宽提升与功耗增加往往相伴而生。此外，单芯片算力密度的提升也面临物理定律的限制，单纯依靠增加晶体管密度并非长久之计。

再次，**计算范式单一难以适应AI多样性需求**。当前的AI芯片主要基于浮点运算，虽然对于许多传统AI任务有效，但对于新兴的AI模型，如图神经网络（GNN）、Transformer等，其计算模式具有独特的特性。例如，GNN中的消息传递和图卷积操作，以及Transformer中的稀疏连接和注意力机制，对计算单元的并行性、数据访问模式等方面提出了新的要求。通用架构在处理这些特定计算范式时，往往存在效率低下的问题，难以充分发挥模型潜力。

因此，研究和开发面向下一代AI的低功耗高性能计算架构，已成为突破当前AI技术瓶颈、推动AI技术持续创新和应用的迫切需要。本项目正是基于上述背景，旨在通过探索新的计算架构设计理念和技术路径，解决能耗、带宽和计算范式适配性等问题，为AI技术的未来发展奠定坚实的硬件基础。

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，更蕴含着显著的社会经济效益。

**学术价值方面**，本项目将推动计算架构领域的基础理论研究，特别是在低功耗设计、异构计算、新计算范式探索等方面取得突破。通过融合神经形态计算、量子计算思想（如利用量子退火优化调度）、三维集成电路等前沿技术，本项目有望提出全新的计算架构设计原则和方法论。研究成果将丰富计算架构的理论体系，为后续相关研究提供新的视角和思路。同时，项目将产出一系列高水平学术论文，参与国际顶级学术会议和期刊，提升我国在计算架构领域的国际影响力，培养一批掌握前沿技术的跨学科研究人才。

**社会价值方面**，本项目的研究成果将直接服务于国家战略需求和社会发展进步。低功耗高性能AI芯片的研制成功，将显著降低AI应用的门槛，促进AI技术在更广泛的领域得到普及和应用。在**智能交通领域**，高效能低功耗的边缘计算芯片可以为自动驾驶汽车的感知、决策和控制提供实时算力支持，提升行车安全和交通效率；在**医疗健康领域**，便携式AI诊断设备、智能药物研发平台等需要低功耗芯片的支撑，将有助于实现精准医疗和个性化治疗，改善人民健康水平；在**环境保护领域**，AI芯片可以用于环境监测、气候模拟等，而低功耗特性则有助于减少这些应用场景中的能源消耗，助力实现“双碳”目标；在**社会治理领域**，智能城市中的智慧安防、公共设施管理等应用也需要高效能低功耗的芯片进行底层支撑。此外，本项目的研究将带动相关产业链的发展，如半导体材料、制造工艺、软件工具等，促进产业升级和技术创新。

**经济价值方面**，AI芯片是人工智能产业的核心环节，其发展水平直接关系到国家在数字经济时代的竞争力。本项目通过技术创新，有望打破国外在高端AI芯片领域的垄断，提升我国在全球半导体产业链中的地位。研究成果的转化应用将催生新的经济增长点，形成具有自主知识产权的AI芯片产品体系，带动相关产业的发展和就业。例如，基于本项目成果设计的低功耗AI芯片，可以广泛应用于智能手机、智能穿戴设备、物联网终端等产品中，提升产品的核心竞争力，创造巨大的经济价值。同时，项目的研究也将促进产学研合作，加速科技成果向现实生产力的转化，为区域经济发展注入新动能。

四.国内外研究现状

1.国内研究现状

中国在人工智能计算架构领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，呈现出追赶国际先进水平的态势。国内高校和科研机构以及大型科技企业均投入了大量资源进行相关研究，并在某些方面取得了显著进展。

在**低功耗设计技术**方面，国内研究主要集中在电源管理单元（PMU）的优化、动态电压频率调整（DVFS）策略的改进以及内存系统优化等方面。例如，一些研究团队探索了基于机器学习的功耗预测与控制方法，通过实时监测芯片运行状态，动态调整供电电压和频率，以实现功耗的精细化管理。此外，国内学者在低功耗缓存设计、内存墙技术等方面也进行了深入研究，旨在减少数据在计算单元和存储单元之间的传输能耗。然而，这些研究大多基于传统的冯·诺依曼架构进行优化，未能从根本上解决计算与存储分离带来的带宽瓶颈和能耗问题。

在**异构计算**方面，国内的研究重点在于GPU、FPGA与专用AI加速器（如NPU）的协同设计。一些研究机构尝试将CPU、GPU、NPU、FPGA等异构计算单元集成在同一芯片上，通过统一的内存架构或高效的互联机制实现任务卸载和资源共享。例如，有研究团队设计了基于片上网络（NoC）的异构计算系统，通过优化路由算法和数据传输策略，提高了异构单元之间的协同效率。此外，国内企业在AI加速器设计方面也取得了长足进步，推出了多种面向特定AI模型的专用芯片，但在架构的通用性和功耗控制方面仍有提升空间。

在**新计算范式探索**方面，国内学者对神经形态计算、光计算等新兴计算技术表现出了浓厚的兴趣。一些研究团队开发了基于忆阻器、跨阻晶体管等神经形态器件的模拟计算芯片，探索其在智能感知、边缘计算等场景的应用潜力。此外，光计算因其高带宽、低能耗的特性，也被认为在AI计算领域具有巨大潜力。国内的研究机构在光互连、光学神经网络模型等方面进行了一定的探索，但离实际应用阶段尚有距离。

尽管国内在AI计算架构领域的研究取得了显著进展，但仍存在一些问题和挑战。首先，**原创性突破不足**，许多研究仍处于跟踪模仿阶段，缺乏引领行业发展的颠覆性技术创新。其次，**产业链协同不够紧密**，高校、科研机构与企业之间的合作机制尚不完善，导致研究成果转化率不高。最后，**高端人才短缺**，缺乏既懂硬件设计又懂AI算法的复合型人才，制约了研究的深入发展。

2.国外研究现状

国外在AI计算架构领域的研究起步较早，积累了丰富的理论和技术积累，引领着全球的技术发展方向。国际顶尖高校、研究机构以及科技巨头在相关领域投入巨大，取得了诸多标志性成果。

在**低功耗设计技术**方面，国外的研究更加注重架构层面的创新。例如，斯坦福大学、麻省理工学院等高校的研究团队提出了多种新型计算架构，旨在从根源上解决能耗问题。其中，**近数据计算（Near-DataProcessing,NDP）**和**存内计算（In-MemoryComputing,IMC）**是备受关注的研究方向。NDP架构通过将计算单元部署在数据存储单元附近，显著减少了数据传输距离和能耗。IMC技术则进一步将计算逻辑直接嵌入到存储单元中，实现了数据存储和计算的无缝融合，理论上可以大幅降低AI计算的能耗。此外，国外学者还在**事件驱动计算（Event-DrivenComputing）**方面进行了深入探索，通过让计算单元仅在感知到有效事件时才进行计算，实现了极低的静态功耗。然而，这些先进技术目前仍面临制造工艺、电路设计、软件生态等方面的挑战，距离大规模商用尚需时日。

在**异构计算**方面，国外的研究更加注重不同计算单元之间的深度融合和协同工作。Google、NVIDIA、AMD等科技巨头推出了多种高性能AI加速器和异构计算平台。例如，Google的TPU（TensorProcessingUnit）专为深度学习设计，通过定制化的计算单元和高效的数据流架构，实现了显著的性能提升和功耗降低。NVIDIA的GPU则在通用计算和AI加速领域占据主导地位，其最新的GPU架构在性能和能效方面均有显著提升。此外，国外的研究还关注异构计算系统的软件栈设计，例如开发统一的编程模型和运行时系统，以简化异构应用的开发和部署。尽管异构计算技术取得了长足进步，但在**异构单元的动态任务调度、资源共享和性能均衡**等方面仍存在挑战，如何实现异构系统的最佳性能和能效仍是一个开放性问题。

在**新计算范式探索**方面，国外的研究更加大胆和前沿。**神经形态计算**是国外研究的热点之一，IBM、Intel、英伟达等公司均推出了基于神经形态芯片的产品。例如，IBM的TrueNorth芯片采用了类脑的计算架构，通过大量的简单计算单元进行大规模并行处理，在认知计算、机器人控制等领域展现出独特的优势。**光计算**因其潜在的高带宽、低能耗特性，也受到国外研究者的广泛关注。Google、Intel等公司投入巨资研发光计算技术，旨在解决传统电子计算在带宽和能耗方面的瓶颈。此外，国外的研究还探索了**量子计算**在AI领域的应用潜力，认为量子计算有可能在解决某些特定AI问题（如优化问题）时展现出超越经典计算机的能力。

尽管国外在AI计算架构领域的研究取得了显著成就，但仍面临一些挑战和问题。首先，**高昂的成本**限制了新技术的应用推广。例如，神经形态芯片、光计算芯片等目前仍处于研发阶段，成本较高，难以与成熟的电子芯片竞争。其次，**软件生态的缺失**制约了新技术的普及。许多新型计算架构缺乏完善的编程模型、开发工具和运行时系统，导致开发者难以利用这些技术进行应用开发。最后，**理论研究的深度有待加强**，例如在事件驱动计算的稳定性分析、光计算的器件物理等方面仍需深入研究。

3.研究空白与挑战

综合国内外研究现状，可以看出AI计算架构领域仍存在许多研究空白和挑战。

在**低功耗设计**方面，如何实现**架构层面和电路层面的协同优化**，以及如何设计高效的低功耗**片上网络（NoC）**，是亟待解决的关键问题。此外，如何建立精确的**功耗模型**，以指导低功耗芯片的设计和优化，也是一个重要的研究方向。

在**异构计算**方面，如何实现**异构单元的动态任务调度和性能均衡**，以及如何设计高效的**异构系统互联机制**，是提升异构计算系统性能和能效的关键。此外，如何构建完善的**异构计算软件栈**，以简化异构应用的开发和部署，也是一个重要的挑战。

在**新计算范式探索**方面，如何将**神经形态计算、光计算、量子计算**等新兴技术**与现有计算架构进行融合**，以发挥其优势，是一个具有广阔前景的研究方向。此外，如何设计适用于**新计算范式的AI算法**，以及如何建立相应的**理论模型和设计方法**，也是亟待解决的关键问题。

总而言之，AI计算架构领域的研究仍处于快速发展阶段，充满机遇和挑战。未来的研究需要更加注重**跨学科融合**，将计算架构、人工智能、材料科学、制造工艺等领域进行有机结合，以推动AI计算技术的持续创新和发展。

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应用对计算芯片低功耗与高性能的核心需求，通过探索和设计一种新型异构计算架构，系统性地解决当前AI计算面临的能耗与算力平衡难题。具体研究目标如下：

第一，**构建面向AI任务特性的新型异构计算单元模型**。深入分析深度学习模型（特别是GNN、Transformer等）的计算模式与数据访问特征，结合神经形态计算与冯·诺依曼架构的优势，设计一种包含专用AI加速器（如适用于矩阵运算的SIMT/SIMD单元、适用于GNN的消息传递单元、适用于注意力机制的光学或电学并行单元）与通用计算单元（如CPU核心）的协同工作模式。目标是在相同性能水平下，将目标AI任务在芯片上的计算能耗降低30%以上，或在相同能耗下将性能提升20%以上。

第二，**研发高效的片上数据传输与存储架构**。针对异构计算单元间以及计算单元与存储单元间数据传输带宽和延迟瓶颈问题，提出基于三维堆叠技术的高带宽内存（HBM）优化方案，并设计支持数据重用和减少冗余传输的片上网络（NoC）路由算法与互连机制。目标是将关键AI任务中数据传输开销占比降低40%，提升系统整体计算效率。

第三，**建立异构计算单元的动态任务调度与功耗管理机制**。研究基于任务特征与硬件状态的动态任务卸载策略，使得计算任务能够根据不同计算单元的特性和实时功耗情况，进行智能的任务分配与资源调度。开发自适应的电源管理单元，实现对各计算单元和存储单元的精细化电压频率调整（DVFS）和关断控制。目标是在保证实时性能的前提下，将芯片整体动态功耗降低35%以上，并实现功耗与性能的动态权衡。

第四，**设计原型验证平台并进行性能评估**。基于商业仿真工具（如SynopsysVCS、CadenceVirtuoso等）和开源硬件平台（如RISC-V架构），设计所提出的异构计算架构的详细硬件电路和系统级模型，并开发相应的仿真环境和性能评估指标。通过仿真实验，验证所提出架构在低功耗、高性能以及任务适应性等方面的有效性，并与现有主流AI芯片架构进行对比分析。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下具体研究内容展开：

(1)**AI计算模式分析与异构计算单元设计**

***具体研究问题**：不同类型的AI模型（如卷积神经网络CNN、图神经网络GNN、Transformer模型等）在计算结构、数据访问模式、内存占用等方面存在显著差异。如何精确刻画这些模型的特点？如何设计具有特定计算优势且能高效协同的异构计算单元？

***研究假设**：通过深度分析AI模型的结构化计算特性，可以设计出针对性的专用计算单元，并在这些单元之间建立高效的协同机制，从而在整体上突破传统通用架构的性能和功耗瓶颈。假设提出的多模态异构计算单元能够实现特定AI任务计算复杂度与能耗的解耦。

***研究内容**：收集并分析多种代表性的AI模型（包括公开数据集上的模型和实际应用场景中的模型），提取其计算瓶颈和内存访问模式。基于分析结果，设计专用计算单元的硬件结构，包括算术逻辑单元（ALU）、专用数据通路、以及用于支持特定AI操作（如GNN的消息传递、Transformer的稀疏矩阵乘法）的并行处理单元。定义异构计算单元间的接口协议和通信模式。

(2)**高带宽低功耗片上存储与互联机制研究**

***具体研究问题**：异构计算架构中，数据在不同计算单元和存储单元之间的传输是主要的性能瓶颈和能耗来源。如何利用三维堆叠技术提升片上内存带宽并降低访问能耗？如何设计高效的片上网络（NoC）路由算法，减少数据传输延迟和功耗？

***研究假设**：通过采用先进的封装技术（如2.5D/3D堆叠）集成高带宽内存（HBM）和计算单元，并设计基于数据局部性原理和任务依赖关系的智能路由算法，可以有效提升片上数据传输效率，降低数据传输开销。

***研究内容**：研究不同三维堆叠技术的特性（如硅通孔TSV、扇出型晶圆级封装FOPLP等）及其对HBM带宽、延迟和功耗的影响。设计优化的HBM布局策略和片上缓存管理机制，以减少计算单元对全局内存的访问次数。设计低功耗NoC路由算法，考虑数据包大小、网络拥塞、链路质量等因素，优化数据包在片上网络中的传输路径。研究NoC的能量效率指标，如每比特传输能耗。

(3)**面向AI任务的动态任务调度与功耗管理策略**

***具体研究问题**：在异构计算架构中，如何根据任务的计算特性、各计算单元的实时负载和功耗状态，动态地分配任务和调整计算单元的运行状态（频率、电压、开关），以实现整体性能和功耗的最佳平衡？如何设计有效的反馈机制，使调度策略能够适应任务执行过程中的动态变化？

***研究假设**：通过构建能够精确预测任务执行开销和功耗的模型，并结合实时性能监控信息，可以设计出能够动态优化资源分配和功耗控制的调度策略。假设基于机器学习的任务预测模型能够有效指导调度决策，实现接近最优的性能功耗权衡。

***研究内容**：研究基于任务特征（如计算量、数据依赖、实时性要求）的任务分类与预测方法。开发动态任务调度算法，该算法能够根据任务队列、计算单元状态和功耗约束，决定任务的分配目标。设计自适应的电源管理单元，实现对计算单元和内存系统的动态电压频率调整（DVFS）和状态关断（PowerGating）。研究任务调度和功耗管理的协同优化机制，建立系统级的性能-功耗联合优化模型。

(4)**原型设计与性能仿真与评估**

***具体研究问题**：如何将理论设计的架构方案转化为可仿真的原型模型？如何建立科学的评估体系，全面评价所提出架构在低功耗、高性能以及任务适应性等方面的优势？如何与现有主流架构进行公平有效的对比？

***研究假设**：通过使用业界标准的仿真工具和开源硬件平台的接口，可以构建出能够反映所提出架构关键特性的仿真模型。假设设计的架构能够在保持较高性能的同时，显著降低功耗，并在处理不同类型的AI任务时展现出良好的适应性和效率。

***研究内容**：选择合适的硬件描述语言（如Verilog、SystemVerilog）和仿真工具，对设计的异构计算单元、片上网络、存储系统以及系统级接口进行建模和仿真验证。开发或利用现有的性能评估工具，对仿真模型进行测试，量化评估其在处理典型AI模型时的性能（如吞吐量、延迟）、能耗（如动态功耗、静态功耗）、面积开销以及任务完成率等指标。选择业界主流的AI芯片架构（如NVIDIAA100、GoogleTPUv4等）作为对比对象，在统一的基准测试集（如ImageNet分类、SQuAD问答等）上进行仿真对比，验证所提出架构的优越性。

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、计算机仿真和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的低功耗高性能计算架构研究。

(1)**研究方法**

***系统建模与理论分析**：首先，对目标AI应用的工作负载进行深入分析，建立任务计算特征模型和数据访问模式模型。基于此，运用计算架构理论、电路设计理论，对新型异构计算单元、片上存储与互联架构、以及动态调度与功耗管理机制进行理论建模和性能分析。通过理论推导和公式化表达，预测不同设计方案的性能指标和能耗特性。

***计算机仿真**：利用业界主流的电子设计自动化（EDA）工具链，特别是SystemVerilog、Verilog等硬件描述语言，以及CadenceVirtuoso、SynopsysVCS等仿真器，对设计的硬件电路进行详细的电路级仿真和系统级仿真。使用如Spyglass、FormalPrimeTime等工具进行验证。同时，利用Cycleaccurate或Event-driven仿真工具，如Gem5、QEMU等系统模拟器，构建包含CPU、加速器、内存和网络的片上系统（SoC）仿真环境，对整个异构计算架构的性能和功耗进行全面评估。仿真将覆盖从单个计算单元的功能验证，到整个系统在典型AI任务上的性能-功耗表现。

***算法设计与优化**：针对异构计算单元的协同工作、片上网络路由、任务调度和功耗管理等关键问题，设计和优化相应的算法。例如，开发基于数据局部性和任务依赖的NoC路由算法；设计考虑实时性能和能耗权衡的动态任务调度策略；研究自适应DVFS控制算法。将采用优化理论、机器学习、运筹学等相关方法来提升算法的效率和效果。通过仿真实验对算法的性能进行验证和调优。

(2)**实验设计**

***AI模型与任务集选择**：选取具有代表性的深度学习模型，包括但不限于ResNet系列（用于图像分类）、BERT系列（用于自然语言处理）、GraphNeuralNetwork（用于图数据分析）、Transformer（用于序列建模）等。选择公开的标准数据集（如ImageNet、CIFAR-10/100、SQuAD、PubMed）作为测试平台。同时，考虑特定行业应用中的实际AI模型和任务。

***仿真场景设置**：设计不同的仿真场景以评估架构的鲁棒性和适应性。场景包括：不同规模和复杂度的AI模型；不同实时性要求的任务；不同负载均衡下的计算环境。设置对比组，包括当前主流的商用AI芯片架构（如NVIDIAA100、GoogleTPUv4）和学术界提出的先进架构方案。

***参数sweeping与敏感性分析**：对关键设计参数（如计算单元的宽度、数量、功耗预算、内存带宽、调度算法参数等）进行系统性的参数扫描（parametersweeping），分析参数变化对系统性能和功耗的影响，识别影响关键性能指标的关键因素。

(3)**数据收集与分析方法**

***性能指标与功耗数据收集**：通过仿真平台收集详细的性能和功耗数据。性能指标包括：任务吞吐量（TasksPerSecond,TP/S）、任务延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）、带宽利用率（BandwidthUtilization）等。功耗数据包括：动态功耗（DynamicPower）、静态功耗（StaticPower）、总功耗（TotalPower）、能效比（EnergyEfficiency,e.g.,FLOPS/W）等。对于任务调度和功耗管理策略，还需收集任务完成率、调度算法的执行时间、电压频率调整次数等数据。

***数据分析方法**：采用统计学方法对收集到的仿真数据进行处理和分析。使用均值、方差等统计量描述性能和功耗的集中趋势和离散程度。利用图表（如柱状图、折线图、散点图）直观展示不同方案或参数下的性能和功耗对比。进行方差分析（ANOVA）等统计检验，评估不同因素对结果的影响显著性。对任务调度和功耗管理算法，分析其收敛性、稳定性和效率。最终，基于数据分析结果，综合评估所提出架构方案的有效性，并与现有方案进行比较，得出研究结论。

2.技术路线

本项目的研究将遵循以下技术路线，分阶段实施：

(1)**第一阶段：理论分析与架构设计（预计6个月）**

***深入分析AI计算模式**：收集并分析多种代表性AI模型的结构和计算特性，建立任务计算特征与数据访问模式模型。

***新型异构计算单元设计**：基于分析结果，初步设计专用AI加速器（SIMT/SIMD、GNN单元、注意力单元）和通用计算单元的硬件结构，定义单元间接口。

***片上存储与互联架构初步设计**：研究三维堆叠技术和HBM方案，初步设计NoC拓扑结构和路由算法。

***动态调度与功耗管理策略概念提出**：基于任务特性，初步构思任务调度和功耗管理的框架与核心算法思想。

***输出**：AI计算模式分析报告、初步的异构计算单元模型、片上存储与互联架构概念设计文档、动态调度与功耗管理策略概念方案。

(2)**第二阶段：详细设计、仿真验证与算法开发（预计12个月）**

***详细硬件电路设计**：使用硬件描述语言完成异构计算单元、NoC、存储单元等关键模块的详细电路设计。

***系统级仿真平台搭建**：基于SystemC或C++，在SoC模拟器（如Gem5）中搭建包含所设计架构的系统模型，集成CPU、内存、总线等组件。

***算法详细设计与实现**：详细设计和实现NoC路由算法、动态任务调度算法、自适应功耗管理算法。

***功能与时序仿真验证**：对硬件电路进行功能仿真和时序仿真，确保电路设计的正确性。

***系统级性能与功耗仿真**：在系统级仿真平台上，使用选定的AI模型和任务集进行仿真测试，收集性能和功耗数据。进行参数扫描和敏感性分析。

***输出**：详细的硬件电路设计文件、功能与时序仿真报告、系统级仿真平台、实现好的调度与功耗管理算法、初步的系统级性能与功耗仿真结果。

(3)**第三阶段：综合评估、优化迭代与研究报告撰写（预计12个月）**

***全面性能与功耗评估**：对仿真结果进行深入分析，全面评估所提出架构的性能提升和功耗降低效果。与对比方案进行详细对比分析。

***算法优化与架构迭代**：根据仿真结果，对设计中的不足之处（如性能瓶颈、功耗热点）进行优化，调整架构参数或重新设计部分模块。迭代优化调度和功耗管理算法。

***撰写研究报告与论文**：整理研究过程、方法、结果和结论，撰写项目研究报告和学术论文。

***成果总结与展示**：总结项目研究成果，准备项目结题材料，并进行内部或外部的研究成果展示。

***输出**：优化后的架构设计方案、最终的系统级性能与功耗仿真报告、详细的算法优化报告、项目研究报告、若干篇学术论文草稿。

七．创新点

本项目旨在解决当前人工智能计算芯片在低功耗与高性能之间的核心矛盾，提出了一种面向下一代AI应用的新型异构计算架构。其创新点主要体现在以下几个方面：

(1)**理论创新：提出多模态协同计算的统一架构理论**

现有AI计算架构多采用单一类型的计算单元（如纯粹的冯·诺依曼架构或纯粹的神经形态架构）或简单的异构组合，难以同时满足不同AI模型复杂的计算模式和严格的性能功耗要求。本项目创新性地提出一种“多模态协同计算”的统一架构理论，旨在将针对不同AI计算范式（如CNN的密集计算、GNN的图遍历、Transformer的稀疏注意力）优化的专用计算单元，以高效协同的方式集成在同一芯片架构中。理论创新点在于：

***定义了异构单元的协同工作范式**：不仅考虑计算单元间的数据交互，更深入到计算逻辑层面的协同。例如，设计GNN单元与通用SIMT/SIMD单元的协同，以优化图数据的局部性并减少全局通信；设计专用注意力单元与通用计算单元的协同，以加速稀疏矩阵运算并降低存储访问压力。这种协同范式突破了传统异构架构“各管一块”的模式，实现了计算资源的深度整合与共享。

***建立了面向AI任务的架构映射理论**：研究如何根据AI任务的结构化特征和计算瓶颈，动态地将任务分解并映射到不同的异构计算单元上，以实现整体计算效率的最大化。这涉及到任务特征提取、单元能力评估、映射规则优化等理论问题，为架构设计提供了理论指导。

***提出了计算与存储融合的新思路**：在存内计算（IMC）的基础上，进一步探索将不同类型的计算逻辑（如逻辑运算、矩阵乘法、消息传递）与不同介质的存储（如RRAM、SRAM、光学存储）进行更精细的融合，形成更具适应性的计算存储单元（Computing-in-Memory,CIM），从根本上解决数据传输瓶颈和能耗问题。这为超越传统冯·诺依曼架构的计算存储协同理论提供了新的探索方向。

(2)**方法创新：研发基于AI的架构优化设计方法**

传统的计算架构设计方法往往依赖于经验规则和手动优化，难以应对AI应用快速迭代和高度复杂性的挑战。本项目创新性地引入人工智能技术（特别是机器学习和强化学习）来指导架构设计、优化和调度，实现更智能、更自动化的设计流程。方法创新点在于：

***开发基于机器学习的架构参数优化方法**：利用机器学习模型（如神经网络、强化学习智能体）来预测不同架构设计参数（如计算单元比例、缓存大小、网络拓扑、电压频率范围）对系统性能和功耗的综合影响。通过优化算法，自动搜索最优的架构配置，这比传统的参数扫描或手动调优效率更高，能够发现更优的设计解空间。

***设计基于强化学习的动态任务调度与功耗管理策略**：将任务调度和功耗管理问题建模为强化学习问题，让智能体通过与环境（系统状态）交互，学习到能够最大化长期累积奖励（如性能指标与功耗指标的加权组合）的调度和功耗控制策略。这种方法能够适应任务的动态变化和环境的不确定性，实现实时的、自学习的资源管理与能耗控制，超越了基于固定规则的启发式算法。

***构建架构设计自动化框架**：尝试将上述基于AI的优化方法集成到EDA工具流或设计自动化框架中，实现从AI模型特性分析到架构参数自动生成、再到性能功耗自动优化的端到端设计流程，提升设计效率和创新能力。

(3)**应用创新：面向新兴AI应用场景的低功耗高性能计算解决方案**

本项目的研究成果不仅具有理论价值，更紧密对接国家战略需求和产业发展趋势，旨在解决当前制约AI在关键领域（如自动驾驶、智能医疗、智慧城市、元宇宙等）规模化应用的核心硬件瓶颈。应用创新点在于：

***提供适用于边缘计算的低功耗芯片架构**：设计的架构通过异构计算和低功耗设计技术，显著降低芯片的运行功耗和面积开销，使其能够方便地部署在车载计算平台、可穿戴设备、便携式医疗诊断设备等对功耗和体积敏感的边缘计算场景，推动AI技术在人机交互、实时决策等场景的普及。

***支撑高精度实时AI推理**：通过优化计算单元的协同工作和片上数据传输，提升架构的推理吞吐量和延迟性能，满足自动驾驶、工业自动化等领域对高精度、实时性要求严苛的AI应用场景。

***探索未来AI计算范式的基础设施**：本项目设计的架构在理论上能够更好地适应未来可能出现的更复杂、更异构的AI模型和算法（如结合符号推理的神经符号计算），为其提供基础的计算硬件支撑，保持技术的前瞻性和领先性。

***推动国产AI芯片自主可控**：通过自主研发核心计算架构设计技术，突破国外在高端AI芯片领域的技术壁垒，提升我国在AI基础软硬件领域的自主创新能力和产业竞争力，服务于国家信息技术发展战略。

综上所述，本项目在理论、方法和应用层面均具有显著的创新性，有望为解决下一代AI计算芯片面临的低功耗与高性能挑战提供一套系统性的解决方案，并产生深远的社会经济效益。

八．预期成果

本项目围绕面向下一代人工智能的低功耗高性能计算架构展开深入研究，预期在理论创新、技术突破和实践应用等方面取得一系列重要成果。

(1)**理论成果**

***构建多模态协同计算架构理论体系**：系统性地建立一套描述异构计算单元协同工作原理、任务映射方法以及计算存储融合机制的理论框架。预期形成关于如何根据AI模型特性进行架构设计的理论指导，以及如何评估异构架构性能与功耗内在关联的理论模型。这将丰富计算架构领域，特别是在专用计算和异构计算方向上的理论内涵。

***提出新的计算组织与数据管理理论**：针对AI计算的数据密集和计算密集特性，以及数据传输瓶颈，预期提出新的片上存储组织方式（如分层优化的CIM结构）、数据局部性利用策略以及能量高效的数据传输理论。这些理论将为设计更低功耗、更高带宽的计算存储系统提供新的思路。

***发展面向AI的架构优化理论方法**：预期在将AI技术（如机器学习、强化学习）应用于架构设计优化方面取得理论突破，形成一套可解释性强、适应性高的架构自动优化理论体系。这将深化对架构设计优化问题的理解，并为后续研究提供方法论指导。

***发表高水平学术论文**：预期在国内外顶级学术会议（如ISCA、HPCA、MICRO、ASPLOS）和期刊（如IEEETransactionsonComputerArchitecture、ACMSIGARCHComputerArchitectureNews）上发表系列研究论文，系统性阐述项目的研究方法、关键发现和创新成果，提升项目在国内外的学术影响力。

(2)**技术成果**

***设计一套完整的异构计算架构方案**：预期完成一套包含新型专用AI加速器（针对GNN、Transformer等）、高效片上网络与存储系统、以及智能动态调度与功耗管理机制的详细架构设计方案。该方案将体现多模态协同计算的理论思想，并经过仿真验证其可行性。

***开发一套系统级仿真验证平台**：基于业界主流EDA工具和SoC模拟器，开发一个能够对所提出的异构计算架构进行全面性能与功耗评估的系统级仿真平台。该平台将包含详细的电路模型、功能验证模块、以及集成了调度和功耗管理算法的系统模拟环境，为后续研究和应用提供有力支撑。

***形成一套架构设计方法与规范**：在项目研究过程中，预期总结出一套适用于未来AI计算芯片设计的架构设计方法、流程和关键规范，特别是在异构单元集成、协同机制设计、以及AI赋能的架构优化等方面。这些方法和规范可为后续相关研究和工程实践提供参考。

***（可选）原型验证或概念验证芯片**：虽然本项目核心是研究和仿真，但根据项目进展和资源情况，探索制作功能原型芯片或关键模块的概念验证（PoC）芯片，以最直观的方式验证核心设计的有效性。这将极大增强研究成果的说服力。

(3)**实践应用价值**

***推动低功耗AI芯片产业发展**：本项目的研究成果，特别是所提出的架构方案和优化方法，可以直接应用于国内AI芯片设计企业的产品研发中，帮助其设计出性能更优、功耗更低的AI芯片，提升产品在市场上的竞争力，促进国产AI芯片产业的健康发展。

***赋能关键AI应用场景**：预期设计的低功耗高性能架构能够有效满足自动驾驶、智能医疗、智慧城市、物联网边缘计算等领域的应用需求。例如，为车载AI计算平台提供更小尺寸、更低功耗、更高算力的解决方案；为便携式医疗设备提供实时的AI诊断能力；为城市基础设施的智能监控与管理提供高效的边缘计算支持。

***降低AI应用部署门槛**：通过降低AI芯片的功耗和成本，使得原本受限于能源和成本因素的应用场景（如资源受限的边缘设备、大规模部署的传感器网络）能够支持复杂的AI功能，从而加速AI技术的渗透和应用普及，创造更大的社会经济价值。

***形成知识产权与标准贡献**：项目研究过程中产生的创新性设计、方法和技术，有望形成一系列专利申请，构建自主知识产权体系。同时，研究成果也可能为未来AI计算架构的相关行业标准制定提供参考，提升我国在AI芯片技术标准领域的话语权。

***培养高层次人才**：项目执行过程中将培养一批掌握先进计算架构设计、AI算法、仿真验证和系统优化的复合型高层次人才，为我国AI芯片领域的人才队伍建设做出贡献。

总而言之，本项目预期产出一系列具有理论创新性和实践应用价值的研究成果，为解决下一代AI计算芯片的核心挑战提供关键技术支撑，推动AI技术与相关产业的深度融合，服务于国家科技创新和产业发展战略。

九.项目实施计划

(1)**项目时间规划**

本项目计划执行周期为三年，共分三个阶段，每个阶段下设若干具体任务，并制定了相应的进度安排。

**第一阶段：理论分析与架构设计（第1-6个月）**

***任务分配与进度安排**：

***第1-2个月**：组建项目团队，明确分工；深入开展AI计算模式分析，收集并分析至少5种代表性AI模型（涵盖CNN、GNN、Transformer等）的计算特征与数据访问模式，完成分析报告；初步调研国内外相关技术现状，特别是异构计算、存内计算、神经形态计算等领域的前沿进展。

***第3-4个月**：基于分析结果，完成新型专用计算单元（GNN单元、Transformer注意力单元等）的概念性架构设计；初步设计片上存储系统（考虑HBM集成与缓存优化）；构思动态任务调度与功耗管理的核心思想与框架；完成阶段一研究报告的初步撰写。

***第5-6个月**：进行架构方案的内部评审与讨论，根据反馈进行初步优化；搭建系统级仿真平台的基础框架；完成理论分析与架构设计的详细方案文档；形成阶段一总结报告。

**第二阶段：详细设计、仿真验证与算法开发（第7-18个月）**

***任务分配与进度安排**：

***第7-10个月**：完成异构计算单元的详细硬件电路设计（使用Verilog/SystemVerilog）；完成片上网络（NoC）的拓扑结构设计与路由算法的初步实现；完成存储单元（包括高速缓存和HBM接口）的详细设计。

***第11-14个月**：完成硬件电路的功能与时序仿真验证；在SoC模拟器（如Gem5）中集成设计的硬件模块，初步搭建包含CPU、内存、总线等基础组件的系统模型；开始开发动态任务调度算法和自适应功耗管理算法的原型代码。

***第15-18个月**：完成系统级仿真平台的功能集成与调试；在仿真平台上，使用选定的AI模型和任务集进行全面的性能与功耗测试，包括基准测试集和实际应用场景模型；对仿真结果进行初步分析，根据结果对架构设计、NoC路由算法、调度算法和功耗管理策略进行迭代优化；完成第二阶段研究报告。

**第三阶段：综合评估、优化迭代与研究报告撰写（第19-36个月）**

***任务分配与进度安排**：

***第19-24个月**：对仿真结果进行深入分析与比较（与现有主流架构进行对比）；根据分析结果，对架构设计（如计算单元比例、接口协议等）进行最终优化；对调度算法和功耗管理算法进行精细化调优和验证；开始撰写学术论文。

***第25-30个月**：完成所有仿真实验和数据分析工作；汇总所有技术文档和仿真结果；开始撰写项目总报告和结题材料；整理申请专利的技术细节。

***第31-36个月**：完成项目总报告和结题材料的最终定稿；整理并提交学术论文至相关会议和期刊；进行研究成果的内部总结与交流；准备项目成果展示材料；确保项目顺利通过验收。

(2)**风险管理策略**

本项目涉及前沿计算架构研究，存在一定的技术风险和不确定性，为此，制定以下风险管理策略：

***技术风险与应对措施**：

***风险描述**：新架构的理论创新性可能导致设计方案难以实现或性能未达预期。

***应对措施**：采用模块化设计方法，将复杂系统分解为多个可验证的子系统进行逐一研发；加强中期评估，及时根据仿真结果调整设计方向；引入领域专家进行技术指导，确保设计方案的可行性；预留一定的研发时间用于关键技术攻关。

***风险描述**：AI模型快速演进可能使项目设计的架构无法适应未来的计算需求。

***应对措施**：在架构设计中采用可扩展性强的模块化接口和可配置的计算单元，以便未来根据新的AI模型特性进行快速适配；研究通用的任务抽象模型，降低架构对特定AI算法的依赖；建立持续跟踪AI技术发展趋势的机制，及时调整研究方向。

***风险描述**：仿真模型的精度可能无法完全反映真实芯片的性能与功耗，导致设计决策失误。

***应对措施**：采用业界标准的仿真工具和验证流程，提高仿真模型的准确性和可靠性；在关键模块设计完成后，进行电路级功耗仿真验证；考虑与高校或研究机构合作，在条件允许的情况下进行芯片原型流片验证。

***管理风险与应对措施**：

***风险描述**：项目团队成员对AI计算和硬件设计领域的跨学科知识储备不足。

***应对措施**：组建包含计算机架构、电路设计、AI算法等领域的专家团队；安排定期的跨学科技术培训和学习交流；引入外部顾问资源，提供专业指导。

***风险描述**：项目执行过程中可能因研究方向的调整或技术难题的攻关导致进度滞后。

***应对措施**：建立灵活的项目管理机制，定期召开项目评审会议，及时评估研究进展和风险；采用敏捷开发方法，将大任务分解为小阶段，实现快速迭代；加强团队沟通与协作，确保信息畅通；预留合理的缓冲时间，应对突发状况。

***风险描述**：项目成果的转化应用可能面临市场接受度低、产业链协同不畅等问题。

***应对措施**：在项目早期即开展技术路线的产业调研，了解潜在应用场景和市场需求；加强与产业界的沟通与合作，共同探索技术落地路径；关注知识产权布局，形成具有市场竞争力的技术方案；开发概念验证原型，向潜在应用方展示技术优势。

十.项目团队

(1)**项目团队成员介绍**

本项目团队由来自国内顶尖高校和科研机构的人工智能、计算机体系结构、集成电路设计等领域的资深专家和青年骨干组成，团队成员均具有深厚的学术背景和丰富的项目实践经验，覆盖了本项目研究所需的核心技术领域，能够有效协同攻关。

***首席科学家：张明（AI芯片架构设计专家）**，教授，博士。长期从事计算架构与低功耗芯片研究，在异构计算、存内计算、神经形态计算等领域取得了系列创新性成果，主持完成多项国家级重点研发计划项目，发表顶级会议论文30余篇，申请专利20余项。研究方向包括AI芯片架构设计、高性能计算系统、软硬件协同优化等。

***项目副首席：李强（AI算法与系统架构专家）**，研究员，博士。专注于深度学习算法与硬件加速器设计，在Transformer、图神经网络等模型优化方面有深入研究，曾参与多个大型AI模型的设计与训练系统开发，在顶级期刊发表论文15篇，拥有多项核心算法专利。研究方向包括AI模型优化、计算存储协同、能效提升等。

***核心成员A：王磊（硬件电路设计专家）**，副教授，博士。研究方向包括片上网络设计、高速接口电路设计、低功耗电路技术，主持完成多项集成电路设计项目，在顶级会议发表论文10余篇，拥有多项硬件设计专利。研究方向包括SoC架构设计、专用计算单元电路设计、先进封装技术等。

***核心成员B：赵敏（AI系统仿真与性能评估专家）**，研究员，博士。擅长AI应用系统级建模与仿真，在Gem5模拟器和系统级仿真平台开发方面经验丰富，负责过多个复杂SoC系统的性能分析与优化，发表仿真工具相关论文8篇，拥有多项软件著作权。研究方向包括计算架构性能建模、系统级仿真平台构建、AI应用性能优化等。

***核心成员C：陈伟（动态调度与功耗管理专家）**，副教授，博士。研究方向包括实时计算系统、资源调度算法、机器学习在系统优化中的应用，主持完成多项国家级项目，发表调度算法相关论文12篇，拥有多项软件专利。研究方向包括任务调度策略、功耗管理机制、强化学习在系统优化中的应用等。

***青年骨干D：孙悦（神经形态计算与存内计算研究）**，博士后。研究方向包括神经形态芯片设计、存内计算架构、事件驱动计算等，在神经