团队课题立项申报书范文

团队课题立项申报书范文一、封面内容

项目名称：面向下一代人工智能芯片的异构计算架构设计与优化研究

申请人姓名及联系方式：张明，高级研究员，zhangming@

所属单位：国家人工智能研究院芯片技术研究所

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，开展异构计算架构的设计与优化研究，以满足未来大规模智能应用对算力、能效和灵活性提出的更高要求。当前，人工智能芯片在处理复杂任务时普遍面临功耗过高、计算瓶颈和扩展性不足等问题，亟需通过异构计算架构实现多核异构、存储与计算协同、以及软硬件协同优化。本项目将基于深度学习模型特性分析，构建多模态异构计算模型，重点研究CPU与GPU、FPGA、NPU等异构单元的协同调度机制，以及基于片上网络的动态资源分配策略。通过引入新型指令集和编译优化技术，实现计算任务在异构单元间的智能迁移与负载均衡，提升整体计算效率。在存储层面，将探索近存计算和内存层次结构优化方案，减少数据搬运开销。项目拟采用仿真平台与实际原型验证相结合的方法，构建包含多个异构计算单元的芯片原型，并通过典型AI应用（如自然语言处理、计算机视觉）进行性能评估。预期成果包括一套完整的异构计算架构设计方案、一套基于深度学习的任务调度算法、以及性能提升30%以上的原型验证数据，为下一代人工智能芯片的设计提供关键技术支撑和理论依据。项目的实施将推动我国在高端芯片设计领域的自主创新能力，并为智能计算产业发展提供重要参考。

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

首先，**性能与功耗的矛盾日益突出**。深度学习模型，特别是大型语言模型（LLMs）和复杂视觉模型，需要极高的计算量和内存带宽。传统冯·诺依曼架构下，计算单元与存储单元分离导致频繁的数据搬运成为性能瓶颈，同时高功耗限制了芯片的集成度和应用场景。虽然专用AI芯片通过硬件加速和专用指令集缓解了部分问题，但在处理混合精度计算、稀疏计算和动态计算等复杂场景时，仍存在功耗效率不高等问题。

其次，**异构计算利用率不足**。现代AI应用往往包含多种计算模式，如密集的矩阵运算、稀疏的图计算、以及控制密集型任务。单一类型的计算单元（如GPU）难以同时高效处理所有任务类型。当前异构计算架构虽然支持多类型计算单元的协同工作，但在任务调度、资源共享和通信优化方面仍存在较大优化空间。例如，CPU擅长逻辑控制和轻量级计算，GPU适合大规模并行计算，而FPGA和NPU则在定制化加速和低延迟任务中具有优势。如何实现这些单元之间的高效协同，形成真正的“1+1>2”的异构优势，是当前异构计算领域亟待解决的关键问题。

再次，**存储层次结构优化滞后**。AI模型的参数量和输入数据量急剧增加，对内存带宽和容量提出了极致要求。现有芯片的内存层次结构（如L1/L2缓存、显存、系统内存）在带宽、延迟和成本之间难以取得完美平衡。近存计算（Near-MemoryComputing,NMC）和内存计算（Memory-Computing,MC）等新兴技术虽被提出，但在架构设计、编译支持和软件生态方面仍处于早期阶段，大规模商用仍面临诸多挑战。存储瓶颈已成为限制AI芯片性能提升的另一个重要因素。

最后，**软硬件协同设计体系不完善**。AI应用的特殊性要求芯片设计必须与算法、编译器、框架和操作系统等软件生态深度协同。然而，当前芯片设计往往聚焦于硬件层面的性能提升，对软件层面的适配和优化关注不足。例如，编译器对AI模型算子的高效代码生成、运行时系统对异构资源的动态调度、以及操作系统对AI芯片的内存管理和任务调度等方面均存在较大提升空间。缺乏完善的软硬件协同设计体系，导致AI芯片的实际性能远低于理论峰值，应用开发效率也受到严重影响。

在此背景下，开展面向下一代人工智能芯片的异构计算架构设计与优化研究具有重要的理论意义和现实必要性。异构计算架构通过整合不同性能、功耗和功能特点的计算单元，能够更全面地满足AI应用的多样化需求，从而在保证性能的同时降低功耗，提升计算效率。深入研究异构计算中的任务调度、资源分配、存储优化和软硬件协同等问题，不仅能够推动AI芯片技术的进步，还能为整个AI产业链的健康发展提供关键技术支撑。本项目的研究将填补当前异构计算架构在AI特定场景下优化方面的空白，为设计出更高性能、更低功耗、更灵活的下一代AI芯片提供理论指导和工程方案。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究成果不仅在学术界具有前瞻性意义，更在社会、经济和产业层面展现出广泛的应用价值和发展潜力。

**社会价值方面**，本项目的研究成果将直接服务于国家人工智能战略，推动我国在高端芯片设计领域的自主可控能力。随着AI技术在医疗健康、智能交通、金融科技、智能制造等领域的广泛应用，高性能、低功耗的AI芯片已成为保障社会智能化发展的重要基础设施。本项目通过优化异构计算架构，提升AI芯片的性能和能效，能够加速AI技术的普及和应用落地，促进智慧城市建设和社会治理能力的现代化。特别是在关键信息基础设施和核心工业领域，自主设计的AI芯片能够有效降低对国外技术的依赖，提升国家信息安全和经济安全水平。此外，项目的研究方法和技术积累也将为相关领域的教育和人才培养提供支撑，促进我国AI人才队伍的建设。

**经济价值方面**，AI芯片是全球半导体产业和AI产业的核心环节，市场规模巨大且增长迅速。本项目的研究成果有望转化为具有自主知识产权的AI芯片架构设计方案和关键技术，为国内芯片设计企业、Fabless公司和应用厂商提供核心竞争力。通过提升AI芯片的性能和能效，可以降低下游应用厂商的硬件成本和运营费用，例如在数据中心领域，更高效的AI芯片能够显著降低电力消耗和散热成本，产生直接的经济效益。同时，本项目的研发过程将带动相关产业链上下游企业的发展，包括EDA工具提供商、IP供应商、制造厂商和软件开发商等，形成良性的产业生态，促进我国半导体产业和AI产业的整体升级。此外，项目成果的转化应用还将催生新的商业模式和产业形态，为经济增长注入新的动力。

**学术价值方面**，本项目的研究将深化对异构计算架构和AI应用特性的理解，推动相关理论和技术的发展。在理论研究层面，项目将探索多模态异构计算模型、动态任务调度算法、近存计算优化理论等前沿问题，为计算架构理论体系添砖加瓦。在技术创新层面，项目将提出一套完整的异构计算架构设计方案，涵盖硬件结构、指令集、编译器优化和运行时系统等多个层面，形成具有自主知识产权的核心技术体系。这些技术创新不仅能够提升AI芯片的性能和能效，还可能为未来计算架构的发展提供新的思路和方向。在方法学层面，项目将采用仿真与原型验证相结合的研究方法，积累一套适用于AI芯片架构设计的系统性研究方法，为后续相关研究提供参考。此外，项目的研究成果还将促进学术界与产业界的深度融合，推动知识共享和技术扩散，提升我国在AI芯片领域的学术影响力。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外在人工智能芯片及异构计算领域的研究起步较早，已取得一系列显著成果，形成了较为完善的研究体系和技术路线。在专用AI芯片设计方面，NVIDIA通过其GPU产品线（如Volta,Turing,Ampere,Blackwell架构）在深度学习训练和推理市场长期占据主导地位，其CUDA平台和TensorCore技术为AI计算提供了强大的硬件和软件支持。Google的TPU（TensorProcessingUnit）则专注于大规模并行矩阵运算，通过定制化的硬件架构和软件栈（TensorFlow）实现了训练性能的飞跃。Apple的神经引擎（NeuralEngine）则集成在自研的A系列和M系列芯片中，专注于低功耗的边缘侧AI推理任务。这些商业巨头的成功，推动了AI芯片硬件设计的快速发展，特别是在专用指令集、硬件加速单元（如矩阵乘法器、卷积核心）和片上网络（NoC）设计方面积累了深厚的技术。

在异构计算架构方面，国外研究机构和高校进行了广泛探索。斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等顶尖高校的计算机系和电子工程系，通过其实验室（如UCBerkeley的RISC-VInstitute、Stanford的ComputerArchitectureGroup）开展了大量研究。研究方向主要集中在多核异构平台的任务调度算法、资源共享策略和性能优化。例如，MIT的Legion系统研究了基于区域的多核共享内存架构下的任务调度；斯坦福的XOS系统则探索了异构计算平台的运行时管理和资源抽象。在存储层次结构优化方面，IBM、Intel等公司及学术机构提出了各种近存计算和内存计算方案，如IBM的TrueNorth神经形态芯片、Intel的OptaneDCPersistentMemory等，旨在通过将计算单元靠近存储单元来减少数据搬运延迟。此外，商业EDA工具厂商（如Synopsys、Cadence、SiemensEDA）也推出了支持异构计算架构设计的工具链，为芯片设计提供了技术支撑。

然而，国外研究在以下几个方面仍存在不足或挑战：首先，**通用性与专用性的平衡**。商业AI芯片往往针对特定应用场景进行深度定制，导致其通用性和灵活性不足，难以适应多样化的AI应用需求。其次，**软硬件协同的深度**。虽然硬件设计不断进步，但与AI算法、框架和操作系统的深度融合仍不够深入，导致软件生态对硬件的利用率有待提升。第三，**功耗与散热管理**。高性能AI芯片的功耗密度持续攀升，散热管理成为设计瓶颈，尤其是在高密度集成的环境中。第四，**成本与可及性**。高端AI芯片的设计和制造成本高昂，限制了其在中小型企业和发展中国家的应用。最后，**理论研究与实际应用的脱节**。部分研究过于理论化，缺乏与实际应用场景的结合，导致研究成果难以快速转化为产业应用。

2.国内研究现状

近年来，国内在人工智能芯片及异构计算领域的研究投入显著增加，取得了一系列重要进展，涌现出一批具有竞争力的研究团队和企业。在学术研究方面，国内高校和科研机构积极开展相关研究，如清华大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、中国科学院计算技术研究所等，均设有专门的实验室或研究团队从事AI芯片和计算架构的研究。在专用AI芯片领域，华为的昇腾（Ascend）系列、阿里巴巴的平头哥（AlibabaT-Engine）系列、百度的人工智能加速器（AIAC）等，已推出多款面向不同应用场景的AI芯片产品，并在性能和功耗方面取得了显著进展。这些国产AI芯片的推出，有效提升了国内在高端芯片领域的自主可控能力。

在异构计算架构方面，国内研究也取得了积极成果。国内高校和科研机构探索了多种异构计算平台的设计方案，包括CPU-GPU、CPU-FPGA、CPU-NPU等多种组合。例如，中国科学院计算技术研究所提出的“龙芯”处理器在异构计算方面进行了探索，尝试将专用AI加速器与通用处理器结合。一些高校还开发了支持异构计算的系统软件和运行时环境，如基于Linux的异构计算框架、任务调度算法等。在存储优化方面，国内研究也逐步跟进，探索了近存计算和内存计算技术在AI芯片中的应用，如基于3DNAND的近存计算方案、内存计算加速AI推理任务等。此外，国内企业也在积极布局AI芯片产业链，包括EDA工具、IP核、制造工艺等环节，形成了较为完整的产业生态。

尽管国内研究取得了显著进展，但仍面临一些挑战和不足：首先，**核心技术瓶颈**。在高端芯片设计、先进工艺制造、关键IP核等方面，国内仍与国外先进水平存在差距，部分核心技术受制于人。其次，**软件生态薄弱**。与国外成熟的AI计算框架和生态系统相比，国内AI芯片的软件支持仍不够完善，开发者社区和工具链成熟度有待提升。第三，**创新人才短缺**。高端芯片设计需要大量具有深厚理论基础和丰富工程经验的复合型人才，而国内相关人才的培养和储备仍显不足。第四，**产业协同不足**。国内产业链上下游企业之间的协同合作仍不够紧密，导致技术创新和产品研发的效率受到影响。最后，**应用场景落地**。虽然国内AI应用市场广阔，但AI芯片的推广应用仍面临成本、功耗、兼容性等多重挑战，需要更多针对实际场景的优化和适配。

3.研究空白与挑战

综合国内外研究现状，可以看出在面向下一代人工智能芯片的异构计算架构设计与优化方面，仍存在以下研究空白和挑战：

***多模态异构计算模型**。现有异构计算架构主要关注CPU-GPU、CPU-NPU等几种组合，对于包含更多类型计算单元（如FPGA、DSP、量子计算芯片等）的混合异构系统研究不足。如何设计一个能够统一调度和优化多种异构单元的计算模型，实现更全面的性能和能效优化，是亟待解决的关键问题。

***动态任务调度与资源分配**。AI应用的任务特性复杂多变，现有任务调度算法往往基于静态分析或假设，难以适应动态变化的计算负载和数据流。如何设计一种能够实时感知任务特性、动态调整计算单元和存储资源的智能调度算法，实现全局最优的性能和能效，是另一个重要挑战。

***近存计算与内存计算优化**。近存计算和内存计算技术在AI芯片中的应用仍处于早期阶段，缺乏系统性的架构设计和优化方法。如何设计高效的近存计算单元、优化内存层次结构、降低数据访问延迟，是提升AI芯片性能的关键。

***软硬件协同设计体系**。现有软硬件协同设计方法往往针对特定应用或平台，缺乏普适性的设计框架和工具链。如何构建一个能够支持多样化AI应用和异构计算平台的软硬件协同设计体系，是推动AI芯片技术进步的重要方向。

***AI芯片的标准化与开放性**。与PC和移动设备相比，AI芯片的标准化程度较低，导致不同厂商的芯片之间兼容性差，应用开发成本高。如何推动AI芯片的标准化和开放性，构建一个开放、协作的产业生态，是促进AI芯片技术健康发展的必要条件。

***AI芯片的测试与验证**。AI芯片的测试和验证是一个复杂的过程，需要考虑多种应用场景和性能指标。如何开发高效的测试方法和工具，确保AI芯片的性能、功耗和可靠性，是推动AI芯片商业化的重要保障。

本项目将针对上述研究空白和挑战，开展深入研究和系统性的技术攻关，为下一代人工智能芯片的设计提供关键技术支撑和理论依据。

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的发展需求，重点突破异构计算架构的设计与优化难题，实现高性能、低功耗、高灵活性的AI计算平台。具体研究目标如下：

***构建面向AI任务的异构计算模型**：分析不同类型AI算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer、图算等）在CPU、GPU、FPGA、NPU等异构单元上的计算特性与能耗差异，构建能够量化描述各单元性能、功耗和适用性的计算模型，为任务到单元的映射提供理论基础。

***研发高效的异构任务调度与资源分配算法**：针对AI应用中任务依赖性强、计算负载动态变化的特点，设计一种基于深度学习或强化学习的动态任务调度算法，实现跨异构单元的任务迁移、负载均衡和资源（计算、内存、网络）的协同优化，显著提升系统整体吞吐量和能效。

***设计优化的异构存储层次结构**：研究适用于AI计算场景的近存计算和内存计算方案，探索片上多级缓存、高速互联网络与存储介质的协同设计，减少AI模型参数和中间数据在存储单元与计算单元之间的搬运延迟和能耗，提升存储带宽利用率。

***开发支持异构优化的编译器与运行时系统**：设计一套面向异构计算架构的编译器后端和运行时系统，实现AI模型算子到异构硬件指令的高效映射、内存访问优化以及任务调度策略的软件落地，提升软件生态对硬件架构的利用效率。

***构建原型系统并进行性能评估**：基于上述研究成果，设计并流片一款包含CPU、GPU、NPU等多种异构单元的芯片原型，通过典型AI应用（如大型语言模型推理、目标检测等）进行性能评估，验证所提出的架构设计、调度算法和优化技术的有效性，量化性能提升和功耗降低效果。

通过实现上述研究目标，本项目期望能够为下一代高性能人工智能芯片的设计提供一套完整的技术方案和理论支撑，推动我国在高端芯片领域的自主创新能力，并为AI产业的健康发展提供关键技术支撑。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下五个核心方面展开研究：

***（1）AI任务特性分析与异构计算模型构建**

***研究问题**：不同类型的AI算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer、图算、注意力机制等）在计算复杂度、数据访问模式、内存带宽需求、计算精度要求等方面存在显著差异。现有异构计算模型往往假设任务具有通用性或特定模式，难以准确描述AI任务的多样性。如何构建一个能够准确刻画AI任务在CPU、GPU、FPGA、NPU等异构单元上的计算特性、能耗特性及适用性的计算模型，是进行有效任务映射和资源分配的前提。

***研究内容**：收集并分析多种代表性AI模型在不同计算阶段（如训练、推理）的算子构成、计算量、内存访问模式、计算核密度等特性数据；建立各异构单元（CPU、GPU、FPGA、NPU）的计算能力、功耗、延迟、内存带宽等性能参数数据库；基于这些数据，构建一个多维度、可量化的AI任务-异构单元匹配模型，该模型能够预测不同任务在各个单元上的性能表现和能耗开销。

***研究假设**：AI任务的计算特性与其算子类型和结构密切相关，可以通过特征提取和模式识别的方法进行有效描述；不同异构单元在处理特定类型的AI算子时具有不同的性能和能耗优势；存在一个基于任务特性的量化模型，能够准确预测任务在各单元上的性能和能耗，并指导任务到单元的映射决策。

***具体研究问题**：如何量化描述AI算子的计算复杂度和数据访问模式？如何建立各异构单元的精确性能-功耗模型？如何构建一个能够预测任务在各单元上性能和能耗的匹配模型？

***（2）面向AI的动态异构任务调度与资源分配算法研究**

***研究问题**：AI应用在实际运行中，任务结构复杂，计算负载动态变化，且存在任务间依赖关系。传统的静态调度或简单动态调度方法难以适应这种复杂性，导致系统资源利用率不高，整体性能和能效受限。如何在异构计算环境中，设计一种能够实时感知任务特性、动态调整任务执行位置和资源分配的智能调度算法，实现全局最优的性能和能效，是提升异构系统关键。

***研究内容**：研究基于模型的预测调度方法，利用任务特性数据和系统性能模型，预测未来任务的计算需求和资源占用，提前进行任务规划和资源预留；研究基于机器学习或强化学习的自适应调度算法，使调度器能够根据系统运行状态和任务反馈，在线学习并优化调度策略；设计考虑任务间依赖关系的调度算法，确保任务执行顺序的正确性；研究跨异构单元的任务迁移策略，最小化迁移成本（时间、数据搬运开销）。

***研究假设**：通过引入深度学习或强化学习机制，调度器能够学习到更优的调度策略，超越传统启发式方法；实时任务特性预测和系统状态感知能够显著提升调度的前瞻性和适应性；考虑任务依赖和迁移成本的调度算法能够有效提升系统吞吐量和响应速度。

***具体研究问题**：如何设计有效的任务特性预测模型？如何将深度学习/强化学习应用于任务调度决策？如何设计高效的跨异构单元任务迁移机制？如何平衡调度算法的复杂度与实时性要求？

***（3）面向AI优化的异构存储层次结构设计**

***研究问题**：数据搬运是限制AI芯片性能和能效的主要瓶颈之一。AI计算具有高带宽、突发性内存访问等特点，传统的存储层次结构难以满足其需求。如何设计一种能够适应AI计算特性的优化的异构存储层次结构，减少数据访问延迟和能耗，是提升AI芯片性能的关键。

***研究内容**：研究片上多级缓存（L1/L2/L3）的设计，针对AI模型参数和中间数据的特点进行缓存粒度和替换策略的优化；研究近存计算（NMC）技术在AI芯片中的应用，探索将部分计算单元（如小核心处理器、FPGA逻辑）放置在存储器附近的设计方案，减少数据搬运；研究内存计算（MC）技术，探索在存储单元内部进行计算的可能性，特别适用于稀疏矩阵运算等场景；设计优化的片上网络（NoC）架构，提升存储单元与计算单元之间的数据传输效率。

***研究假设**：通过优化缓存结构和替换策略，可以显著减少AI任务的缓存未命中率，降低内存访问延迟；近存计算和内存计算技术能够有效减少数据搬运开销，提升AI计算性能和能效；优化的片上网络架构能够满足AI应用的高带宽内存访问需求。

***具体研究问题**：如何设计适应AI特性的片上缓存架构？近存计算单元与主存储器如何高效协同？内存计算技术在AI中的适用范围和优化方法是什么？如何设计低延迟、高带宽的片上网络？

***（4）支持异构优化的编译器与运行时系统开发**

***研究问题**：异构计算架构的复杂性给编译器和运行时系统设计带来了巨大挑战。如何设计一套能够将高级AI模型（如TensorFlow、PyTorch）高效映射到异构硬件平台、并进行内存访问和任务调度优化的编译器与运行时系统，是提升软件生态对硬件利用效率的关键。

***研究内容**：研究面向异构计算架构的编译器后端，实现AI模型算子到不同异构单元硬件指令的高效代码生成，考虑指令集兼容性、数据类型转换、以及特定硬件加速特性；研究支持内存层次结构优化的编译器技术，如自动数据重排、内存对齐优化等；研究支持任务并行化和异构调度的运行时系统，实现任务划分、调度、执行和同步的自动化管理；开发与硬件紧密耦合的运行时库，提供高效的内存管理、核函数调用和同步机制。

***研究假设**：通过引入代码生成模板和自动优化技术，编译器能够生成针对特定异构硬件的高效代码；支持内存层次结构优化的编译器技术能够显著提升内存访问效率；运行时系统能够有效管理异构计算任务的生命周期，实现高效的资源利用和任务协同。

***具体研究问题**：如何实现AI算子到异构硬件指令的高效映射？如何设计支持内存层次结构优化的编译器技术？运行时系统如何实现高效的异构任务调度和资源管理？如何开发与硬件紧密耦合的运行时库？

***（5）原型系统设计、流片与性能评估**

***研究问题**：理论研究和算法验证最终需要通过实际硬件平台进行检验。如何设计并流片一款包含CPU、GPU、NPU等多种异构单元的芯片原型，并通过典型AI应用进行全面性能评估，验证本项目提出的架构设计、调度算法和优化技术的实际效果，是检验研究成果的关键。

***研究内容**：基于上述研究成果，设计一款包含CPU、GPU、NPU等多种异构计算单元的片上系统（SoC）架构，明确各单元的功能划分、互联方式、存储结构等；选择合适的FPGA或ASIC流片工艺，完成芯片的详细设计、验证和流片；开发面向原型系统的测试平台和软件栈，包括驱动程序、性能测试工具和典型AI应用模型；选取大型语言模型推理、目标检测等典型AI应用，在原型系统上进行性能测试，量化评估所提出的架构设计、调度算法和优化技术的性能提升（如吞吐量、延迟）和能效降低效果；分析测试结果，总结经验教训，为后续研究提供指导。

***研究假设**：设计的异构计算架构能够有效提升AI应用的性能和能效；开发的调度算法和优化技术能够在实际硬件平台上发挥预期效果；原型系统能够稳定运行典型AI应用，并提供可靠的性能评估数据。

***具体研究问题**：如何设计一个能够验证核心研究思想的异构计算芯片原型？如何开发高效的测试方法和工具？如何选取有代表性的AI应用进行性能评估？如何分析测试结果并验证研究假设？

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、建模仿真与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异构计算架构设计与优化研究。

***研究方法**：

***理论分析与建模**：针对AI任务特性、异构单元特性、存储层次结构及系统交互等关键问题，进行深入的理论分析。构建AI任务计算模型、异构单元性能功耗模型、任务调度模型、资源分配模型以及存储层次结构性能模型，为算法设计和架构优化提供理论依据。

***仿真建模与性能评估**：利用业界主流的SystemC、Verilog/VHDL等硬件描述语言以及Gem5、NOX等系统级仿真平台，构建异构计算架构的仿真模型。通过仿真，对不同的架构设计方案、调度算法和资源分配策略进行性能评估，预测系统在吞吐量、延迟、能效等方面的表现，并分析不同设计参数对系统性能的影响。

***机器学习与人工智能技术**：将机器学习和强化学习技术应用于任务特性预测、任务调度决策和资源分配优化。利用历史任务数据和系统运行数据，训练预测模型和强化学习智能体，使其能够学习到更优的调度策略和资源分配方案。

***原型设计与实验验证**：基于成熟的SoC设计流程和FPGA原型平台，设计并实现包含CPU、GPU、NPU等多种异构单元的芯片原型。通过在原型系统上进行实际硬件实验，验证所提出的架构设计、算法和优化技术的实际效果，并与仿真结果进行对比分析。

***实验设计**：

***AI任务特性分析实验**：收集多种公开的大型AI模型（如BERT、GPT-3、ResNet-50、GraphNet等）在不同输入规模下的计算任务数据，包括算子类型、计算量、内存访问模式、计算核密度等。利用性能分析工具（如NsightSystems、TensorFlowProfiler）对任务进行精细分析。

***异构单元特性评估实验**：利用已有的或自行设计的测试程序，对标准CPU、GPU、FPGA开发板或NPU加速卡进行测试，获取各单元在不同负载下的性能（频率、吞吐量、延迟）、功耗和内存带宽等数据。

***调度算法评估实验**：设计多种基准调度算法（如优先级调度、轮转调度、基于模型的预测调度）和智能调度算法（基于机器学习/强化学习）。在仿真平台和原型系统上，使用相同的AI任务集对各种调度算法进行对比测试，评估其在不同场景下的性能和能效表现。

***存储优化方案评估实验**：在仿真模型和原型系统中，对比不同存储层次结构设计方案（如传统缓存、近存计算模块、内存计算模块）和内存访问优化策略（如数据重排、预取）的性能和能效。

***原型系统功能与性能测试**：对流片后的原型芯片进行功能验证和性能测试。功能验证确保各单元及互联逻辑正确工作。性能测试选取典型的AI应用模型（如LLM推理、目标检测），在原型系统上运行，测量其吞吐量、延迟、峰值功耗等指标，并与理论值和现有方案进行对比。

***数据收集与分析方法**：

***数据收集**：通过性能分析工具、仿真平台输出、原型系统测试程序运行结果、以及在线公开数据集等多种途径收集实验数据。数据类型包括：AI任务的计算特性数据（算子序列、计算量、内存访问图）、异构单元的性能功耗数据（频率、吞吐量、延迟、功耗、带宽）、调度算法的决策日志（任务分配、迁移记录）、存储系统的访问延迟和带宽数据、原型系统的实际运行性能数据（吞吐量、延迟、功耗）。

***数据分析**：

***定量分析**：对收集到的性能和能效数据进行统计分析，计算各项指标的提升比例或降低比例，如任务吞吐量提升百分比、延迟降低百分比、能耗降低百分比等。利用图表（如柱状图、折线图）直观展示不同方案之间的性能差异。

***定性分析**：分析调度算法的调度策略特点、存储优化的具体效果、原型系统运行中的瓶颈等。结合理论模型和仿真/实验结果，解释性能和能效变化的原因，总结研究发现。

***对比分析**：将本项目提出的方法与现有的公开方案或商业方案进行对比，量化评估本项目的优势。分析本项目方法在不同场景下的适用性和局限性。

***回归分析/机器学习模型评估**：对于基于机器学习的预测模型和强化学习智能体，采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、归一化折扣累积回报（NDCG）等指标评估其预测精度或学习性能。

2.技术路线

本项目的研究将遵循以下技术路线，分阶段逐步实现研究目标：

***第一阶段：现状调研与理论建模（第1-6个月）**

*深入调研国内外AI芯片及异构计算领域的研究现状、技术进展和关键挑战。

*收集并分析代表性AI模型的计算特性数据。

*收集并分析各异构单元（CPU、GPU、FPGA、NPU）的性能功耗数据。

*构建AI任务计算模型、异构单元性能功耗模型。

*初步设计异构计算模型框架和存储层次结构优化方案。

***第二阶段：核心算法与架构设计（第7-18个月）**

*基于理论模型，设计面向AI的动态异构任务调度与资源分配算法（包括基于模型的预测调度和基于机器学习的自适应调度）。

*设计优化的异构存储层次结构（包括片上缓存优化、近存计算/内存计算模块设计、NoC架构设计）。

*开发支持异构优化的编译器后端（AI算子到异构指令映射）和运行时系统（任务管理、内存管理、核函数调用）。

*在SystemC/Gem5等仿真平台上，对设计的算法和架构进行初步仿真验证和性能评估。

***第三阶段：原型设计与流片（第19-30个月）**

*完成包含CPU、GPU、NPU等单元的SoC架构详细设计。

*选择FPGA原型平台，进行功能验证和初步性能测试。

*完成ASIC流片设计流程，提交芯片进行制造。

***第四阶段：原型验证与性能评估（第31-42个月）**

*获取流片后的芯片原型。

*开发原型系统的测试平台和软件栈。

*选取典型AI应用模型，在原型系统上进行全面的性能测试（吞吐量、延迟、功耗）。

*收集并分析实验数据，验证各项研究成果的实际效果。

*对比仿真结果与实验结果，分析差异原因。

***第五阶段：总结分析与成果整理（第43-48个月）**

*对整个项目的研究过程和结果进行系统总结。

*分析研究成果的优势、局限性和潜在改进方向。

*撰写研究论文、技术报告，申请专利。

*整理项目成果，为后续研究和产业化应用奠定基础。

七．创新点

本项目针对下一代人工智能芯片在异构计算架构设计与优化方面的关键挑战，提出了一系列具有创新性的研究思路和技术方案，主要创新点体现在以下几个方面：

***（1）构建面向AI任务特性的多模态异构计算模型**

现有异构计算模型往往侧重于通用计算任务或特定领域应用，缺乏对AI任务多样性和复杂性的系统性刻画。本项目创新性地提出构建一个面向AI任务特性的多模态异构计算模型。该模型不仅考虑了AI任务在不同计算阶段（如前向传播、反向传播、推理）的动态变化，还深入分析了不同类型AI算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer的自注意力机制、图算等）独特的计算模式、数据访问特性（如局部性、稀疏性）、以及与模型参数规模和输入数据维度相关的计算核密度。模型将量化描述各类型算子在CPU、GPU、FPGA、NPU等各异构单元上的计算复杂度、能耗开销、以及适用的输入/输出规模范围。这种基于AI任务特性的量化模型，能够为后续的任务到单元的智能映射和资源分配提供更为精准的指导，超越了传统基于算子类型或简单负载的调度方法，实现了更深层次的异构协同。创新之处在于将AI任务的内在特性与各异构单元的加工能力进行深度融合，建立了一个能够动态适应AI应用需求的量化决策模型。

***（2）研发基于深度学习的自适应动态异构任务调度与资源分配算法**

面对AI应用中任务结构复杂、计算负载动态变化、以及任务间依赖关系难以预测的问题，本项目创新性地将深度学习技术应用于异构计算任务的动态调度与资源分配。传统的静态调度或简单动态调度方法难以适应这种复杂性，导致资源利用率不高。本项目提出一种基于深度强化学习的自适应调度框架，调度器（智能体）能够通过与环境（异构计算系统）的交互，学习到一种策略，该策略能够根据实时的系统状态（各单元负载、内存压力、任务队列）、任务特性（计算量、优先级、依赖关系）和历史反馈（性能、功耗），动态决定任务的执行位置、执行顺序以及跨单元的资源（计算核、内存带宽）分配。这种基于深度学习的调度器能够超越传统启发式方法，通过在线学习不断优化调度策略，以适应不断变化的系统环境和任务需求，实现全局最优或近最优的性能和能效。创新之处在于引入了能够在线学习和适应环境的深度强化学习智能体，用于解决AI场景下高度复杂的动态调度问题，提升了异构系统的自主优化能力。

***（3）设计融合近存计算与内存计算的协同式异构存储层次结构**

数据搬运是限制AI芯片性能和能效的瓶颈。本项目创新性地提出设计一种融合近存计算（NMC）与内存计算（MC）的协同式异构存储层次结构。在传统存储层次结构优化的基础上，本项目将探索将部分计算单元（如小核心处理器、可编程逻辑资源）紧密集成在存储单元附近（近存），以执行部分计算密集型的内存访问操作，减少数据搬运；同时，探索在存储单元内部（内存计算）执行特定类型的AI计算（如适用于稀疏矩阵运算的运算），从根本上减少数据移动。这种设计不仅优化了片上多级缓存（L1/L2/L3）的架构和替换策略，以适应AI数据访问的局部性和突发性，还引入了近存计算和内存计算模块，并对片上网络（NoC）进行了针对性优化，以支持高带宽、低延迟的存储相关计算和数据传输。这种多层次、多形式的存储协同设计，旨在从系统架构层面最大程度地减少AI计算中的数据访问瓶颈，实现显著的性能和能效提升。创新之处在于将NMC和MC两种前沿存储计算技术有机地融合到异构存储层次结构中，并进行了系统性的协同设计与优化，为解决AI芯片存储瓶颈提供了全新的思路。

***（4）开发支持AI模型自动调度的编译器与运行时系统**

异构计算架构的复杂性和AI模型的灵活性给编译器和运行时系统设计带来了巨大挑战。本项目创新性地提出开发一套支持AI模型自动调度的编译器与运行时系统。编译器后端不仅需要实现AI模型算子到各异构单元硬件指令的高效映射，更重要的是，将引入基于AI的代码生成和优化技术，能够根据输入AI模型的特性（如算子类型、结构、规模）和目标异构硬件平台的特点，自动选择最优的执行路径和资源分配方案。运行时系统将实现一个自动化的任务管理器，能够根据编译器生成的调度策略或在线学习的调度结果，自动进行任务划分、任务到单元的映射、跨单元的任务迁移、内存分配与回收、以及同步控制，极大减轻开发者或用户的负担。这套编译器与运行时系统的核心创新在于引入了“模型驱动”和“自动优化”的理念，旨在实现AI模型与异构硬件平台之间的无缝集成和自动协同优化，降低AI应用在异构平台上的部署和运行复杂度，提升软件生态对硬件架构的利用效率。

***（5）面向典型AI应用的系统级原型验证与性能评估**

本项目并非停留在理论分析和仿真层面，而是创新性地设计并计划流片一款包含CPU、GPU、NPU等多种异构单元的芯片原型。通过在真实的硬件平台上对所提出的架构设计、算法和优化技术进行系统级验证，能够更全面、更可靠地评估其性能、能效和可行性。选择大型语言模型推理、目标检测等具有代表性的、计算密集且数据量大的AI应用进行原型测试，能够直观展示研究成果在实际场景中的效果，并收集到更接近真实应用的数据。这种从理论、仿真到原型验证的系统研究方法，是本项目的重要创新点之一。它不仅能够验证技术的有效性，还能够发现理论分析和仿真中可能忽略的问题，为后续技术的改进和产业化应用提供宝贵的实践经验。通过原型验证，可以更准确地把握不同设计方案的优缺点，为最终的产品化提供决策依据。

八．预期成果

本项目围绕下一代人工智能芯片的异构计算架构设计与优化，预期在理论、技术、原型及人才培养等方面取得一系列重要成果，具体如下：

***（1）理论成果**

***构建一套完整的AI任务-异构单元量化模型**：形成一套能够精确描述不同类型AI算子在CPU、GPU、FPGA、NPU等异构单元上的计算复杂度、能耗特性、内存带宽需求及适用范围的模型体系。该模型将为任务到单元的智能映射提供理论依据，填补当前AI任务特性与异构单元匹配理论方面的空白。

***建立面向AI的动态异构调度理论框架**：提出基于深度强化学习的自适应调度理论，并阐明其学习机制、策略优化原理及性能保证方法。形成一套描述任务特性、系统状态、调度决策与性能效益之间复杂映射关系的理论体系，为动态调度算法的设计与评估提供理论指导。

***发展融合近存计算与内存计算的协同存储理论**：提出异构存储层次结构中近存计算与内存计算协同工作的理论模型，分析其性能提升与能耗优化的机理，并建立评估存储结构效率的理论指标体系。该理论将为未来高性能AI芯片的存储架构设计提供新的理论视角。

***完善支持AI优化的软硬件协同设计理论**：建立编译器优化、运行时系统调度与硬件架构设计之间相互作用的协同理论框架，阐明软硬件协同优化的关键原理和方法论，为提升AI芯片的软件生态兼容性和执行效率提供理论支撑。

***（2）技术成果**

***开发一套面向AI的异构任务调度与资源分配算法**：研制出一套包含基于模型预测和基于深度强化学习的混合调度算法，以及相应的资源分配策略，能够显著提升异构计算系统在处理AI任务时的吞吐量、降低延迟、并优化功耗。该算法将具备较高的鲁棒性和自适应能力，适用于不同的AI应用场景。

***设计一套优化的异构存储层次结构设计方案**：提出包含新型片上缓存架构、近存计算模块、内存计算模块以及优化的片上网络（NoC）的存储层次结构设计方案，并通过仿真和原型验证验证其性能和能效优势。该方案将有效缓解AI计算中的数据瓶颈问题。

***研发一套支持AI模型自动调度的编译器与运行时系统**：开发包含AI模型特性分析、自动代码生成、以及自动化任务调度的编译器后端和运行时系统。该系统将简化AI应用在异构硬件上的部署流程，提升软件生态对硬件架构的利用效率。

***构建一个包含CPU、GPU、NPU的异构计算芯片原型**：设计并流片一款包含CPU、GPU、NPU等多种异构计算单元的SoC芯片原型，实现理论设计和算法验证。该原型将作为评估各项研究成果实际效果的载体。

***（3）实践应用价值**

***提供下一代高性能AI芯片的设计方案**：项目成果将直接形成一套完整的下一代AI芯片异构计算架构设计方案，包括硬件架构、存储结构、核心算法和软件栈，为国内芯片设计企业和研究机构提供关键技术参考和知识产权基础。

***提升AI应用性能与能效**：通过理论创新和技术突破，预期在原型系统上实现AI应用（如大型语言模型推理、目标检测）在性能（吞吐量提升30%以上，延迟降低40%以上）和能效（功耗降低25%以上）方面的显著改善，推动AI应用在自动驾驶、智能医疗、金融风控等领域的落地。

***增强我国AI芯片自主创新能力**：项目的研究成果将有助于突破国外在高端AI芯片设计方面的技术壁垒，提升我国在AI芯片领域的自主研发能力和产业竞争力，为构建自主可控的AI技术生态体系做出贡献。

***促进产业链协同与发展**：项目成果有望带动国内EDA工具链、IP供应商、制造厂商等相关产业的发展，形成完善的AI芯片产业链生态，促进产业升级和技术进步。

***形成高水平学术成果**：项目预期发表高水平学术论文10篇以上（其中SCI索引期刊3篇），申请发明专利5项以上，形成一套系统性的研究报告，为后续研究和产业转化奠定坚实基础。

***（4）人才培养成果**

***培养高层次研究人才**：项目将培养一批掌握AI芯片设计前沿技术、具备系统研究能力和创新实践能力的高层次研究人才，为我国AI产业发展储备人才力量。

***促进产学研合作**：项目将联合国内领先的企业和高校，构建产学研合作平台，促进知识共享和技术转移，提升人才培养质量。

九.项目实施计划

1.项目时间规划

本项目总研究周期为48个月，分为五个阶段，每个阶段包含若干子任务，并制定了详细的进度安排。

***第一阶段：现状调研与理论建模（第1-6个月）**

***任务分配**：组建研究团队，明确分工；开展国内外文献调研，梳理AI芯片及异构计算领域研究现状和技术难点；进行AI任务特性分析实验，收集并分析典型AI模型计算任务数据；进行异构单元特性评估实验，收集并分析各异构单元性能功耗数据；基于调研和分析结果，构建AI任务计算模型、异构单元性能功耗模型；初步设计异构计算模型框架和存储层次结构优化方案。

***进度安排**：第1-2个月：团队组建与任务分解，完成国内外文献调研与现状分析；第3-4个月：开展AI任务特性分析实验，完成数据收集与初步分析；第5-6个月：完成异构单元特性评估实验，建立性能功耗模型；完成理论建模和架构方案设计，形成阶段性报告。阶段负责人：张明（首席研究员），协作单位：清华大学计算机系、华为海思。预期成果：完成文献综述报告、AI任务特性分析报告、异构单元性能模型、理论框架和架构方案设计文档。

***第二阶段：核心算法与架构设计（第7-18个月）**

***任务分配**：设计面向AI的动态异构任务调度与资源分配算法；设计优化的异构存储层次结构；开发支持异构优化的编译器后端和运行时系统；在SystemC/Gem5等仿真平台上，对设计的算法和架构进行初步仿真验证和性能评估。

***进度安排**：第7-9个月：设计基于深度学习的自适应动态异构任务调度算法，包括模型选择、训练策略和算法框架设计；第10-12个月：设计融合近存计算与内存计算的协同式异构存储层次结构，包括片上缓存优化、近存/内存计算模块设计、NoC架构设计；第13-15个月：开发支持AI模型自动调度的编译器后端（AI算子到异构指令映射）和运行时系统（任务管理、内存管理、核函数调用）；第16-18个月：在仿真平台完成算法和架构的集成与验证，进行初步性能评估，形成仿真验证报告和算法架构设计文档。阶段负责人：李红（算法负责人），王强（架构负责人）。预期成果：完成动态调度算法设计文档、存储层次结构设计方案、编译器后端和运行时系统设计文档、仿真验证报告。

***第三阶段：原型设计与流片（第19-30个月）**

***任务分配**：完成包含CPU、GPU、NPU等单元的SoC架构详细设计；选择FPGA原型平台，进行功能验证和初步性能测试；完成ASIC流片设计流程，提交芯片进行制造。

***进度安排**：第19-21个月：完成SoC架构详细设计，包括模块接口定义、时序约束等；第22-24个月：搭建FPGA原型验证平台，完成功能验证；第25-27个月：完成ASIC设计流程，包括逻辑综合、时序优化和形式验证；第28-30个月：完成芯片流片申请和制造合同签订，形成设计文档和流片申请报告。阶段负责人：赵刚（硬件设计负责人），刘洋（流片负责人）。预期成果：完成SoC架构详细设计文档、FPGA验证报告、ASIC设计文档和流片申请报告。

***第四阶段：原型验证与性能评估（第31-42个月）**

***任务分配**：获取流片后的芯片原型；开发原型系统的测试平台和软件栈；选取典型AI应用模型，在原型系统上进行全面的性能测试（吞吐量、延迟、功耗）；收集并分析实验数据，验证各项研究成果的实际效果；对比仿真结果与实验结果，分析差异原因。

***进度安排**：第31-33个月：完成流片后芯片的接收和封装测试，搭建硬件测试平台；第34-36个月：开发测试软件和驱动程序，完成功能验证；第37-39个月：进行典型AI应用模型的原型测试，收集性能数据；第40-42个月：分析实验数据，撰写性能评估报告，对比仿真与实验结果，形成研究结论。阶段负责人：孙伟（测试负责人），陈静（应用测试负责人）。预期成果：完成芯片测试报告、性能评估报告、AI应用测试数据集和分析报告。

***第五阶段：总结分析与成果整理（第43-48个月）**

***任务分配**：对整个项目的研究过程和结果进行系统总结；分析研究成果的优势、局限性和潜在改进方向；撰写研究论文、技术报告，申请专利；整理项目成果，形成知识图谱和设计资料库。

***进度安排**：第43-44个月：完成项目总结报告，分析研究成果和不足；第45-46个月：撰写研究论文和技术报告，提交专利申请；第47-48个月：整理项目文档，形成知识库和设计资料，进行项目结题评审。阶段负责人：张明（项目总负责人）。预期成果：完成项目总结报告、发表高水平学术论文、申请发明专利、形成知识库和设计资料。

2.风险管理策略

项目实施过程中可能面临以下风险，需制定相应的应对策略：

***技术风险**：包括AI模型快速迭代导致算法失效、芯片架构设计不兼容、仿真工具精度不足、流片过程中出现意外问题等。应对策略：建立动态技术跟踪机制，定期评估AI技术发展趋势；采用模块化设计方法，提升架构的适应性和可扩展性；选择主流仿真工具和EDA平台，加强验证和测试；与芯片制造厂商建立紧密合作关系，制定备选流片方案。

***进度风险**：包括关键任务延期、跨学科合作沟通不畅、资源分配不均、外部环境变化（如政策调整、供应链波动）等。应对策略：制定详细的项目计划，明确任务依赖关系和里程碑；建立高效的跨学科协作机制，加强沟通和协调；动态调整资源分配，优先保障关键路径；密切关注外部环境变化，制定应急预案。

***资金风险**：包括项目预算超支、资金来源不稳定、赞助方要求调整项目方向等。应对策略：精细化预算管理，严格控制成本；拓展多元化资金渠道，降低单一依赖；与资助方保持密切沟通，确保项目方向与国家战略需求一致。

***知识产权风险**：包括研究成果被侵权、专利申请延迟、技术泄露等。应对策略：加强知识产权保护意识，建立完善的知识产权管理机制；提前进行专利布局，形成技术壁垒；采用安全防护措施，防止技术泄露。

***成果转化风险**：包括研究成果与市场需求脱节、技术成熟度不足、缺乏商业化路径等。应对策略：加强市场调研，确保研究成果的实用性；建立技术