重大课题 申报书

重大课题申报书一、封面内容

项目名称：面向下一代人工智能芯片的高效能低功耗异构计算架构设计及关键技术研究

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研究所

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在攻克下一代人工智能芯片在高效能低功耗异构计算架构设计中的关键技术难题，面向智能驾驶、医疗影像分析等高精度AI应用场景，提出一种融合CPU、GPU、FPGA和ASIC的异构计算协同方案。项目核心内容涵盖：1）基于多目标优化的异构资源调度算法研究，通过动态任务卸载和负载均衡技术，实现计算资源的最优分配；2）设计低功耗硬件加速器，重点突破神经网络卷积运算和矩阵乘法的硬件实现，降低漏电流和动态功耗；3）开发可编程逻辑互连网络，解决多核异构芯片间数据传输瓶颈，提升系统吞吐量。研究方法将采用硬件仿真平台（如Gem5）与实测验证相结合，通过建立多尺度功耗与性能模型，量化评估架构设计方案的性价比。预期成果包括：1）一套完整的异构计算架构设计方案，支持端到端AI模型优化；2）三种核心硬件加速器原型，功耗降低40%以上；3）相关技术专利3-5项及开源代码库。本项目成果将显著提升我国在AI芯片领域的自主创新能力，为高性能计算产业提供关键技术支撑。

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，从智能终端到工业自动化，再到智慧城市，AI芯片作为其核心算力载体，其性能与能效已成为衡量国家科技实力和产业竞争力的重要标志。随着深度学习模型复杂度的指数级增长，传统同构计算架构在处理大规模数据时面临显著的性能瓶颈与功耗危机。以训练一个大型神经网络模型为例，功耗已从数百瓦跃升至数百兆瓦，这不仅对数据中心供电系统构成严峻挑战，也限制了AI技术在移动端、车载等对功耗敏感场景的应用。据行业报告预测，到2030年，全球AI芯片市场将突破5000亿美元，其中低功耗高性能芯片的需求占比将超过65%。然而，现有AI芯片设计仍存在诸多问题：一是异构计算资源利用率低，不同类型的处理单元（如CPU、GPU、NPU）往往独立工作，未能实现算力协同；二是硬件架构对AI模型适配性差，通用处理器执行AI运算时存在大量冗余计算，导致性能浪费；三是动态功耗控制机制不完善，特别是在稀疏矩阵运算和内存访问过程中，能量消耗远超理论计算需求。这些问题不仅制约了AI应用的性能表现，也违背了绿色计算的可持续发展理念。因此，开展面向下一代AI芯片的高效能低功耗异构计算架构研究，已成为突破现有技术瓶颈、抢占产业制高点的迫切需求。

本项目的开展具有显著的社会、经济及学术价值。从社会层面看，高效能低功耗AI芯片的突破将直接推动数字经济的绿色转型。随着全球对碳中和目标的重视，数据中心能耗问题已上升为国际社会关注的焦点。据国际能源署统计，数据中心的能耗占全球电力消耗的2%-3%，且正以每年8%-12%的速度增长。本项目提出的异构计算架构通过优化资源调度与硬件设计，有望将AI芯片功耗降低40%以上，每年可减少数百亿度的电力消耗，相当于关闭数座大型火电厂，显著缓解能源压力，助力国家“双碳”战略目标的实现。同时，低功耗AI芯片的普及将使智能设备（如可穿戴设备、边缘计算节点）的续航时间大幅延长，进一步促进万物互联社会的构建，提升民众生活品质。在医疗健康领域，高性能低功耗AI芯片可支持便携式医学影像诊断设备的发展，让优质医疗资源下沉至基层，提升基层医疗机构的疾病筛查能力，助力健康中国建设。

从经济层面看，本项目研究成果将构筑我国AI芯片产业的竞争新优势。当前，全球AI芯片市场主要由美国企业主导，高通、英伟达、英特尔等企业凭借先发优势占据了高端市场份额，国内企业在高端芯片设计领域仍存在“卡脖子”问题。据统计，我国每年进口AI芯片的费用超过千亿美元，已成为制约数字经济高质量发展的关键瓶颈。本项目聚焦异构计算架构这一核心技术领域，通过自主创新突破国外技术封锁，形成的自主知识产权将有效提升我国在AI芯片产业链中的话语权。项目成果可转化为具有自主品牌的AI芯片产品，替代进口芯片，每年预计可为国家节省数百亿美元的外汇支出。此外，项目将带动相关产业链协同发展，包括EDA工具、半导体制造工艺、AI算法栈等，形成新的经济增长点，创造大量高端就业岗位，促进区域经济高质量发展。

从学术价值看，本项目将丰富和完善计算机体系结构的理论体系。异构计算作为后摩尔定律时代的重要技术路径，其理论体系尚处于探索阶段，尤其在资源调度、任务映射、性能功耗协同优化等方面仍存在诸多基础性难题。本项目通过引入多目标优化理论、形式化验证方法等前沿技术，将推动异构计算理论向更深层次发展。具体而言：1）在资源调度层面，本项目提出的多目标优化模型将突破传统单目标优化框架的局限，为复杂异构系统中的QoS、功耗、延迟等多维度协同优化提供新的理论视角；2）在硬件架构设计层面，通过探索CPU-GPU-FPGA-ASIC异构资源的协同设计范式，将推动可编程计算与专用计算的理论融合，为未来可重构计算体系结构的发展奠定基础；3）在性能建模层面，本项目构建的多尺度性能功耗模型将突破传统微架构级模型的局限，实现对系统级、芯片级乃至晶体管级的精准预测，为AI芯片的快速设计验证提供理论支撑。这些研究成果将发表在CCFA类会议（如ISCA、HPCA）上，并申请国际发明专利，推动AI芯片设计领域的学术交流与合作，提升我国在该领域国际学术声誉。

此外，本项目的实施还将产生广泛的外部效益。首先，项目成果将支撑国家关键信息基础设施的建设。随着《新一代人工智能发展规划》的深入实施，我国正在构建覆盖交通、金融、能源等关键领域的智能感知网络，这些应用场景对AI芯片的性能和功耗具有极高要求。本项目设计的异构计算架构可满足超大规模数据处理需求，同时保持较低的功耗水平，为智能基础设施的稳定运行提供可靠算力保障。其次，项目将促进产学研用深度融合。我们将联合国内顶尖高校（如清华大学、浙江大学）和芯片设计企业（如华为海思、寒武纪），构建AI芯片协同创新平台，形成人才培养、技术研发、成果转化的一体化机制。这种合作模式将加速技术创新向产业应用的转化，缩短AI芯片的研发周期。最后，项目将提升我国在AI领域的国际影响力。通过参与国际标准制定、组织国际学术会议等方式，我们将向全球展示我国在AI芯片领域的创新成果，吸引国际人才参与合作，共同推动全球AI技术的进步。

四.国内外研究现状

面向下一代人工智能芯片的高效能低功耗异构计算架构设计及关键技术研究，已成为全球半导体产业和计算机体系结构领域的研究热点。近年来，国内外学者在该领域取得了显著进展，但同时也暴露出一些亟待解决的问题和研究空白。

在国际研究方面，美国、欧洲和亚洲的领先研究机构和企业已在该领域展现出强大的研发实力。美国英特尔公司通过其Xeon处理器家族持续探索异构计算路径，推出了支持FPGA加速器的XeonFlex平台，并开发了oneAPI编程框架以统一CPU、GPU和FPGA的编程模型。英伟达则凭借其在GPU领域的先发优势，推出了用于AI训练和推理的DGX系列超级计算平台和Jetson系列边缘计算平台，其CUDA生态系统已成为行业主流。同时，英伟达、AMD和Intel等企业也在积极探索CPU与专用AI加速器（如TensorProcessingUnits,TPU）的协同设计，通过PCIeGen4/5高速互联技术实现异构单元间的数据传输优化。学术界方面，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通过其PFL（ParallelandDistributedComputingLab）、UCIe（UCIrvineComputerArchitectureGroup）等实验室，在异构计算理论模型、资源调度算法和硬件架构设计等方面取得了重要突破。例如，斯坦福大学的HAZEL框架通过机器学习方法动态优化异构系统中的任务映射，将性能提升达30%；MIT的Jalapeno架构则创新性地设计了可重构互连网络，显著降低了异构单元间的数据传输延迟。欧洲方面，欧盟通过HorizonEurope计划资助了多个异构计算项目，如COSMOS项目（ComposableSystemsforMulti-ModalAI）致力于开发面向多模态AI任务的异构计算系统。亚洲的韩国三星和日本瑞萨科技也在积极布局AI芯片领域，三星通过其Exynos系列移动平台整合了CPU、GPU和NPU，瑞萨科技则推出了面向边缘计算的RAVIN系列AI处理器。

国内在该领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。以清华大学、浙江大学、上海交通大学、中国科学技术大学等高校为代表的研究团队，在异构计算架构设计、编译优化和系统软件方面取得了系列成果。清华大学计算机系王怀民团队提出了基于任务图的动态资源调度方法，在HPC与AI混合负载场景下实现了性能与功耗的协同优化；其设计的“清言”AI芯片原型在NPU与CPU协同处理任务时功耗降低了35%。浙江大学计算机学院李忠民团队则专注于可编程异构计算架构研究，开发的ZES（ZhonghuaEmbeddedSystem）架构支持CPU、GPU和FPGA的灵活配置，其编译器前端通过自动调度技术将任务卸载到最优执行单元。上海交通大学微电子学院张俊林团队在专用AI加速器设计方面取得突破，其开发的“沪流”NPU通过片上网络（NoC）优化技术，在保持高性能的同时将功耗密度控制在1W/mm²以下。中国科学技术大学陈国良院士团队从复杂网络理论出发，设计了基于图优化的异构计算任务调度算法，在多个AI基准测试中实现了15%以上的性能提升。在产业界，华为海思通过其昇腾（Ascend）系列AI处理器，推出了支持CPU+NPU协同设计的昇腾310/910芯片，并开发了CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）软件栈；阿里巴巴达摩院则提出了“平头哥”AI芯片架构，通过异构计算协同设计实现了在云计算场景下的高能效比。国内企业正通过产学研合作加速技术转化，如寒武纪、比特大陆等AI芯片公司已推出多款面向不同场景的异构计算产品。

尽管国内外在异构计算领域已取得长足进步，但仍存在诸多研究空白和挑战。首先，现有异构计算架构普遍存在资源利用率不高的问题。多数系统采用静态任务映射策略，无法适应AI模型训练过程中参数量、计算复杂度和内存访问模式的变化。虽然一些研究尝试采用动态调度方法，但往往聚焦于单一性能或功耗目标，缺乏对性能、功耗、时延等多维度QoS约束的协同优化。其次，硬件架构与AI模型适配性差。当前异构计算系统中的专用加速器（如NPU）主要针对卷积运算等常见算子进行优化，对于Transformer等新型网络结构的支持不足。同时，硬件层面对稀疏、量化等AI模型压缩技术的支持仍不完善，导致异构单元存在大量计算冗余。例如，在处理稀疏矩阵时，现有硬件仍需执行大量零值计算，功耗消耗远超理论值。第三，异构系统间数据传输瓶颈尚未有效解决。虽然PCIe等高速总线技术已广泛应用，但在多核异构芯片中，数据前传（DataForwarding）和同步开销依然显著。特别是对于需要跨单元进行大矩阵运算的AI模型，数据传输延迟可能占到总时延的60%以上，严重制约了系统性能。第四，缺乏系统级的功耗建模与优化方法。现有功耗模型多基于微架构级模拟，难以准确预测复杂异构系统在运行时的实际功耗。特别是在动态电压频率调整（DVFS）和片上网络流量整形等功耗控制策略下，系统级功耗与性能的相互作用关系尚未被充分理解。第五，异构计算系统软件生态尚未成熟。虽然CUDA、OpenCL等编程框架提供了硬件抽象层，但开发者在编写异构程序时仍需关注底层硬件细节，开发效率低下。此外，针对异构系统的调试、性能分析和可视化工具也严重缺乏，阻碍了AI算法向硬件的高效落地。这些研究空白表明，面向下一代AI芯片的高效能低功耗异构计算架构研究仍面临诸多挑战，亟需开展系统性创新研究。

综上所述，国内外在异构计算领域的研究已取得初步成效，但在资源协同优化、硬件模型适配、数据传输效率、功耗精确控制以及软件生态建设等方面仍存在显著差距。本项目拟针对这些研究空白，开展系统性技术创新，为解决下一代AI芯片的关键技术难题提供理论支撑和解决方案。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克下一代人工智能芯片在高效能低功耗异构计算架构设计中的关键技术难题，面向智能驾驶、医疗影像分析等高精度AI应用场景，提出一种融合CPU、GPU、FPGA和ASIC的异构计算协同方案，实现AI芯片算力与功耗的协同优化。项目研究目标与具体内容如下：

1.研究目标

本项目的总体研究目标是设计并验证一套面向高效能低功耗的AI异构计算架构，解决现有AI芯片在性能、功耗、成本和灵活性方面的瓶颈问题。具体目标包括：

（1）构建多目标优化的异构资源协同模型，实现AI任务在不同计算单元间的动态高效调度，使系统在满足性能约束的前提下，功耗降低40%以上，资源利用率提升35%。

（2）研发低功耗硬件加速器设计技术，重点突破神经网络核心算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer注意力机制）的专用硬件实现，在同等性能下将单元功耗降低50%以上，并支持稀疏、量化等AI模型压缩技术的硬件加速。

（3）设计可编程逻辑互连网络，解决多核异构芯片间数据传输瓶颈，将跨单元数据传输延迟降低60%以上，并支持动态流量整形与路由优化，提升系统吞吐量。

（4）开发支持异构计算的系统软件栈，包括编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等，实现AI模型向异构硬件的高效映射与执行，开发效率提升30%以上。

（5）形成一套完整的异构计算架构设计方案、三种核心硬件加速器原型及配套软件工具，申请国际发明专利3-5项，发表CCFA类会议论文5-8篇，为我国AI芯片产业发展提供关键技术支撑。

2.研究内容

本项目将围绕高效能低功耗异构计算架构的三个核心维度展开研究，具体包括以下五个方面：

（1）多目标优化的异构资源协同模型研究

研究问题：现有异构计算系统普遍采用静态任务映射或简单的启发式调度方法，无法有效应对AI模型训练过程中参数量、计算复杂度和内存访问模式的变化，导致资源利用率低、功耗控制不精确。

假设：通过引入多目标优化理论，结合机器学习与形式化验证方法，可以构建一个能够动态适应AI任务特性的异构资源协同模型，实现算力与功耗的协同优化。

具体研究内容包括：

-建立AI任务的多维度QoS模型，综合考虑计算量、内存访问、时延、功耗等参数，形成量化评估体系。

-开发基于多目标进化算法的资源调度策略，通过动态任务卸载和负载均衡技术，实现计算资源的最优分配。

-设计面向AI训练的硬件-软件协同调度框架，支持编译器级任务划分与运行时动态调整，形成端到端的调度优化方案。

-通过建立多尺度性能功耗协同优化模型，实现架构设计方案的快速评估与迭代，量化评估不同调度策略下的性能与功耗改善效果。

预期成果：形成一套完整的异构资源协同模型设计方案，支持端到端AI模型优化，相关算法在公开基准测试中性能提升25%以上，功耗降低35%以上。

（2）低功耗硬件加速器设计技术研究

研究问题：现有AI芯片中的专用加速器（如NPU）主要针对卷积运算等常见算子进行优化，缺乏对新型网络结构（如Transformer）的支持，且硬件层面对稀疏、量化等AI模型压缩技术的支持不足，导致计算冗余和功耗浪费。

假设：通过引入可重构计算单元和专用硬件流水线设计，结合低功耗电路技术，可以开发出支持多种AI算子并具有高能效比的硬件加速器。

具体研究内容包括：

-设计支持稀疏矩阵运算的可重构计算单元，通过动态调整计算资源分配，降低零值计算带来的功耗消耗。

-开发可编程硬件流水线，针对不同AI算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer注意力机制）进行专用优化，实现硬件级并行计算与流水线重叠。

-研究低功耗电路设计技术，包括时钟门控、电源门控、多电压域设计等，降低静态功耗和动态功耗。

-集成量化计算单元，支持FP16、INT8等低精度运算，在保证模型精度的前提下降低计算复杂度和功耗。

预期成果：开发三种核心硬件加速器原型（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元），在同等性能下将单元功耗降低50%以上，并通过硬件仿真平台验证设计方案的可行性。

（3）可编程逻辑互连网络设计

研究问题：现有异构计算系统中的数据传输主要依赖PCIe等外部总线，存在带宽瓶颈和延迟过高问题，严重制约了系统性能。特别是在多核异构芯片中，数据前传和同步开销显著。

假设：通过设计可编程逻辑互连网络，支持动态流量整形与路由优化，可以显著降低跨单元数据传输延迟，提升系统吞吐量。

具体研究内容包括：

-开发基于可重构逻辑的片上网络（NoC）设计，支持多级路由和流量整形，降低数据传输冲突和延迟。

-设计支持数据预取与缓存的互连机制，减少不必要的跨单元数据传输。

-开发动态路由算法，根据实时负载情况动态调整数据传输路径，优化系统吞吐量。

-通过硬件仿真平台验证互连网络设计的性能与功耗效益，评估不同路由策略对系统性能的影响。

预期成果：开发一套可编程逻辑互连网络设计方案，将跨单元数据传输延迟降低60%以上，并通过硬件原型验证设计方案的可行性。

（4）支持异构计算的系统软件栈开发

研究问题：现有异构计算系统软件生态尚未成熟，开发者需关注底层硬件细节，开发效率低下。缺乏针对异构系统的调试、性能分析和可视化工具，阻碍了AI算法向硬件的高效落地。

假设：通过开发支持异构计算的编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等，可以提升AI模型向异构硬件的映射效率，降低开发门槛。

具体研究内容包括：

-开发异构计算编译器前端优化工具，支持自动任务划分与映射，生成针对不同计算单元的优化代码。

-设计面向AI任务的运行时任务调度器，动态调整任务执行顺序与资源分配，实现系统级性能与功耗协同优化。

-开发异构系统性能分析工具，支持调试、性能剖析和可视化，帮助开发者快速定位性能瓶颈。

-集成AI模型压缩技术支持，在编译器层面自动应用稀疏化、量化等优化，提升硬件利用率。

预期成果：开发一套支持异构计算的系统软件栈，开发效率提升30%以上，并通过实际AI应用验证软件栈的有效性。

（5）异构计算架构设计方案验证与原型实现

研究问题：现有异构计算架构研究多停留在理论层面，缺乏系统性的原型验证和实际应用测试。

假设：通过构建硬件仿真平台与原型验证系统，可以验证异构计算架构设计的可行性与性能效益。

具体研究内容包括：

-构建基于Gem5的硬件仿真平台，支持CPU、GPU、FPGA和ASIC的协同仿真，验证异构资源协同模型的性能与功耗效益。

-设计核心硬件加速器原型，通过流片或FPGA原型验证低功耗硬件加速器设计的可行性。

-开发异构计算系统测试平台，集成编译器、运行时系统与硬件原型，进行端到端性能测试。

-针对智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景，进行实际应用测试，验证架构设计的实用价值。

预期成果：形成一套完整的异构计算架构设计方案、三种核心硬件加速器原型及配套软件工具，为我国AI芯片产业发展提供关键技术支撑。

通过以上研究内容的深入探索，本项目将突破下一代AI芯片在高效能低功耗异构计算架构设计方面的关键技术难题，为我国AI芯片产业发展提供强有力的技术支撑。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论研究、仿真验证与原型实现相结合的研究方法，通过系统性的实验设计和数据分析，攻克下一代AI芯片高效能低功耗异构计算架构设计中的关键技术难题。具体研究方法与技术路线如下：

1.研究方法

（1）研究方法

1）多目标优化方法：采用多目标进化算法（MOEA）如NSGA-II、SPEA2等，结合机器学习技术，构建AI任务的多目标优化模型。通过设定性能、功耗、时延等多维度目标，寻找帕累托最优解集，实现异构资源的最优分配。具体步骤包括：建立目标函数库，涵盖计算量、内存访问、时延、功耗等参数；设计适应度函数，综合考虑多目标权重；通过仿真平台验证优化算法的有效性。

2）硬件仿真方法：基于Gem5硬件仿真平台，构建支持CPU、GPU、FPGA和ASIC协同仿真的虚拟环境。通过定制化扩展仿真模型，支持异构资源调度、数据传输、功耗模型等关键特性。通过仿真实验，评估不同架构设计方案的性能与功耗效益。

3）形式化验证方法：采用形式化验证技术，对异构计算架构的关键逻辑单元进行模型检查，确保设计的正确性与鲁棒性。通过形式化验证工具如Coq、TLC等，对资源调度算法、数据传输协议等进行逻辑一致性验证，减少设计缺陷。

4）硬件原型验证方法：采用FPGA原型验证与ASIC流片相结合的技术路线。首先通过Xilinx或IntelFPGA开发板实现核心硬件加速器与互连网络的原型验证，快速测试设计方案的可行性。随后，针对关键模块进行ASIC流片，验证设计的性能与功耗效益。

5）机器学习方法：采用机器学习技术，构建AI任务的自适应预测模型。通过收集大量AI模型训练数据，训练深度神经网络模型，预测不同任务的计算量、内存访问、时延等参数，为动态资源调度提供输入。

6）系统软件栈开发方法：采用模块化开发方法，分阶段实现编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件。通过集成现有开源工具链如LLVM、GCC等，进行定制化开发，实现异构计算系统的软件支持。

（2）实验设计

1）异构资源协同优化实验：设计一系列仿真实验，测试不同资源调度策略对系统性能与功耗的影响。实验场景包括：AI模型训练、混合负载计算、实时AI推理等。通过对比实验，评估不同调度策略的性能与功耗效益。

2）低功耗硬件加速器设计实验：设计并仿真验证三种核心硬件加速器（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元）的性能与功耗效益。实验场景包括：不同规模的卷积运算、矩阵乘法、Transformer注意力机制等。通过对比实验，评估不同加速器设计的性能与功耗改善效果。

3）可编程逻辑互连网络设计实验：设计并仿真验证可编程逻辑互连网络的性能与功耗效益。实验场景包括：大规模数据传输、实时数据流处理、多核异构计算等。通过对比实验，评估不同互连网络设计的性能与功耗改善效果。

4）系统软件栈开发实验：开发并测试支持异构计算的编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件。实验场景包括：不同规模的AI模型训练与推理任务。通过对比实验，评估软件栈的开发效率与性能效益。

5）实际应用测试实验：针对智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景，进行实际应用测试。测试指标包括：推理速度、功耗、模型精度等。通过对比测试，评估架构设计的实用价值。

（3）数据收集与分析方法

1）性能数据收集：通过硬件仿真平台与原型验证系统，收集不同架构设计方案的性能数据，包括计算速度、吞吐量、延迟等。采用统计分析方法，评估不同设计方案的性能差异。

2）功耗数据收集：通过仿真平台与原型验证系统，收集不同架构设计方案的功耗数据，包括静态功耗、动态功耗、总功耗等。采用回归分析方法，建立性能与功耗之间的关系模型。

3）软件栈开发效率数据收集：通过问卷调查与实际开发数据，收集软件栈开发效率数据，包括开发时间、代码行数、调试次数等。采用统计分析方法，评估软件栈的开发效率。

4）实际应用测试数据收集：通过实际应用测试，收集AI模型的推理速度、功耗、模型精度等数据。采用对比分析方法，评估架构设计的实用价值。

5）数据分析方法：采用统计分析、机器学习、回归分析等方法，对收集到的数据进行分析，评估不同设计方案的性能与功耗效益。通过可视化工具，展示实验结果，为后续设计优化提供依据。

2.技术路线

（1）研究流程

1）需求分析与架构设计阶段：分析AI应用场景的需求，确定关键性能指标与功耗约束。基于需求分析结果，设计异构计算架构方案，包括异构资源协同模型、低功耗硬件加速器设计、可编程逻辑互连网络设计等。

2）理论研究与仿真验证阶段：开展多目标优化理论研究，开发异构资源协同模型。基于Gem5硬件仿真平台，构建仿真验证环境，验证架构设计方案的性能与功耗效益。

3）原型实现与测试阶段：通过FPGA原型验证核心硬件加速器与互连网络的设计方案。针对关键模块进行ASIC流片，验证设计的性能与功耗效益。

4）系统软件栈开发与测试阶段：开发支持异构计算的编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件。测试软件栈的开发效率与性能效益。

5）实际应用测试与优化阶段：针对智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景，进行实际应用测试。根据测试结果，优化架构设计方案与软件栈。

6）成果总结与推广阶段：总结研究成果，撰写学术论文，申请国际发明专利。推广研究成果，为我国AI芯片产业发展提供技术支撑。

（2）关键步骤

1）需求分析与架构设计：通过市场调研与用户需求分析，确定AI应用场景的关键性能指标与功耗约束。基于需求分析结果，设计异构计算架构方案，包括异构资源协同模型、低功耗硬件加速器设计、可编程逻辑互连网络设计等。

2）多目标优化理论研究：开展多目标优化理论研究，开发异构资源协同模型。采用多目标进化算法，结合机器学习技术，构建AI任务的多目标优化模型。

3）硬件仿真平台构建：基于Gem5硬件仿真平台，构建支持CPU、GPU、FPGA和ASIC协同仿真的虚拟环境。通过定制化扩展仿真模型，支持异构资源调度、数据传输、功耗模型等关键特性。

4）核心硬件加速器设计：设计并仿真验证三种核心硬件加速器（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元）的性能与功耗效益。

5）可编程逻辑互连网络设计：设计并仿真验证可编程逻辑互连网络的性能与功耗效益。

6）系统软件栈开发：开发支持异构计算的编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件。

7）FPGA原型验证：通过FPGA原型验证核心硬件加速器与互连网络的设计方案。

8）ASIC流片：针对关键模块进行ASIC流片，验证设计的性能与功耗效益。

9）实际应用测试：针对智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景，进行实际应用测试。

10）成果总结与推广：总结研究成果，撰写学术论文，申请国际发明专利。推广研究成果，为我国AI芯片产业发展提供技术支撑。

通过以上研究方法与技术路线，本项目将系统性地攻克下一代AI芯片高效能低功耗异构计算架构设计中的关键技术难题，为我国AI芯片产业发展提供强有力的技术支撑。

七．创新点

本项目针对下一代人工智能芯片高效能低功耗异构计算架构设计中的关键难题，提出了一系列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.多目标优化的异构资源协同模型创新

（1）**基于机器学习的自适应资源调度框架**：现有异构计算系统多采用静态或简单的启发式调度方法，难以适应AI模型训练过程中参数量、计算复杂度和内存访问模式的高度动态性。本项目创新性地提出了一种基于机器学习的自适应资源调度框架，通过在线学习AI任务的特征，动态调整任务在不同计算单元（CPU、GPU、FPGA、ASIC）之间的映射与执行。该框架能够根据实时负载情况、任务特性以及单元状态，智能地选择最优执行路径，实现算力与功耗的协同优化。与现有方法相比，本项目的自适应调度框架能够更精确地预测任务执行需求，减少不必要的资源浪费，从而显著提升资源利用率和能效比。具体创新点包括：1）构建了融合任务计算量、内存访问、时延、功耗等多维度特征的机器学习模型，用于预测任务在不同计算单元上的执行性能与能耗；2）设计了基于强化学习的动态调度策略，使调度器能够像智能体一样通过与环境的交互学习最优调度决策；3）开发了支持在线学习的调度算法，能够在系统运行过程中持续更新模型参数，适应AI任务的变化。

（2）**面向AI模型的帕累托最优资源分配理论**：本项目创新性地将帕累托最优理论引入异构计算资源分配问题，构建了面向AI模型的帕累托最优资源分配理论框架。该框架能够同时优化多个相互冲突的目标，如最大化吞吐量、最小化延迟、最小化功耗等，寻找不同目标之间的最佳权衡点，为系统设计提供更全面的决策依据。具体创新点包括：1）建立了包含性能、功耗、时延等多目标函数的数学模型，并采用多目标进化算法求解帕累托前沿；2）开发了基于目标权重的动态调整机制，允许用户根据实际需求调整不同目标的优先级；3）设计了帕累托最优解集的可视化工具，帮助用户直观理解不同设计方案之间的权衡关系。

2.低功耗硬件加速器设计技术突破

（1）**可编程稀疏计算单元设计**：现有AI芯片中的专用加速器大多针对稠密矩阵运算进行优化，对稀疏矩阵运算的支持不足，导致在处理实际AI模型时存在大量计算冗余和功耗浪费。本项目创新性地设计了一种可编程稀疏计算单元，能够动态适应不同AI模型的稀疏特性，显著降低计算量和功耗。具体创新点包括：1）采用了可重构的计算核心，能够在运行时根据输入数据的稀疏密度动态调整计算单元的配置；2）设计了高效的稀疏数据压缩与解压缩机制，减少内存访问开销；3）开发了针对稀疏运算的专用硬件流水线，进一步提升计算效率。

（2）**AI算子流水线协同设计**：本项目创新性地提出了一种AI算子流水线协同设计方法，将多种AI算子（如卷积、矩阵乘法、Transformer注意力机制）集成到同一个硬件流水线中，通过任务切换和资源共享实现高效的并行计算。具体创新点包括：1）设计了灵活的任务切换机制，能够在不同AI算子之间快速切换，减少任务切换开销；2）开发了资源共享策略，如复用计算单元和内存资源，进一步提升硬件利用率；3）通过硬件仿真平台验证了流水线协同设计的性能与功耗效益。

（3）**低功耗量化计算单元集成**：本项目创新性地在硬件加速器中集成了低功耗量化计算单元，支持FP16、INT8等低精度运算，在保证模型精度的前提下降低计算复杂度和功耗。具体创新点包括：1）设计了支持多种量化格式的硬件电路，能够在运行时动态选择最优量化精度；2）开发了量化感知训练算法，能够在训练阶段就考虑量化对模型精度的影响；3）通过硬件仿真平台验证了量化计算单元的性能与功耗效益。

3.可编程逻辑互连网络设计突破

（1）**基于可重构逻辑的动态流量整形互连机制**：现有异构计算系统中的数据传输主要依赖固定配置的互连网络，存在带宽瓶颈和延迟过高问题。本项目创新性地设计了一种基于可重构逻辑的动态流量整形互连机制，能够根据实时负载情况动态调整数据传输路径和流量分配，显著降低数据传输延迟和冲突。具体创新点包括：1）采用了可编程的逻辑电路，能够在运行时动态配置互连网络的拓扑结构和路由策略；2）设计了基于流量预测的动态调度算法，能够提前预测数据传输需求，并预留相应的带宽资源；3）开发了支持多级路由和流量整形的数据包处理单元，进一步提升数据传输效率。

（2）**数据预取与缓存协同优化**：本项目创新性地提出了一种数据预取与缓存协同优化机制，通过预测即将需要的数据，提前将其加载到缓存中，减少不必要的跨单元数据传输。具体创新点包括：1）设计了基于机器学习的数据预取预测模型，能够根据历史数据访问模式预测未来的数据访问需求；2）开发了多级缓存协同机制，能够在不同级别的缓存之间高效地共享数据；3）通过硬件仿真平台验证了数据预取与缓存协同优化机制的性能与功耗效益。

4.支持异构计算的系统软件栈创新

（1）**AI模型自动任务划分与映射**：现有异构计算系统软件生态尚未成熟，开发者需手动进行任务划分与映射，开发效率低下。本项目创新性地开发了支持AI模型自动任务划分与映射的编译器前端优化工具，能够自动将AI模型分解为多个子任务，并将其映射到最优的计算单元上。具体创新点包括：1）开发了基于图分析的自动任务划分算法，能够将AI模型表示为计算图，并自动进行任务划分；2）设计了基于性能与功耗模型的自动映射算法，能够将子任务映射到最优的计算单元上；3）开发了支持多种AI框架的接口，能够自动识别不同框架的模型结构。

（2）**面向异构计算的运行时任务调度器**：本项目创新性地设计了一种面向异构计算的运行时任务调度器，能够在系统运行过程中动态调整任务的执行顺序与资源分配，实现系统级性能与功耗协同优化。具体创新点包括：1）开发了基于多目标优化的动态调度算法，能够在运行时根据实时负载情况、任务特性和单元状态，智能地选择最优执行路径；2）设计了支持任务迁移的调度策略，能够在不同计算单元之间迁移任务，进一步提升系统性能；3）开发了支持资源预留的调度机制，能够为高优先级任务预留相应的计算资源。

5.应用创新

（1）**面向智能驾驶的异构计算架构优化**：本项目创新性地针对智能驾驶场景的特定需求，对异构计算架构进行了优化。智能驾驶场景需要同时处理来自多个传感器的数据，并进行实时的目标检测、路径规划等计算任务，对系统的实时性和可靠性要求极高。本项目通过开发支持实时任务调度的异构计算架构，以及针对智能驾驶场景的专用AI算法，显著提升了系统的实时性和可靠性。具体创新点包括：1）开发了支持实时任务优先级调度的异构计算架构，能够确保高优先级任务的及时执行；2）设计了针对智能驾驶场景的专用AI算法，能够在保证精度的前提下，显著降低计算复杂度和功耗；3）通过实际路测验证了优化后的架构在智能驾驶场景下的性能与功耗效益。

（2）**面向医疗影像分析的异构计算架构优化**：本项目创新性地针对医疗影像分析场景的特定需求，对异构计算架构进行了优化。医疗影像分析需要处理高分辨率图像，并进行复杂的图像处理和模式识别任务，对系统的计算能力和精度要求极高。本项目通过开发支持高分辨率图像处理的异构计算架构，以及针对医疗影像分析的专用AI算法，显著提升了系统的计算能力和精度。具体创新点包括：1）开发了支持高分辨率图像处理的异构计算架构，能够高效地处理高分辨率图像；2）设计了针对医疗影像分析的专用AI算法，能够在保证精度的前提下，显著降低计算复杂度和功耗；3）通过实际医疗影像分析测试验证了优化后的架构的性能与功耗效益。

综上所述，本项目在理论、方法及应用上均具有显著的创新性，有望为下一代AI芯片的高效能低功耗设计提供新的思路和技术方案，推动我国AI芯片产业的发展。

八．预期成果

本项目围绕重大课题申报的核心内容，计划通过系统性的研究，在理论创新、技术突破和应用推广等方面取得一系列预期成果，具体如下：

1.理论贡献

（1）**构建高效能低功耗异构计算协同理论体系**：项目预期将建立一套完整的异构计算资源协同理论框架，包括多目标优化模型、资源调度理论、性能功耗协同设计方法等。通过引入多目标进化算法、机器学习与形式化验证方法，形成一套系统性的理论体系，为下一代AI芯片的异构计算设计提供理论指导。预期发表论文5-8篇CCFA类会议论文，申请国际发明专利3-5项，形成一套完整的理论文档和技术白皮书，为学术界后续研究提供参考。

（2）**开发低功耗硬件加速器设计理论**：项目预期将开发一套低功耗硬件加速器设计理论，包括稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元等核心模块的设计理论。通过引入低功耗电路设计技术、可编程逻辑设计方法等，形成一套系统性的设计理论，为低功耗AI芯片的设计提供理论指导。预期发表论文3-5篇CCFB类会议论文，申请国际发明专利2-3项，形成一套完整的理论文档和技术白皮书，为学术界后续研究提供参考。

（3）**建立可编程逻辑互连网络设计理论**：项目预期将建立一套可编程逻辑互连网络设计理论，包括动态流量整形、数据预取与缓存协同优化等关键技术。通过引入可重构逻辑设计方法、网络流量预测技术等，形成一套系统性的设计理论，为高速异构计算系统的设计提供理论指导。预期发表论文2-3篇CCFB类会议论文，申请国际发明专利1-2项，形成一套完整的理论文档和技术白皮书，为学术界后续研究提供参考。

（4）**形成支持异构计算的系统软件栈理论**：项目预期将形成一套支持异构计算的系统软件栈理论，包括编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件的理论。通过引入模块化开发方法、机器学习技术等，形成一套系统性的软件栈理论，为异构计算系统的开发提供理论指导。预期发表论文2篇CCFB类会议论文，申请国际发明专利1项，形成一套完整的软件栈理论文档和技术白皮书，为学术界后续研究提供参考。

2.技术成果

（1）**高效能低功耗异构计算架构设计方案**：项目预期设计并验证一套高效能低功耗异构计算架构方案，包括异构资源协同模型、低功耗硬件加速器设计、可编程逻辑互连网络设计等。通过硬件仿真平台与原型验证系统，验证架构设计的可行性、性能与功耗效益。预期成果将形成一套完整的架构设计方案文档，包括架构示意图、关键参数、性能功耗数据等，为学术界后续研究提供参考。

（2）**低功耗硬件加速器原型**：项目预期开发并验证三种核心硬件加速器原型（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元），通过FPGA原型验证设计方案的可行性，并通过ASIC流片验证设计的性能与功耗效益。预期成果将形成一套完整的硬件加速器原型设计方案文档，包括电路设计图、仿真结果、测试数据等，为学术界后续研究提供参考。

（3）**可编程逻辑互连网络原型**：项目预期开发并验证可编程逻辑互连网络原型，通过硬件仿真平台验证设计方案的可行性，并通过实际应用测试验证设计的性能与功耗效益。预期成果将形成一套完整的可编程逻辑互连网络设计方案文档，包括电路设计图、仿真结果、测试数据等，为学术界后续研究提供参考。

（4）**支持异构计算的系统软件栈**：项目预期开发并测试支持异构计算的编译器前端优化、运行时任务调度器、性能分析工具等软件组件。预期成果将形成一套完整的系统软件栈设计方案文档，包括软件架构图、关键代码、测试数据等，为学术界后续研究提供参考。

3.应用成果

（1）**面向智能驾驶的异构计算架构优化方案**：项目预期开发一套面向智能驾驶场景的异构计算架构优化方案，通过开发支持实时任务调度的异构计算架构，以及针对智能驾驶场景的专用AI算法，显著提升了系统的实时性和可靠性。预期成果将形成一套完整的面向智能驾驶的异构计算架构优化方案文档，包括架构设计方案、关键算法、性能测试数据等，为智能驾驶行业提供技术支撑。

（2）**面向医疗影像分析的异构计算架构优化方案**：项目预期开发一套面向医疗影像分析场景的异构计算架构优化方案，通过开发支持高分辨率图像处理的异构计算架构，以及针对医疗影像分析的专用AI算法，显著提升了系统的计算能力和精度。预期成果将形成一套完整的面向医疗影像分析的异构计算架构优化方案文档，包括架构设计方案、关键算法、性能测试数据等，为医疗行业提供技术支撑。

（3）**技术转移与产业化应用**：项目预期将研究成果进行技术转移和产业化应用，与国内芯片设计企业、应用开发商等合作，将项目成果转化为实际产品，推动我国AI芯片产业的发展。预期成果将形成一套完整的技术转移和产业化应用方案，包括合作方案、实施计划、预期效益等，为我国AI芯片产业的发展提供技术支撑。

4.人才培养成果

（1）**培养高层次科研人才**：项目预期培养一批高层次科研人才，包括博士研究生、硕士研究生等，为我国AI芯片产业的发展提供人才支撑。预期成果将形成一套完整的人才培养方案，包括培养计划、研究课题、预期成果等，为我国AI芯片产业的发展提供人才支撑。

（2）**构建产学研用合作平台**：项目预期构建产学研用合作平台，与国内高校、科研机构、企业等合作，共同开展AI芯片的研发和应用。预期成果将形成一套完整的产学研用合作平台建设方案，包括合作机制、实施计划、预期效益等，为我国AI芯片产业的发展提供平台支撑。

综上所述，本项目预期在理论、技术、应用和人才培养等方面取得一系列成果，为下一代AI芯片的高效能低功耗设计提供新的思路和技术方案，推动我国AI芯片产业的发展，为我国经济社会发展提供技术支撑。

九.项目实施计划

本项目旨在攻克下一代人工智能芯片高效能低功耗异构计算架构设计中的关键技术难题，为确保项目目标的顺利实现，制定以下详细的项目实施计划，涵盖各阶段任务分配、进度安排及风险管理策略。

1.项目时间规划

项目实施周期为三年，分为六个阶段，每个阶段包含明确的任务分配和进度安排，具体如下：

（1）第一阶段：需求分析与架构设计（第1-6个月）

任务分配：组建项目团队，明确各成员分工；开展AI应用场景调研，收集用户需求，构建AI模型库；完成异构计算架构总体方案设计，包括异构资源协同模型、低功耗硬件加速器架构、可编程逻辑互连网络架构等。进度安排：第1-2个月完成项目启动会，明确项目目标、任务分工和时间节点；第3-4个月完成AI应用场景调研，形成调研报告；第5-6个月完成异构计算架构总体方案设计，并通过内部评审，形成最终设计方案文档。

（2）第二阶段：理论研究与仿真验证（第7-18个月）

任务分配：开展多目标优化理论研究，开发异构资源协同模型；基于Gem5硬件仿真平台，构建支持CPU、GPU、FPGA和ASIC协同仿真的虚拟环境；完成异构资源协同优化实验，评估不同资源调度策略的性能与功耗效益；开发AI任务的多维度QoS模型，建立目标函数库，设计适应度函数；通过仿真实验，验证优化算法的有效性。进度安排：第7-9个月完成多目标优化理论研究，并开发异构资源协同模型；第10-12个月构建硬件仿真平台，并完成仿真模型定制化扩展；第13-15个月完成异构资源协同优化实验，并形成实验报告；第16-18个月完成AI任务的多维度QoS模型构建，并完成仿真实验，形成仿真结果报告。

（3）第三阶段：低功耗硬件加速器设计（第19-30个月）

任务分配：设计可编程稀疏计算单元，开发低功耗硬件加速器架构；完成AI算子流水线协同设计，开发支持多种AI算子的硬件电路；集成低功耗量化计算单元，支持FP16、INT8等低精度运算；通过硬件仿真平台验证三种核心硬件加速器（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元）的性能与功耗效益。进度安排：第19-21个月完成可编程稀疏计算单元设计，并开发硬件仿真模型；第22-24个月完成AI算子流水线协同设计，并开发硬件电路；第25-27个月集成低功耗量化计算单元，并开发硬件仿真模型；第28-30个月通过硬件仿真平台验证三种核心硬件加速器（稀疏计算单元、AI算子流水线、量化计算单元）的性能与功耗效益，并形成设计报告。

（4）第四阶段：可编程逻辑互连网络设计（第31-42个月）

任务分配：设计基于可重构逻辑的动态流量整形互连机制，开发支持多级路由和流量整形的数据包处理单元；开发数据预取与缓存协同优化机制，提升数据传输效率；通过硬件仿真平台验证可编程逻辑互连网络的性能与功耗效益。进度安排：第31-33个月完成基于可重构逻辑的动态流量整形互连机制设计，并开发硬件仿真模型；第34-36个月开发支持多级路由和流量整形的数据包处理单元，并开发硬件仿真模型；第37-39个月开发数据预取与缓存协同优化机制，并开发硬件仿真模型；第40-42个月通过硬件仿真平台验证可编程逻辑互连网络的性能与功耗效益，并形成设计报告。

（5）第五阶段：系统软件栈开发（第43-54个月）

任务分配：开发支持AI模型自动任务划分与映射的编译器前端优化工具；设计面向异构计算的运行时任务调度器，支持动态资源调度与任务迁移；开发支持资源预留的调度机制，提升系统性能；开发异构系统性能分析工具，支持调试、性能剖析和可视化。进度安排：第43-45个月完成编译器前端优化工具开发，并测试其性能与功能；第46-48个月完成运行时任务调度器开发，并测试其性能与功能；第49-51个月开发资源预留的调度机制，并测试其性能与功能；第52-54个月完成异构系统性能分析工具开发，并测试其性能与功能，并形成软件栈开发报告。

（6）第六阶段：原型实现与测试（第55-78个月）

任务分配：通过FPGA原型验证核心硬件加速器与互连网络的设计方案；针对关键模块进行ASIC流片，验证设计的性能与功耗效益；针对智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景，进行实际应用测试。进度安排：第55-57个月完成FPGA原型验证核心硬件加速器与互连网络的设计方案，并测试其性能与功能；第58-60个月完成关键模块ASIC流片，并测试其性能与功耗效益；第61-63个月完成智能驾驶、医疗影像分析等典型AI应用场景的测试，并形成测试报告；第64-66个月对项目成果进行总结，并形成项目总结报告；第67-69个月完成项目结题报告，并进行项目成果推广，并形成项目成果推广方案，并申请国际发明专利和发表学术论文；第70-78个月进行项目验收，并进行项目总结，并形成项目总结报告。

2.风险管理策略

（1）技术风险及应对措施

技术风险主要包括硬件原型验证失败、性能指标不达标、关键技术瓶颈难以突破等。应对措施包括：建立完善的硬件测试流程，制定详细的测试计划，确保原型验证的顺利进行；通过仿真实验进行前期验证，降低原型验证失败的风险；针对关键技术瓶颈，组织专家进行集中攻关，并引入外部技术支持。

（2）管理风险及应对措施

管理风险主要包括项目进度延误、资源调配不合理、团队协作不顺畅等。应对措施包括：制定详细的项目进度计划，明确各阶段任务和时间节点，并进行动态调整；建立资源管理机制，确保资源合理分配；通过定期召开项目会议，加强团队沟通，确保项目顺利进行。

（3）经济风险及应对措施

经济风险主要包括研发投入不足、技术转化困难等。应对措施包括：积极争取政府资金支持，降低研发成本；与产业界合作，共同投入研发资金；制定技术转化方案，加快技术产业化进程，提升经济效益。

（4）政策风险及应对措施

政策风险主要包括政策环境变化、技术标准不统一等。应对措施包括：密切关注政策环境变化，及时调整项目方向；积极参与技术标准制定，推动技术标准化进程，降低政策风险。

（5）知识产权风险及应对措施

知识产权风险主要包括技术侵权、专利保护不力等。应对措施包括：建立完善的知识产权保护机制，对项目成果进行专利申请，并进行知识产权布局，提升知识产权保护能力。

通过上述风险管理策略，本项目将有效降低项目实施过程中的各种风险，确保项目目标的顺利实现，为我国AI芯片产业的发展提供技术支撑。

十.项目团队

本项目汇聚了在计算机体系结构、硬件设计、AI算法、软件工程等领域的顶尖专家，团队成员均具有丰富的科研经验和产业资源，能够为项目实施提供全方位的技术支撑。项目首席科学家张明教授，毕业于清华大学计算机系，现任国家人工智能研究院芯片设计研究所所长，长期从事高性能计算与AI芯片架构研究，主持完成多项国家级科研项目，在顶级学术期刊发表多篇论文，拥有多项国际发明专利。项目团队包括：王磊博士，在硬件设计领域具有深厚的研究基础，曾参与多项高端芯片设计项目，精通Verilog硬件描述语言和高级综合工具；李静研究员，在AI算法与软件工程领域具有丰富的研究经验，主导开发了支持AI模型的编译器前端优化工具链；赵强教授，在可编程逻辑设计领域具有领先的研究成果，开发了多项可编程逻辑设计工具，拥有多项国际专利。团队成员均具有博士学位，均具有多年的科研经历，并拥有丰富的产业资源，能够为项目实施提供全方位的技术支撑。项目团队将通过定期召开项目会议，加强团队沟通，确保项目顺利进行。项目团队将充分发挥各自优势，形成优势互补，共同推进项目实施，确保项目目标的顺利实现。

2.团队成员的角色分配与