科技战略课题申报书范文

科技战略课题申报书范文一、封面内容

项目名称：面向下一代芯片的异构计算架构优化与能效提升关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@-

所属单位：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芯片在异构计算架构中的关键瓶颈，通过系统性研究实现能效与性能的协同优化。项目聚焦于多智能体协同计算的动态资源调度机制、片上网络（NoC）的低功耗设计方法以及新型计算单元（如存内计算、神经形态芯片）的集成技术，构建支持大规模模型推理与训练的统一计算平台。研究将采用混合仿真与硬件原型验证相结合的方法，重点突破以下四个核心问题：1）异构单元间的负载均衡与任务卸载策略；2）基于机器学习的动态电压频率调整（DVFS）算法；3）片上网络的多级流量调度协议；4）新型计算单元的编译器支持与硬件协同设计。预期成果包括一套完整的异构计算架构设计方案、三款不同功耗等级的硬件原型验证平台、以及相应的性能与能效评估报告。项目成果将直接支撑我国算力基础设施的自主可控，为智能汽车、工业互联网等关键应用场景提供核心芯片技术储备，并推动相关领域国际标准的制定。通过本项目实施，有望在五年内实现异构计算芯片能效提升40%以上，性能提升25%的目标，形成具有自主知识产权的下一代芯片设计体系。

三.项目背景与研究意义

当前，（）已深度融入社会经济发展的各个层面，成为推动产业变革的核心驱动力。伴随着深度学习模型规模的指数级增长和推理与训练需求的日益复杂化，芯片作为算力基础设施的关键载体，其性能与能效瓶颈日益凸显。特别是面向数据中心、边缘计算及移动智能终端等多元化应用场景，传统的同构计算架构在处理异构算力需求时，面临着功耗急剧上升、散热困难、资源利用率低下以及成本控制等诸多挑战。据行业报告预测，到2030年，全球芯片市场规模将突破千亿美元，其中异构计算芯片占比预计将超过60%。然而，目前市场上的主流芯片仍以CPU、GPU、FPGA的单一或简单组合为主，缺乏对神经网络计算特性（如稀疏性、数据流特性、高并行性）的深度优化，导致在处理大规模、复杂模型时，性能与功耗之间的平衡难以掌控。例如，在自动驾驶领域，车载芯片需要在极短的时间内完成传感器数据处理、环境感知、决策规划与控制指令生成等一系列任务，这对芯片的实时性、可靠性和低功耗提出了严苛要求，现有技术难以完全满足。在工业互联网领域，边缘侧的推理任务往往需要在资源受限的设备上实时执行，高功耗和长延迟问题显著制约了智能化运维和预测性维护的应用效果。此外，随着摩尔定律逐渐失效，单纯依靠晶体管密度提升来提升性能的路径日益受限，而异构计算通过整合不同计算架构的优势，成为突破性能与能效瓶颈的关键技术方向。因此，深入研究面向下一代芯片的异构计算架构优化与能效提升关键技术，不仅是应对当前算力需求的迫切需要，更是保障我国在核心硬件领域自主可控、抢占未来产业制高点的战略选择。缺乏对异构计算架构的系统性研究和创新设计，将导致我国在高端芯片市场长期受制于人，关键应用场景的自主可控能力不足，制约国家整体数字化战略的深入实施。

本项目的开展具有重要的社会价值、经济价值与学术价值。

从社会价值来看，项目成果将直接服务于国家数字经济战略和科技强国建设。通过提升芯片的能效，可以降低数据中心等算力设施的能耗和碳排放，助力“双碳”目标的实现，推动绿色发展。高性能、低功耗的芯片能够加速智能医疗、智慧城市、智能交通等领域的应用落地，提升公共服务效率，改善人民生活质量。例如，在智能医疗领域，基于高效芯片的医学影像分析与辅助诊断系统，可以降低设备功耗，提高便携性，使优质医疗资源下沉到基层。在智慧城市领域，低功耗的边缘芯片能够支持更密集的智能传感器网络部署，提升城市管理的实时性和智能化水平。项目的实施有助于培养一批掌握芯片前沿技术的复合型人才，提升我国在该领域的创新能力和国际影响力，为构建安全可靠的智能化社会提供坚实的技术支撑。

从经济价值来看，芯片是产业的核心环节，其技术水平和成本直接影响着整个产业链的发展。本项目旨在突破异构计算架构的关键技术瓶颈，开发具有自主知识产权的芯片设计体系，将有效提升我国在高端芯片市场的竞争力，减少对国外技术的依赖，培育本土芯片设计和制造生态。项目预期成果，如异构计算架构设计方案、硬件原型验证平台等，可直接应用于商业化的芯片产品开发，缩短产品上市周期，降低研发成本。同时，高性能、低功耗的芯片能够降低下游应用企业的运营成本，例如，在数据中心领域，能效提升40%以上意味着巨大的电费节省；在移动和嵌入式设备领域，低功耗设计可以延长电池续航时间，提升用户体验。此外，项目成果还将带动相关产业链的发展，如EDA工具、半导体制造、算法优化等，形成新的经济增长点，为国家经济高质量发展注入新动能。

从学术价值来看，本项目涉及计算机体系结构、计算机组成原理、数字集成电路设计、理论等多个交叉学科领域，其研究内容具有高度的挑战性和前沿性。项目将在异构计算架构理论、动态资源调度算法、低功耗电路设计、新型计算单元集成等方面取得创新性突破，丰富和发展智能计算理论体系。例如，通过研究多智能体协同计算的动态资源调度机制，可以深化对复杂系统资源管理的理解；基于机器学习的DVFS算法研究，将推动与运用的深度融合；片上网络的多级流量调度协议设计，将为高性能并行计算系统的互连架构提供新的设计思路；新型计算单元的编译器支持与硬件协同设计，将探索计算范式变革的新路径。这些研究成果不仅具有重要的理论意义，也将为后续相关领域的研究提供新的方法和工具，推动我国在智能计算领域产出一批高水平的学术成果，提升我国在该领域的国际学术地位和话语权。

四.国内外研究现状

在芯片领域，异构计算架构已成为提升性能和能效的核心发展方向，国内外研究机构、高校及企业均投入了大量资源进行探索。从国际上看，以美国、欧洲、亚洲（特别是韩国、日本）为代表的技术力量处于领先地位。美国在半导体设计和算法领域拥有深厚的积累，NVIDIA凭借其GeForceRTX和Tesla系列GPU，在数据中心和高端计算市场占据主导地位，其CUDA平台和生态系统极大地推动了GPU在计算中的应用。近年来，AMD通过收购Xilinx，整合了FPGA技术与GPU计算能力，形成了更为全面的异构计算解决方案。同时，美国的研究机构如卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学等，在异构计算架构理论、编译器技术、新型计算单元（如神经形态芯片）探索等方面取得了诸多突破。例如，斯坦福大学的虞晓武团队在神经形态计算领域长期耕耘，设计了基于忆阻器的类脑计算芯片；卡内基梅隆大学的SungyoMoon团队则专注于异构计算系统中的任务调度与性能优化。在存储计算集成方面，HPE与Intel合作研发的OptaneDCPersistentMemory，以及三星、SK海力士等存储大厂，正积极探索将高速非易失性存储器融入计算架构，实现存内计算（In-MemoryComputing）。此外，英伟达、AMD、Intel等公司也在积极布局TSMC等晶圆代工厂，开发用于的专用ASIC芯片，如Google的TPU、Apple的A系列/M系列芯片，以及华为的昇腾系列芯片，这些芯片虽然主要采用单一类型的计算单元，但其对特定算子的高度优化和专用架构设计，为异构计算的发展提供了重要参考。

欧洲在异构计算领域同样具有较强实力，特别是欧盟通过“地平线欧洲”（HorizonEurope）等大型科研计划，大力支持芯片的研发。德国的弗劳恩霍夫协会、法国的CEA-Leti、比利时的IMEC等研究机构，在先进工艺、FPGA技术、模拟计算等方面具有特色优势。IMEC与英飞凌、恩智浦等半导体企业合作，在低功耗异构计算和模拟神经形态计算方面开展了深入研究。CEA-Leti则在嵌入式处理器和高性能计算领域积累了丰富经验，其基于GAA（Gate-All-Around）工艺的CPU和GPU设计，为异构计算单元的集成提供了新的可能性。英国、芬兰等国的高校和企业也在GPU加速器、编译器、边缘计算芯片等领域有所布局。韩国和日本则在半导体制造工艺和系统集成方面表现突出，三星和SK海力士是全球领先的存储芯片供应商，其HBM（HighBandwidthMemory）技术为异构计算中的高速数据传输提供了关键支撑；韩国的三星电子、海力士以及日本的瑞萨科技、索尼等，在处理器和SoC设计方面也展现出强劲竞争力。

在国内，近年来芯片研发取得了长足进步，政府高度重视，投入了大量资源支持相关技术和产业的发展。以华为、阿里巴巴、、腾讯等为代表的互联网巨头，以及寒武纪、比特大陆、壁仞科技、华为海思等芯片设计公司，在芯片领域展开了积极布局。华为海思的昇腾系列芯片，特别是昇腾310/310A等边缘芯片，采用了弹性的异构计算架构，集成了加速核、CPU、NPU、GPU等多种处理单元，并在能效方面取得了显著成效。Apollo平台中的计算平台，也采用了基于CPU、GPU、FPGA和专用芯片的异构计算方案。寒武纪、壁仞科技等公司则专注于训练和推理芯片，其产品在性能和能效方面不断优化，部分产品已实现商业化应用。国内高校如清华大学、北京大学、浙江大学、西安交通大学、中国科学技术大学等，以及中科院相关研究所，也在芯片领域开展了广泛的研究。清华大学计算机系、微电子所，北京大学计算机系，浙江大学计算机学院等，在异构计算架构、编译器、新型计算单元（如光计算、量子计算辅助）等方面取得了系列研究成果。西安交通大学的“西部超算”在GPU并行计算和应用方面具有优势，中国科学技术大学的微电子研究所则在先进存储和模拟计算领域有所积累。

尽管国内外在芯片异构计算领域已取得显著进展，但仍存在诸多挑战和研究空白。首先，在异构计算架构层面，如何针对不同类型的算子（如卷积、矩阵乘法、注意力机制、计算等）和不同的应用场景（如数据中心、边缘设备、移动终端），进行高效的计算单元选型与任务分配，仍然是一个复杂的优化问题。现有研究多集中于基于规则或简单模型的调度策略，缺乏能够适应动态变化的工作负载和资源状态的智能调度机制。其次，在片上网络（NoC）设计方面，异构计算架构中的NoC需要支持多种不同尺寸、不同访问模式的计算单元，如何设计低延迟、低功耗、高可扩展的NoC互连架构，以及如何实现有效的流量调度和拥塞控制，是当前研究的重点和难点。第三，在能效优化方面，虽然DVFS、功率门控等技术已得到广泛应用，但针对计算特性的深度优化仍显不足。例如，如何根据神经网络的稀疏性、数据局部性等特性，实现计算单元和存储单元的协同能效优化；如何设计低功耗的专用加速核，并实现其与通用处理器的有效协同。第四，在新型计算单元的集成方面，虽然神经形态芯片、光计算芯片等被寄予厚望，但它们与现有计算架构的兼容性、编程模型的复杂性、以及大规模部署的成本等问题，仍亟待解决。第五，在编译器支持方面，如何为异构计算架构提供高效的代码生成和优化工具，如何将高级模型自动映射到异构硬件上，是限制异构计算性能潜力的关键瓶颈。目前，大多数编译器仍侧重于单一类型的计算单元，对异构场景的支持尚不完善。最后，在标准化和生态系统建设方面，异构计算架构的多样性导致了接口和协议的不统一，阻碍了软硬件的协同发展和应用生态的构建。缺乏开放的、标准化的异构计算平台和工具链，也限制了研究人员和创新企业的参与。

综上所述，尽管国内外在芯片异构计算领域的研究已取得一定成果，但在架构优化、NoC设计、能效提升、新型计算单元集成、编译器支持以及标准化等方面仍存在显著的研究空白和挑战。本项目正是针对这些空白和挑战，旨在开展系统性、前瞻性的研究，突破关键技术瓶颈，为我国下一代芯片的发展提供理论支撑和技术储备。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克下一代芯片在异构计算架构中的关键瓶颈，通过系统性研究实现能效与性能的协同优化，其核心研究目标与具体研究内容如下：

**研究目标：**

1.**构建面向任务的异构计算架构优化理论体系：**深入分析不同算子在不同计算单元（CPU、NPU、GPU、FPGA、存内计算单元等）上的计算特性与能耗特征，建立基于任务特性的异构单元协同工作模型，提出能够有效提升任务并行度和负载均衡的架构设计原则和方法论。

2.**研发高性能、低功耗异构片上网络（NoC）设计技术：**针对异构计算架构中计算单元种类多、访问模式多样、数据流量大等特点，设计支持动态流量调度、拥塞控制和故障容忍的低延迟、低功耗NoC互连架构，并探索新型网络拓扑和通信协议。

3.**开发面向异构计算环境的智能动态资源调度算法：**基于机器学习或强化学习等方法，研究能够感知实时计算负载、资源状态和任务优先级的动态资源调度策略，实现计算单元、存储单元和功耗管理单元的协同优化，最大化系统整体性能和能效。

4.**探索新型计算单元与现有架构的协同设计方法：**研究存内计算、神经形态计算等新型计算单元在异构架构中的集成方案，包括接口设计、任务卸载策略、软硬件协同编译与优化技术，旨在利用其独特优势加速特定计算任务并降低整体功耗。

5.**形成一套完整的异构计算芯片设计方案与原型验证平台：**在理论研究和算法设计的基础上，完成一套面向下一代应用的高效异构计算芯片架构设计，并流片或构建功能原型，验证关键技术的有效性，为后续产品化奠定基础。

**研究内容：**

1.**异构计算架构设计与分析：**

***研究问题：**如何根据任务（如CNN、RNN、Transformer、神经网络）的计算特性（计算密集度、内存访问模式、数据规模、稀疏性等）和性能/功耗约束，进行异构计算单元（CPU、NPU、VPU、TPU、FPGA、存内计算单元等）的最优配置与协同设计？

***假设：**通过建立任务-计算单元特征映射模型，并结合性能-功耗优化目标函数，可以设计出能够显著提升任务并行度和整体能效的异构计算架构。

***具体研究：**分析不同算子在各类计算单元上的性能与能耗表现；建立异构计算单元间的协同工作理论与模型；研究基于任务特性的异构架构映射算法；设计支持多类型计算单元协同工作的硬件架构，包括指令集扩展、统一内存管理机制、以及异构单元间的通信接口设计。

2.**异构片上网络（NoC）设计与优化：**

***研究问题：**如何设计支持异构计算架构中多样化流量需求、具有低延迟、低功耗和良好可扩展性的片上网络互连架构？

***假设：**采用基于流量预测和动态资源分配的多级NoC架构，结合自适应路由算法和拥塞控制机制，能够有效缓解数据传输瓶颈，降低网络能耗。

***具体研究：**设计支持多种通信模式（如点对点、广播、集中式访问）的异构NoC拓扑结构；研究低功耗NoC设计技术，如时钟门控、数据通路压缩、多级电源管理等；开发面向异构流量特征的动态路由算法和拥塞控制协议；研究NoC性能与功耗的协同优化方法。

3.**智能动态资源调度算法研究：**

***研究问题：**如何设计能够根据实时负载、资源状态和任务特性，动态调整计算单元分配、任务执行顺序和电压频率，以实现全局性能和能效最优的调度算法？

***假设：**基于机器学习或强化学习的智能调度算法，能够比传统规则或静态调度方法更准确地预测未来负载，更灵活地分配资源，从而显著提升系统整体能效。

***具体研究：**研究异构计算环境下的任务刻画与资源模型；开发基于强化学习的任务调度框架，学习最优的资源配置策略；研究基于机器学习的预测模型，预测任务执行时间和资源需求；设计考虑任务依赖、优先级和QoS要求的混合调度算法；研究调度算法与NoC、电源管理单元的协同工作机制。

4.**新型计算单元集成与协同设计：**

***研究问题：**如何将存内计算（如利用HBM或ReRAM进行计算）、神经形态计算等新型计算单元有效地集成到现有异构架构中，并设计相应的软硬件协同机制以加速计算并降低功耗？

***假设：**通过定制化的硬件接口、任务卸载策略和专门的编译器后端，可以将新型计算单元的高效性与其集成到主流异构计算架构中，实现特定任务的加速和整体系统能效的提升。

***具体研究：**研究新型计算单元（如基于ReRAM的存内计算单元）的计算原理、性能与功耗特性；设计新型计算单元与CPU、NPU等传统单元的协同工作模式与接口协议；研究面向新型计算单元的任务识别、划分与卸载算法；开发支持新型计算单元的专用编译器后端，实现高级模型到硬件的自动映射与优化；设计软硬件协同的时序与功耗管理策略。

5.**异构计算芯片架构设计与原型验证：**

***研究问题：**如何基于上述研究成果，设计一套完整的、具有自主知识产权的下一代异构计算芯片架构，并通过硬件原型或仿真验证其性能与能效优势？

***假设：**集成了优化的异构架构、低功耗NoC、智能调度算法和新型计算单元协同机制的设计方案，能够在保持或提升性能的同时，实现显著的能效提升（目标：相较于现有主流架构能效提升40%以上）。

***具体研究：**基于前面研究得到的架构原则、算法模型和技术方案，进行详细的系统架构设计和芯片级RTL实现；选择合适的FPGA平台或流片工艺进行原型验证；开发相应的测试平台和评估方法，对原型系统在典型任务上的性能（如吞吐量、延迟）、能效（如每TOPS功耗）进行评测；根据验证结果，对设计方案进行迭代优化。

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，系统性地解决下一代芯片异构计算架构优化与能效提升的关键问题。研究方法与技术路线具体如下：

**研究方法：**

1.**系统建模与理论分析：**针对异构计算架构中的计算单元协同、NoC互连、资源调度等核心问题，建立数学模型和理论框架。分析不同算子的计算特性（如算子类型、数据规模、稀疏性、并行度等）与计算单元（CPU、NPU、GPU等）的映射关系，量化性能与功耗开销。对NoC设计进行性能-功耗-面积（PPA）分析，建立路由算法、拥塞控制策略对网络延迟、带宽利用率及能耗的影响模型。研究资源调度问题的数学表示，分析不同调度策略下的性能与能耗权衡。通过理论分析，为架构设计、算法优化提供基础指导。

2.**计算机仿真与性能评测：**开发高保真度的异构计算系统仿真平台。该平台将模拟包含多种计算单元、高速互联网络（NoC）、存储系统以及功耗管理单元的异构计算环境。基于公开的模型（如ResNet、BERT、YOLO等）和标准测试集（如ImageNet、COCO等），对不同的架构设计方案、NoC拓扑与协议、资源调度算法进行仿真评估。仿真将重点关注任务执行时间、系统吞吐量、延迟、资源利用率、能耗以及能效比（如TOPS/W）等关键指标。通过仿真实验，对比不同方案的优劣，指导算法和架构的优化方向。

3.**机器学习与数据分析：**利用机器学习方法辅助关键技术的研发。在资源调度方面，采用监督学习或强化学习算法，学习最优的任务分配和资源分配策略。在NoC优化方面，利用机器学习预测网络流量和拥塞状态，实现自适应的路由和调度。在能效优化方面，构建模型来预测不同操作模式和配置下的功耗，指导低功耗电路设计。通过分析仿真和原型验证收集的大量实验数据，识别系统瓶颈，验证理论假设，并优化算法参数。

4.**硬件原型验证：**对于关键的技术创新点，特别是新型计算单元的集成和复杂的NoC设计，将通过硬件原型进行验证。选择合适的FPGA平台（如XilinxUltrascale+或IntelArria10系列）进行原型实现。利用FPGA的灵活性和可编程性，快速构建包含目标计算单元、NoC互连和部分控制逻辑的硬件模型。通过在原型上运行真实的算子或模型片段，收集硬件层面的性能（执行时间、吞吐量）和功耗数据（通过FPGA功耗分析仪）。硬件验证旨在验证设计的可行性，发现仿真中未考虑到的硬件实现问题，并为最终的芯片设计提供反馈。

5.**软硬件协同设计：**在设计和验证过程中，强调硬件与软件（编译器、运行时库）的协同。开发或定制编译器后端，支持将高级模型自动映射到异构计算架构上，进行指令调度、数据布局优化等。设计适应异构环境的运行时系统，管理异构资源的分配与释放。通过软硬件协同，充分发挥异构架构的性能和能效潜力。

**技术路线：**

本项目的研究将按照以下技术路线展开，分为几个关键阶段：

**第一阶段：现状调研与理论建模（第1-6个月）**

*深入调研国内外芯片异构计算领域最新研究进展、技术瓶颈和发展趋势。

*收集并分析多种典型模型（不同深度、宽度、结构）的计算特性数据。

*建立异构计算单元（CPU、NPU、VPU等）的性能与能耗模型。

*建立异构片上网络（NoC）的性能-功耗-面积（PPA）分析模型。

*形成资源调度问题的数学定义和优化目标函数。

**第二阶段：关键技术研究与仿真验证（第7-24个月）**

***异构架构设计：**基于理论模型，设计面向任务的异构计算架构方案，包括单元配置、协同机制和统一内存管理设计。进行初步的架构仿真，评估基本性能和能效。

***NoC设计与优化：**设计多种异构NoC拓扑结构（如改进的Mesh、Fat-Tree等），开发相应的路由算法和拥塞控制机制。通过仿真，对比不同NoC方案在延迟、功耗和可扩展性方面的表现，选择最优方案。

***智能调度算法研发：**基于强化学习或深度学习，研发面向异构环境的动态资源调度算法。利用仿真平台生成训练数据，训练调度模型。通过仿真对比智能调度算法与传统调度算法的性能与能效。

***新型计算单元集成研究：**选择1-2种有潜力的新型计算单元（如基于ReRAM的存内计算单元），研究其与现有架构的集成方案、任务卸载策略和软硬件协同机制。通过仿真评估其集成带来的性能与能效提升。

**第三阶段：硬件原型验证与系统优化（第25-42个月）**

***关键模块原型实现：**针对NoC优化和新型计算单元集成等关键创新点，选择合适的FPGA平台，实现硬件原型。包括NoC互连模块、新型计算单元接口逻辑等。

***硬件原型功能与时序验证：**在FPGA上对原型进行功能测试和时序分析，确保关键模块按预期工作。

***硬件性能与功耗实测：**在FPGA原型上运行选定的算子或模型片段，使用FPGA功耗分析仪等工具测量实际功耗，并通过高精度计时器测量执行时间。对比仿真结果，分析硬件开销和误差来源。

***系统级优化：**根据仿真和硬件验证结果，反馈优化架构设计、NoC协议、调度算法和编译器支持。进行多方面方案的迭代优化，重点提升能效。

**第四阶段：完整原型设计与最终评估（第43-48个月）**

***完整异构计算芯片原型设计：**在FPGA或考虑流片，设计一套包含多种计算单元、优化NoC和智能调度机制的完整异构计算芯片原型。

***全面性能与能效评估：**在完整原型上运行一套全面的基准测试（包括推理和训练任务），系统性地评估其在性能、延迟、资源利用率、功耗和能效比等各方面的表现。

***成果总结与文档化：**整理项目研究过程中的所有数据、代码、设计文档和验证报告，撰写研究总结报告和技术论文，申请相关知识产权。

通过上述技术路线，本项目将逐步深入，从理论建模到仿真验证，再到硬件原型测试，最终形成一个完整的、经过验证的下一代异构计算芯片设计方案，并对其性能和能效进行充分评估，确保研究成果的实用性和先进性。

七．创新点

本项目针对下一代芯片异构计算架构优化与能效提升的关键挑战，在理论、方法和技术应用层面均提出了一系列创新点：

1.**面向任务特性的异构计算协同理论与模型创新：**

*现有异构计算架构研究多侧重于通用计算任务的性能提升，缺乏针对任务独特计算特性（如高度并行性、数据密集性、稀疏性、特定数据布局等）的深度优化理论和模型。本项目创新性地提出建立“任务-计算单元特性-异构协同机制”的多维度映射模型，该模型不仅考虑算子的计算量与访存需求，还将数据稀疏性、数据局部性、算子间依赖关系等任务特有属性纳入分析框架。通过构建这种精细化的任务特性模型，能够更精确地指导异构单元的选择、任务的划分与调度，以及计算单元间的数据交互策略，从而在理论层面实现异构计算资源与任务需求的精准匹配，为架构设计提供更科学的依据。

2.**基于机器学习的智能动态资源调度算法创新：**

*传统异构计算资源调度方法多采用静态规则或简单的启发式策略，难以适应工作负载的动态变化和复杂约束。本项目创新性地将机器学习（特别是强化学习和深度学习）技术引入异构计算资源调度，研发能够在线学习、自适应调整的智能调度算法。该算法不仅能够根据当前的计算负载和资源状态进行决策，还能通过与环境（异构系统）的交互，学习到长时序依赖和复杂约束下的最优资源分配策略。例如，利用强化学习训练一个调度智能体，使其能够在满足任务截止时间、优先级和QoS要求的同时，最大化系统吞吐量或最小化总能耗。此外，结合对模型行为模式的预测，该算法能够提前进行资源预留和任务规划，进一步提升调度效率和系统响应速度。

3.**面向通信模式的低功耗异构片上网络（NoC）设计与优化创新：**

*异构计算架构中不同计算单元的数据交互模式与传统同构计算存在显著差异，例如NPU与GPU之间可能存在大规模数据传输，存内计算单元可能产生突发性、小颗粒度的数据访问。本项目在NoC设计上，创新性地提出了支持多样化通信模式的NoC架构和协议。具体包括：设计支持大规模数据集合并发传输的高带宽、低延迟链路；研究面向稀疏数据传输的压缩编码与传输机制，减少网络流量；开发能够感知计算特性的自适应路由算法，如基于算子间依赖关系的预测路由，或基于数据访问局部性的缓存友好的路由；探索支持任务卸载场景的灵活接口和协议。在能效优化方面，结合机器学习预测网络负载，实现NoC动态电压频率调整（DVFS）和自适应功耗管理，显著降低网络传输功耗。

4.**存内计算与神经形态计算等新型单元的深度融合与协同设计创新：**

*存内计算和神经形态计算被认为是突破传统冯·诺依曼架构限制、实现极致能效的关键技术方向，但将其有效集成到主流异构计算架构中仍面临挑战。本项目创新性地研究这些新型计算单元与CPU、NPU等传统单元的协同工作机制。在架构层面，设计了支持新型单元无缝集成的接口规范和系统总线/互连协议；在任务处理层面，研究如何将模型中的适合部分（如大规模矩阵乘加、感知层计算）卸载到新型单元上执行，同时保持与传统单元的有效数据共享和协同；在软硬件协同层面，开发了支持新型单元的专用编译器后端，能够自动进行模型解析、任务划分、映射和代码生成，并设计了适应新型单元特性的运行时系统。这种深度融合与协同设计旨在充分利用新型单元的计算优势，并将其有效融入异构体系，共同提升整体计算性能和能效。

5.**系统性、一体化的异构计算芯片设计方案与验证创新：**

*现有研究往往集中于异构计算架构的某个单一环节（如NoC设计或调度算法），缺乏对整个系统进行系统性、一体化设计和全面验证的努力。本项目创新性地致力于构建一套完整的、面向下一代应用的异构计算芯片设计方案，涵盖了从异构架构顶层设计、关键部件（CPU、NPU、NoC、新型单元等）详细设计，到软硬件协同（编译器、运行时）的整个链条。项目不仅采用高保真度的计算机仿真进行理论验证，更通过FPGA原型来验证关键创新点的可行性和硬件性能，最终目标是构建一个能够全面展示所提出技术方案优势的硬件原型系统。这种从理论到设计，再到软硬件协同验证的完整流程，确保了研究成果的系统性和实用性，为我国自主设计高性能、低功耗的芯片提供了更全面的解决方案和技术路径。

八．预期成果

本项目旨在攻克下一代芯片异构计算架构中的关键瓶颈，通过系统性研究实现能效与性能的协同优化，预期在理论、技术、原型和人才培养等多个方面取得显著成果：

1.**理论成果：**

*建立一套完善的面向任务的异构计算协同理论体系。形成一套描述算子特性、计算单元映射关系、以及异构单元协同工作机制的数学模型和分析框架。这将深化对异构计算内在规律的理解，为未来更高级的异构系统设计提供理论基础。

*提出基于特性的NoC性能-功耗优化理论。形成一套分析不同NoC拓扑、路由协议、拥塞控制策略对通信模式（如数据密集型、小颗粒突发型）下网络延迟、带宽、功耗影响的理论模型和评估方法。

*发展智能资源调度问题的化建模与求解理论。将资源调度问题形式化为适合机器学习方法求解的形式，并提出有效的学习算法和优化策略的理论分析。

*构建新型计算单元（如存内计算、神经形态计算）与主流异构架构融合的理论模型。分析新型单元的优劣势，以及它们在异构系统中可能扮演的角色和协同模式，为混合计算系统的设计提供理论指导。

2.**技术成果：**

*开发出一套高效、低功耗的异构片上网络（NoC）设计方案。包括多种经过优化的NoC拓扑结构、适应通信模式的自适应路由算法、以及低功耗设计的具体实现技术（如多级电源管理、数据通路压缩等）。预期设计的NoC在满足性能要求的同时，实现显著的功耗降低（例如，相比传统NoC降低20%以上）。

*形成一套智能化的动态资源调度算法。开发出基于机器学习的、能够在线学习并适应工作负载变化的资源调度系统，该系统能够在保证性能和QoS的前提下，有效提升资源利用率，并实现全局能效的最优化。

*设计出支持新型计算单元集成的软硬件协同机制。包括定制化的编译器后端，能够将模型映射到包含新型单元的异构架构上，并进行高效的代码生成和优化；以及设计适应新型单元特性的运行时系统，实现软硬件的紧密协同。

*形成一套完整的下一代异构计算芯片架构设计方案。该方案将整合优化的计算单元配置、高效的NoC互连、智能的调度策略以及新型计算单元的集成方案，构成一个具有自主知识产权的先进架构蓝。

3.**原型与验证成果：**

*构建功能完整、性能优良的异构计算芯片硬件原型。基于FPGA或考虑先进工艺流片，实现包含多种计算单元（如NPU、VPU、优化NoC等）的硬件原型系统，验证所提出的架构设计和技术方案的可行性。

*获得具有说服力的原型系统性能与能效测试数据。通过在原型上运行标准基准测试（如ImageNet分类、目标检测、自然语言处理任务等），全面评估原型系统在任务执行时间、吞吐量、延迟、资源利用率、总功耗以及能效比（TOPS/W）等关键指标上的表现，预期原型系统能够展现出相较于现有主流架构显著的能效提升（目标：能效提升40%以上）。

*建立一套完整的原型验证平台和评估方法学。包括硬件测试平台、软件测试用例集、以及详细的性能与功耗分析方法，为后续芯片设计验证提供标准化的工具和流程。

4.**实践应用价值与人才培养：**

*为我国芯片产业发展提供关键技术支撑。项目成果有望直接应用于国内芯片设计公司的产品研发，缩短其研发周期，降低对国外技术的依赖，提升国产芯片的核心竞争力，服务于我国算力基础设施的自主可控战略。

*推动在关键应用领域的落地。高性能、低功耗的芯片将加速智能医疗、自动驾驶、工业智能、智慧城市等领域的应用创新，提升相关行业的智能化水平和效率，产生显著的经济和社会效益。

*培养一批掌握芯片前沿技术的复合型人才。项目执行过程中，将吸引和培养一批在计算机体系结构、数字集成电路设计、算法、机器学习、硬件软件协同等领域具有深厚功底的科研人员，为我国芯片领域储备高端人才。

九.项目实施计划

本项目实施周期为五年，将按照研究目标和研究内容，分阶段、有步骤地推进各项研究任务。项目时间规划和风险管理策略如下：

**1.项目时间规划**

项目整体分为五个阶段，每个阶段包含若干具体任务，并设定明确的里程碑和预期成果。

**第一阶段：基础研究与方案设计（第1-12个月）**

***任务分配：**

*组建项目团队，明确分工，完成文献调研，全面梳理国内外研究现状、技术瓶颈和发展趋势。

*收集并分析多种典型模型（CNN、RNN、Transformer等）的计算特性数据，建立初步的性能与能耗模型。

*建立异构计算单元（CPU、NPU、GPU等）的模型库和异构片上网络（NoC）的PPA分析模型。

*形成资源调度问题的数学定义和优化目标函数。

*初步设计面向任务的异构计算架构方案，包括单元配置、协同机制和统一内存管理设计。

*设计多种异构NoC拓扑结构，并开始开发初步的路由算法。

***进度安排：**

*第1-3个月：团队组建，文献调研，现状分析，初步确定技术路线。

*第4-6个月：模型特性分析，计算单元与NoC模型建立。

*第7-9个月：资源调度问题定义，异构架构方案初步设计。

*第10-12个月：NoC初步设计完成，阶段性成果内部评审。

***预期成果：**完成国内外研究现状报告，建立初步的模型、计算单元和NoC模型，形成资源调度问题定义文档，完成异构架构方案初稿和NoC初步设计方案。

**第二阶段：关键技术研究与仿真验证（第13-36个月）**

***任务分配：**

***异构架构设计：**基于第一阶段方案，完成详细的异构计算架构设计，包括各单元的指令集扩展、内存管理机制、通信接口等。进行详细的架构仿真，评估性能和能效。

***NoC设计与优化：**完成NoC详细设计，包括拓扑结构、链路参数、路由协议、拥塞控制机制等。开发仿真环境，对NoC进行全面的性能、功耗和可扩展性仿真评估。根据结果进行优化。

***智能调度算法研发：**开发基于强化学习/深度学习的动态资源调度算法框架。利用仿真平台生成训练数据，训练调度模型。实现并仿真对比智能调度算法与传统调度算法。

***新型计算单元集成研究：**选择1-2种新型计算单元（如ReRAM存内计算），研究其集成方案、任务卸载策略和软硬件协同机制。通过仿真评估其集成效益。

***进度安排：**

*第13-18个月：完成异构架构详细设计，进行架构仿真评估；开始NoC详细设计和仿真验证。

*第19-24个月：完成NoC优化设计，进行多轮仿真评估；开始智能调度算法研发与初步训练。

*第25-30个月：完成智能调度算法模型训练与仿真对比；深入研究新型计算单元集成方案并仿真评估。

*第31-36个月：汇总第二阶段各项研究成果，完成中期报告，进行中期评审。

***预期成果：**完成详细的异构计算架构设计方案文档；完成优化的NoC设计方案及仿真验证报告；研发并验证智能资源调度算法原型；完成新型计算单元集成方案设计与仿真评估报告；提交中期研究报告。

**第三阶段：硬件原型验证与系统优化（第37-60个月）**

***任务分配：**

***关键模块原型实现：**选择合适的FPGA平台，基于NoC优化和新型计算单元集成等关键创新点，实现硬件原型。包括NoC互连模块、新型计算单元接口逻辑等。

***硬件原型验证：**对FPGA原型进行功能测试、时序分析和功耗测量（使用FPGA功耗分析仪等）。运行选定的算子，收集硬件性能和功耗数据。

***系统级优化：**根据仿真和硬件验证结果，反馈优化架构设计、NoC协议、调度算法和编译器支持。

***进度安排：**

*第37-42个月：完成FPGA原型硬件设计与实现。

*第43-48个月：完成硬件功能与时序验证；进行硬件性能与功耗实测。

*第49-54个月：分析硬件验证结果，进行系统级优化，包括架构、NoC、调度算法等方面的调整。

*第55-60个月：完成原型系统优化，形成第三阶段总结报告，准备迎接下一阶段的原型设计。

***预期成果：**完成关键创新点的FPGA硬件原型，并获得功能与时序验证报告；获得硬件原型在算子上的性能与功耗实测数据；完成基于硬件验证的系统级优化方案，提交第三阶段总结报告。

**第四阶段：完整原型设计与最终评估（第61-72个月）**

***任务分配：**

***完整原型设计：**在FPGA或考虑先进工艺流片，完成包含多种计算单元、优化NoC和智能调度机制的完整异构计算芯片原型设计。

***全面性能与能效评估：**在完整原型上运行一套全面的基准测试（推理和训练任务），系统性地评估其在性能、延迟、资源利用率、功耗和能效比等各方面的表现。

***成果整理与文档化：**整理项目研究过程中的所有数据、代码、设计文档、验证报告和测试结果。

***进度安排：**

*第61-66个月：完成完整异构计算芯片原型设计（FPGA或流片方案）。

*第67-70个月：在原型上运行基准测试，收集全面的性能与能效数据。

*第71-72个月：完成所有实验数据的分析整理，撰写项目总结报告、技术论文，申请相关知识产权，准备项目结题。

***预期成果：**完成完整的异构计算芯片原型系统（FPGA或芯片），获得全面的性能与能效评估报告；形成一套完整的项目研究文档体系；发表高水平学术论文；申请国家发明专利等知识产权；提交项目结题报告。

**第五阶段：项目总结与成果推广（第73-75个月）**

***任务分配：**

*完成项目所有研究任务，进行最终成果汇总与评估。

*整理并提交项目结题申请及相关支撑材料。

*项目成果交流会，推广研究成果。

*完成项目经费决算。

***进度安排：**

*第73-74个月：完成项目成果汇总，准备结题申请材料。

*第75个月：提交结题申请，成果交流会，完成经费决算。

***预期成果：**提交项目结题申请；项目成果交流会；完成项目经费决算；形成一套完整的项目成果集（包括研究报告、论文、专利等）。

**2.风险管理策略**

**风险识别：**

***技术风险：**新型计算单元集成技术不成熟；模型映射与调度算法性能未达预期；NoC设计存在瓶颈，影响系统性能与能效提升目标。

***资源风险：**关键技术攻关受限于人才短缺；硬件资源（如高端计算平台、FPGA原型开发工具）获取困难；项目预算执行偏差。

***进度风险：**关键技术突破周期过长；硬件原型验证遇到预期外问题；跨学科合作沟通不畅。

***外部环境风险：**相关领域技术发展迅速，研究方案前瞻性不足；政策法规变化影响项目实施；市场竞争加剧，技术路线选择被动调整。

**风险应对策略：**

***技术风险应对：**采用模块化设计方法，分阶段验证关键技术；建立完善的仿真验证平台，提前识别技术难点；引入跨学科团队，加强技术预研与专利布局；与产业界建立紧密合作，获取技术反馈与支持。

***资源风险应对：**加强人才引进与培养，建立人才梯队；积极拓展外部合作，争取多渠道资源支持；制定详细预算计划，定期进行资源使用效率评估与调整。

***进度风险应对：**制定详细的阶段任务清单与里程碑计划；建立动态监控机制，定期评估进度偏差；设立应急研究小组，针对关键技术瓶颈提供快速响应；加强团队内部沟通与协作，确保信息畅通。

***外部环境风险应对：**保持对行业动态的密切跟踪，及时调整技术路线；积极参与国内外学术交流，把握技术发展趋势；加强与政府相关部门沟通，争取政策支持；构建开放合作生态，提升技术影响力。

**风险监控与评估：**

*建立项目风险管理台账，明确风险点、应对措施、责任人与监控周期。每季度进行一次全面的风险评估，根据项目进展和环境变化更新风险列表。针对高风险点制定专项应对预案，并定期演练。引入第三方评估机制，对风险应对措施的有效性进行客观评价。所有风险应对过程与结果将记录在案，形成闭环管理。

十.项目团队

本项目汇聚了来自、计算机体系结构、数字集成电路设计、机器学习、能源电子等领域的资深研究人员和青年骨干，团队成员均具有丰富的科研经验和产业界资源，能够覆盖项目所需的专业领域，确保研究工作的顺利开展和高效推进。

**1.团队成员的专业背景与研究经验：**

***项目负责人张明：**研究所首席科学家，教授级高工。长期从事异构计算架构与芯片设计研究，主持完成国家重点研发计划项目2项，发表高水平学术论文50余篇，申请发明专利20余项，曾获国家技术发明奖二等奖。

***核心成员李红：**计算机体系结构研究组负责人，博士。专注于片上网络设计与优化，在低功耗NoC架构和路由算法领域具有深厚积累，在IEEETransactionsonComputerArchitecture等顶级期刊发表论文15篇，拥有多项NoC设计相关专利。

***核心成员王强：**深度学习与硬件加速研究组长，研究员。在NPU架构设计、模型硬件映射与编译优化方面经验丰富，主导研发多款面向特定应用的高性能计算芯片，发表Nature、Science等期刊论文10余篇，获得国家科技进步奖。

***核心成员赵敏：**机器学习与智能系统研究组，博士。专注于强化学习与边缘计算，在资源调度与智能决策领域取得系列创新成果，在ACMSIGMOD等顶级会议发表研究成果，拥有多项智能系统相关专利。

***核心成员刘伟：**数字集成电路设计专家，高级工程师。拥有十多年先进工艺和芯片流片经验，曾负责多款高端芯片的后端设计与验证，在功耗分析与低功耗电路设计方面具有独到见解，发表IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration等期刊论文8篇。

***青年骨干孙莉：**领域专用编译器与运行时系统研究，博士后。研究方向包括芯片编译器架构、代码生成与优化，以及面向嵌入式