科创中国
存算一体人工智能芯片
发布时间:
2023-08-28
来源:
试点城市（园区）
截止日期:2023-08-31
价格 双方协商
地区： 湖南省 衡阳市 蒸湘区
需求方： 南华**
行业领域
电子信息技术
需求背景
为全面落实“三高四新”战略定位和使命任务，按照省委省政府有关决策部署，进一步加强前沿性、引领性和关键共性技术攻关，提升科技创新支撑引领作用。研发新一代人工智能共性关键技术以服务湖南中小企业发展科技创新。
需解决的主要技术难题
针对冯·诺依曼架构下人工智能芯片中数据在存储和计算单元间移动占延迟的80%和能耗的90%而导致的存储墙和功耗墙问题，研究 28nm 工艺下基于忆阻器的存算一体芯片设计，研究存算一体芯片阵列设计/SoC 设计/编译器实现/优化技术，研制高精度/大算力/低功耗存算力一体芯片
期望实现的主要技术目标
1、研制一种基于忆阻器的高精度存算一体人工智能芯片；
2、芯片尺寸≤500 mm2；计算能力≥280 TOPS；功耗≤15 W；
3、能耗比≥20 TOPS/W；实现配套的编译器和开发环境。
需求解析
解析单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团（中国图象图形学学会） 解析时间：2023-10-20
郭坦
重庆邮电大学
讲师
综合评价
上世纪四十年代，冯•诺伊曼架构开启了计算机系统结构发展的先河。在传统冯•诺伊曼架构下，计算和存储分离。不管处理器运行多快、性能多好，每次执行运算时都需要把数据从存储器传输到处理器中，数据处理完再传输回存储器。因此，以数据为主的AI计算之下，冯•诺伊曼架构的“存储墙”和“功耗墙”挑战凸显。存算一体技术是新的AI芯片方向，它可以整合逻辑运算单元和存储单元，直接在存储单元内部运算，缓解数据传输问题，降低能耗。
清华大学集成电路学院教授吴华强等人基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完成）的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域的发展。
项目《存算一体人工智能芯片》体现未来AI芯片的发展方向，应用广泛，前景广阔。针对进一步的技术目标，如芯片尺寸、计算能力、功耗、能耗比以及配套的编译器和开发环境等，需要联合高校、科研院所及计算机头部企业进行技术攻关，以快速形成可行、可操作、有效果的技术方案。
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解析单位：“科创中国”智能技术体系化应用专业科技服务团（北京航空航天大学） 解析时间：2023-08-31
郑立刚
智能技术体系化应用服务团
技术专员
综合评价
存算一体AI芯片是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用存储器进行数据处理，从而把数据存储与计算融合在同一芯片中，极大提高计算并行度与能量效率，特别适用于深度学习神经网络领域，如可穿戴设备、移动设备、智能家居等场景。该技术需求技术研发内容比较清晰，技术研发指标相对明确，但存算一体AI芯片技术难度大，投入巨大，一但研制成功，对解决我国缺芯少魂问题具有重要意义。
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处理进度
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提交需求2023-08-28 16:57:50
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确认需求2023-08-28 17:17:38
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需求服务2023-08-28 17:17:38
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需求签约
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需求完成
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