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发布日期:2021-11-26
2021-11-26

之江实验室第一批之江-燧原联合创新研究中心“AI芯片与集群计算”专项开放课题申报通知

各有关高校、科研机构、企业:

之江实验室成立于2017年9月6日,坐落于杭州城西科创大走廊核心地带,是浙江省委、省政府深入实施创新驱动发展战略、探索新型举国体制浙江路径的重大科技创新平台。实验室以“打造国家战略科技力量”为目标,由浙江省人民政府主导举办,实行“一体两核多点”的运行架构,主攻智能感知、人工智能、智能计算、智能网络和智能系统五大科研方向,重点开展前沿基础研究、关键技术攻关和核心系统研发,建设大型科技基础设施和重大科研平台,抢占支撑未来智慧社会发展的智能计算战略高点。

2021年3月17日,之江实验室与燧原科技成立“之江-燧原联合创新研究中心”,研制系列可商用的高性能人工智能芯片和系列智能计算服务器,研发并建设高算力的异构智能计算集群和管理平台,协同构建智能计算创新生态。为充分发挥之江实验室的开放平台效应,实现产学研联动,促进突破性研究成果产出,现发布第一批之江-燧原联合创新研究中心“AI芯片与集群计算”专项开放课题指南,有关事项如下:


一、  课题说明

本次共拟定16项指南。指南围绕人工智能应用场景,聚焦人工智能计算芯片、智算集群计算和算法三大类别,人工智能芯片设计及其方法、先进封装技术、高速缓存,操作系统,智能存储,资源调度,云边端协同、液冷散热等研究领域8大研究领域。本次开放课题单项目拟资助金额为30-50万元,项目周期1-2年,单项指南资助课题数原则上不超过1项。


二、  资助范围

(1)人工智能计算芯片类

1.1 面向AI领域的特定领域处理器体系结构设计

研究领域:人工智能处理器芯片设计方法及关键技术

研究内容:研究人工智能处理器基础功能模块切割、连接交互和扩展的设计方法;研究人工智能处理器基础功能模块类型抽象及划分方法,面向人工智能处理器体系结构的基础运算库自动生成方法;探索不同基础功能模块的互连方式及规则,研究人工智能处理器架构的高层次体系结构描述、芯片上互连、时序调整等的设计方法。

具体指标:(1)提出、分析和验证人工智能处理器基础功能模块切割、连接交互和扩展的设计方法;(2)提出、分析和验证基础功能模块类型抽象和划分方法,以及基础运算库自动生成方法;(3)提出、分析和验证高层次体系结构描述、芯片上互连、时序调整等的设计方法;(4)发表高水平论文或专利2-3篇/项;(5)向之江实验室推荐人才1名以上。

1.2 人工智能处理器敏捷物理设计

研究领域:人工智能处理器芯片设计方法及关键技术

研究内容:研究基于模块化、可复用的物理设计方法,支持面向人工智能的处理器体系结构的敏捷物理设计;研究敏捷物理设计流程的智能设计方法与优化算法,建立大规模集成电路的预测数据模型,实现数据驱动的智能芯片物理设计;研究敏捷芯片物理设计的可并行运算方法,提高芯片物理设计空间探索的效率。

具体指标:(1)提出、分析和验证支持面向人工智能的处理器体系结构的敏捷物理设计,及敏捷物理设计流程的智能设计方法与优化算法;(2)建立并完成大规模集成电路的预测数据模型,可实现数据驱动的智能芯片物理设计;(3)提出、分析和验证可大幅度提高芯片物理设计空间探索的效率的敏捷芯片物理设计可并行运算方法。(4)发表高水平论文或专利2-3篇/项;(5)向之江实验室推荐人才1名以上。

1.3 人工智能处理器敏捷设计语言与综合

研究领域:人工智能处理器芯片设计方法及关键技术

研究内容:研究人工智能处理器敏捷设计的高层次设计语言,高效实现芯片体系结构的构建;研究基于高级语言的辅助设计, 实现面向特定处理器体系架构的编译优化技术;研究人工智能处理器领域特定的中间表示形式,支持丰富的底层芯片体系架构描述;研究新型的芯片综合技术,自动地将高层次语言描述转化为底层的芯片实现。

具体指标:(1)开发完成可高效实现芯片体系结构的构建的人工智能处理器敏捷设计的高层次设计语言,及面向特定处理器体系架构的编译优化技术;(2)开发和验证可支持丰富的底层芯片体系架构描述的人工智能处理器领域特定的中间表示形式;(3) 提出并开发完成新型的芯片综合技术,可自动地将高层次语言描述转化为底层的芯片实现;(4)发表高水平论文或专利2-3篇/项;(5)向之江实验室推荐人才1名以上。

1.4 面向Chiplet芯片封装材料的微观结构性能测试研究

研究领域:微电子、电子封装、材料、力学等

研究内容:研究先进封装结构所涉及的金属、有机材料、半导体等在微米尺度量级下的材料力学、热学与电学性能,提出准确可靠的测试方法与相关理论,获得相关材料的测试数据,为准确的数值模拟提供有力的支撑。

具体指标:(1)提出微米尺度下材料性能的测试方法与理论;(2)获得芯片先进封装中微米尺度下材料的力学、热学与电学性能(包括但不限于导热系数、杨氏模量、热膨胀系数、蠕变性能等),获得不同条件下参数的变化规律,需至少包含常用的金属互连材料、有机基板材料、硅、玻璃等材料;(3)发表高水平论文1-2篇;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

1.5 面向Chiplet芯片封装结构的有限元仿真模型库

研究领域:力学、电子封装、材料等

研究内容:基于有限元计算建立一套涵盖Chiplet芯片封装结构的仿真模型库,模型内容涵盖各类主要材质的芯片、基板、互连材料、underfill、密封材料等,结构尺寸可在合理范围内调整,模型库需涵盖相关结构的3D模型、网格划分、边界条件、加载条件以及后处理等。

具体指标:(1)提出面向芯片封装结构的仿真模型库建设方案,形成可以方便调整、快速实施仿真的有限元计算方法;(2)从模型建立、网格划分、边界条件设置、热、力与热-机疲劳等载荷加载、以及后处理等方面,建立相对较为完整的Chiplet芯片封装结构仿真模型库;(3)形成一套有限元计算仿真库文件;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

1.6多模态存算阵列研究

研究领域:存算一体

研究内容:本课题拟研究多模态存算阵列,可以支持多种不同的计算模式,包括查找表、乘加运算、类脑计算等,因此需要同时研究多模态神经编码技术和神经元技术,从而实现高度统一的低功耗高性能存算阵列。研究多模态存算一体加速器架构,以支持CNN、SNN等多种神经网络模型。研究面向新型计算架构的神经网络算法,展示新架构在CNN和SNN等网络上计算效率和计算功耗上的优势。

具体指标:(1)计算位宽为8b,阵列计算误差小于1%(相对于数字电路),阵列的性能功耗比不低于15TOPS/w,支持不少于三种神经编码,阵列大小不小于256*256;(2)申请国家发明专利1-2项,发表CCF A类以上论文1-2篇;(3)向之江实验室推荐人才1名以上。

(2)智算集群计算类

2.1面向AI的大数据应用的近似计算理论与方法

研究领域:近似计算

研究内容:面向AI的大数据处理具有的体量大、模式多、增速快等特性,给传统的数据存储、管理与分析带来了严峻的挑战。本课题以面向AI的大数据处理/计算为研究对象,依托之江-燧原联合创新研究中心的智算集群系统研究:(1)增量大数据的统一粒计算模型,设计自适应的粒度划分策略、粒度空间转换及数据粒存储方法;(2)基于属性集的粒化大数据并行计算理论模型与方法并揭示其内在规律;(3)基于数据语义关联的多粒度自动增量计算理论模型,阐明知识漂移的内在机理并研究动态捕获策略。  

具体指标:(1)申请国家发明专利3-4项;(2)发表CCF B类以上论文2-3篇;(3)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.2针对大规模AI应用的专用缓存架构

研究领域:高速缓存

研究内容:TB级存储带宽的实现离不开高速缓存架构的支撑,但AI应用比较特殊,很多场景下数据访问的局部性很弱,现有缓存架构并不适用。基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,研究大规模AI应用的数据访问模式,探索AI专用缓存架构。

具体指标:(1)申请国家发明专利2-3项;(2)发表CCF B类以上论文2-3篇;(3)设计并实现原型系统;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.3支撑低时延、高带宽的数据中心的操作系统架构

研究领域:操作系统

研究内容:针对之江-燧原联合创新研究中心智算集群的新型硬件(例如,RDMA,NVM,3D堆叠内存等)达到微秒级时延,基础系统软件瓶颈问题越发突出,例如,现有基础软件系统软件栈复杂且带来高软件时延。结合新型硬件特征,研究新颖的kernel-bypass实现避免内核时间成为I/O瓶颈;研究新的系统架构,支撑基础软件系统提供的一的抽象,方便开发者透明使用各种异构硬件。实现支撑低时延、高带宽的面向智算集群的操作系统架构及系统原型。

具体指标:(1)申请国家发明专利2-3项;(2)发表CCF B类以上论文2-3篇;(3)设计并实现原型系统;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.4智能存储系统技术研究

研究领域:智能存储

研究内容:基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,探索将AI技术与存储系统或者数据库设计相结合,用AI技术优化系统的性能、可靠性、可用性等难题,包括但不限于基于强化学习等机器学习方法设计低开销、自适应的缓存替换算法,面向新型存储介质的混合索引技术,更精细的QoS方法,感知应用负载特征并主动优化系统等研究内容。

具体指标:(1)申请相关专利2-3项;(2)发表相关高水平论文2-3篇;(3)提供相关研究内容的原型代码;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.5基于智算集群的GPU集群调度优化

研究领域:资源调度

研究内容:基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,研究大规模训练系统在GPU集群中的任务调度优化,包括但不限于精细化分配资源提高其利用率、基于容器技术的分布式训练优化等内容,能够显著加速深度学习等方法的训练时间。

具体指标:(1)基于智算集群开发,提供相关研究内容的代码;(2)申请相关专利1-2项;(3)发表相关高水平论文1-2篇;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.6基于智算集群的存储高性能优化

研究领域:智能存储

研究内容:在之江-燧原联合创新研究中心的智算集群上,研究高存储效率的大规模随机游走技术;研究基于近数据计算技术的分布式键值存储系统存算资源利用率、存取能耗优化、并行数据传输速率,并设计分布式集群的键值存储系统模型;基于动态感知方法的键值存储集群中各节点自适应资源分配策略的研究;基于键值数据副本和EC编码冗余方法,研究近数据计算的键值存储集群可靠性,并建立数据可靠性量化模型。

具体指标:(1)兼顾计算均衡,存储均衡和IO均衡,实现基于近数据计算的分布式键值存储集群系统;(2)通过键值数据副本和EC编码冗余方法实现高可靠系统,该系统支持不少于100个近数据计算的单盘节点;(3)发表高水平学术论文不少于2篇,申请相关发明专利不少于2项;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.7支持千核级调度和安全快速恢复容器技术

研究领域:资源调度

研究内容:基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,研究对应用透明且完全兼容glibc和syscall,支持无服务计算的轻量级虚拟化技术;研究支持指令级安全隔离(软SGX),支持千核级异构算力下的高效调度方法;研究提供屏蔽千核/异构算力和异构介质环境的统一编译器。

具体指标:(1)支持毫秒级恢复,故障对应用无感知;(2)指令级安全隔离,屏蔽内存故障;(3)程序运行效率提升2倍;(4)发表高质量论文2-3篇,申请发明专利3-4项;(5)向之江实验室推荐人才1名以上。

2.8大规模集群液冷散热技术研究

研究领域:液冷散热

研究内容:基于之江-燧原联合研究中心自研的国产化芯片,研究构建低噪高效液冷服务器,提升液体的载热效率的方法;研究大规模集群液冷模块集成方法,有效降低冷却液泄漏风险及方便安装的模块化设计方法,有效地解大规模集群液冷技术现存管路复杂而导致维护困难的难题。

具体指标:(1)申请发明专利2-3项;(2)液冷服务器设计PUE<1.1;(3)向之江实验室推荐人才1名以上。

(3)智算集群算法类

3.1基于智算集群的云端协同算法研究

研究领域:云边端协同

研究内容:基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,对复杂网络环境下的动态资源进行自组织管理,建立基于学习机制的云边端协同任务调度框架,以便调度算法的应用和持续优化;构建协同任务调度算法,并建立针对调度算法的评价模型和方法。

具体指标:(1)建立面对动态资源的自组织管理平台及任务调度框架,开发基于该平台的协同任务调度算法3个;(2)申请相关发明专利2项;发表相关高水平论文1-2篇;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。

3.2于智算集群的小样本目标检测算法研究

研究领域:目标检测

研究内容:基于之江-燧原联合创新研究中心的智算集群,研究少量/无样本标注情况下的弱小目标检测算法,设计能够适用于多模态数据的轻量级目标实时检测算法,并将算法落地于FPGA等实际平台上,实现在复杂未知场景中的实时目标检测。

具体指标:(1)算法可搭载于实际平台(如FPGA等),在至少两种不同模态(如可见光、红外)的数据上实现弱小目标跟踪验证;(2)申请相关发明专利2项;(3)发表相关高水平论文2-3篇;(4)向之江实验室推荐人才1名以上。


三、 申请人资格

申请人需具有博士学位或高级职称。申请人作为负责人承担本实验室科研项目数量不超过1项。之江实验室研究人员不得作为负责人申请课题。


四、申报受理时间及要求

 1. 本次申报截止时间为2021年12月15日,课题申请书(模板)详见附件1。

2. 申请人请在线填报和上传课题PPT汇报视频,详见附件2,视频大小限制在500M以内,格式限制为MP4,AVI,WMV。汇报视频时间不超过10分钟。


五、评审流程

1. 形式审查。形式审查通过后,进行专家评审。

2. 专家在线评审。专家组通过在线方式听取预先提交的汇报视频、审阅课题申请书或者必要的电话质询,对课题研究方案和经费预算进行评审。

3. 本次“AI芯片与集群计算”专项开放课题将在2022年1月公布获得资助的项目清单,获得资助的项目之江实验室将与课题负责人签订纸质版课题任务书。


六、联系方式

联系人:邸老师

电话:0571-56390557

邮箱:di_xf@zhejianglab.com

 

附件1:之江实验室开放课题申请书(模板).doc

附件2:之江实验室开放课题管理办法(试行).pdf

附件3:开放课题申报操作手册.pdf

  

之江实验室

2021年11月25日

 

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