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TDA（芯片熱設(shè)計(jì)自動(dòng)化）軟件是清華航院曹炳陽教授團(tuán)隊(duì)全自主研發(fā)的國際首個(gè)芯片跨尺度熱仿真與設(shè)計(jì)系統(tǒng)。TDA軟件可實(shí)現(xiàn)芯片從納米至宏觀尺寸的熱設(shè)計(jì)與仿真，支持芯片微納結(jié)構(gòu)內(nèi)部熱輸運(yùn)過程的模擬研究，直接提高芯片熱仿真精度與結(jié)溫預(yù)測準(zhǔn)確度，進(jìn)而提高芯片性能、壽命和可靠性。

        技術(shù)成熟度：技術(shù)突破         研發(fā)團(tuán)隊(duì)以設(shè)計(jì)制備寬光譜超材料吸收器和像元級(jí)集成紅外探測器為研究主線，在超薄寬帶高吸收原理與策略、材料/器件設(shè)計(jì)與制備方面取得了突破性進(jìn)展。圍繞器件吸收率低、噪聲等效溫差（NETD）大、集成兼容性差的難題，提出了無損與損耗型介質(zhì)結(jié)合、多模諧振耦合光吸收的思路，獲得超薄寬帶高吸收率材料；提出將超薄寬帶高吸收率材料與非制冷紅外探測器像元級(jí)集成新思路，獲得了寬譜、NETD小、多色探測的非制冷紅外探測器，NETD降低3倍，研究成果已在中國兵器北方夜視廣微科技應(yīng)用轉(zhuǎn)化。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

本發(fā)明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對(duì)瀝青路面的路面結(jié)構(gòu)層進(jìn)行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結(jié)構(gòu)層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結(jié)構(gòu)層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨(dú)視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應(yīng)變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應(yīng)變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應(yīng)變傳感的正上方，并通過垂直應(yīng)變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)；將采集到的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)作為反算參數(shù)進(jìn)行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結(jié)構(gòu)組合簡化從而優(yōu)化了模量反算計(jì)算過程，解決了反算模量與實(shí)際狀態(tài)不符的技術(shù)難題。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理是分離的，存儲(chǔ)器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計(jì)算架構(gòu)已成為高性能低功耗計(jì)算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴(yán)重制約了處理器的性能與效率，且存儲(chǔ)器與處理器之間存在嚴(yán)重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計(jì)算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實(shí)現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計(jì)算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算中反復(fù)搬移帶來的時(shí)間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)中的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新?？蒲袌F(tuán)隊(duì)選擇了電學(xué)特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強(qiáng)層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計(jì)創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計(jì)方法，提出“差分電阻”設(shè)計(jì)思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計(jì)，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計(jì)算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計(jì)算精度達(dá)到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點(diǎn)技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對(duì)憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計(jì)到系統(tǒng)綜合再到芯片驗(yàn)證的設(shè)計(jì)全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會(huì)”等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團(tuán)隊(duì)已在該研究方向申請(qǐng)國內(nèi)外專利72項(xiàng)，其中30項(xiàng)已獲得授權(quán)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團(tuán)隊(duì)已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個(gè)憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計(jì)算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計(jì)算能效比當(dāng)前主流的人工智能計(jì)算平臺(tái)——圖形處理器（GPU）高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計(jì)算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

項(xiàng)目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。

01項(xiàng)目背景 片上網(wǎng)絡(luò)將片上路由器按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)互連，從而構(gòu)成一個(gè)片上微網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。不同功能的IP核通過網(wǎng)絡(luò)接口NI接入到片上網(wǎng)絡(luò)中來，網(wǎng)絡(luò)接口對(duì)IP核發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據(jù)分組的目的地址信息，將數(shù)據(jù)分組在網(wǎng)絡(luò)中正確的傳輸?shù)侥康腎P核。片上網(wǎng)絡(luò)可以為系統(tǒng)中任意一對(duì)IP核之間實(shí)現(xiàn)透明的數(shù)據(jù)通信?；ミB網(wǎng)絡(luò)中的一些控制協(xié)議，例如流量控制機(jī)制、路由算法、任務(wù)調(diào)度機(jī)制、服務(wù)保障機(jī)制等，都可以應(yīng)用到片上網(wǎng)絡(luò)中來，以提高系統(tǒng)的通信效率。由于片上網(wǎng)絡(luò)采用分組交換，IP核之間數(shù)據(jù)通信的基本數(shù)據(jù)單元是分組，不同的分組根據(jù)目的地址信息在網(wǎng)絡(luò)中獨(dú)立傳輸。片上網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠有效的克服基于總線結(jié)構(gòu)的片上系統(tǒng)在大規(guī)模集成下的瓶頸，在時(shí)延、吞吐、功耗、可擴(kuò)展性和可靠性等方面體現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。多核，多片架構(gòu)將成為芯片設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經(jīng)成為制約系統(tǒng)性能的瓶頸，處理器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的能力或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)集成電路發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。針對(duì)不同應(yīng)用場景和性能要求，根據(jù)各自的架構(gòu)設(shè)計(jì)出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協(xié)議，將使得集群芯片的性能得到進(jìn)一步優(yōu)化。 02項(xiàng)目簡介 研究基于路由交換的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)算力擴(kuò)展總體架構(gòu)，包含異構(gòu)計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結(jié)構(gòu)與互連拓?fù)?，如圖3所示。 設(shè)計(jì)與物理層解耦的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構(gòu)建多種拓?fù)涞木W(wǎng)絡(luò)。針對(duì)機(jī)載計(jì)算任務(wù)的算力提升需求，研究異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力擴(kuò)展問題，通過基于路由交換的、可擴(kuò)展的互連構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)，采用輕量化互連協(xié)議實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的低延時(shí)、高帶寬互連，驗(yàn)證基于路由交換的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)對(duì)于特定應(yīng)用的高速并行分布式處理效果。本系統(tǒng)的主體思想是將片上網(wǎng)絡(luò)（NetworkonChip，NoC）互連協(xié)議擴(kuò)展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實(shí)現(xiàn)芯片內(nèi)部計(jì)算資源到集群芯片的延伸。

本發(fā)明涉及一種風(fēng)電功率爬坡事件概率場景預(yù)測方法，通過構(gòu)建計(jì)及累積密度函數(shù)和高階矩自相關(guān) 函數(shù)的多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)實(shí)現(xiàn)了分布特征一致性和時(shí)序特征一致性。基于多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法 對(duì)概率生成模型參數(shù)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，得到大量預(yù)測場景，并通過場景捕捉帶內(nèi)挖掘出的爬坡事件概率特 征評(píng)價(jià)該預(yù)測方法。選取國外某風(fēng)場實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明多目標(biāo)函數(shù)較單目標(biāo) 函數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果更為精確，而且該概率場景預(yù)測方法可以較準(zhǔn)確地估計(jì)出爬坡事件的特征量，證明了該 方法的正確性，可為概率場景生成方法和爬坡事件預(yù)測模型提供指導(dǎo)。