【產(chǎn)通社，1月20日訊】南方科技大學(xué)（Southern University of Science and Technology, SUSTech）官網(wǎng)消息，深港微電子學(xué)院教授余浩帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)（研究副教授毛偉，博士生李凱、劉定邦等）重點(diǎn)研究邊緣計(jì)算芯片設(shè)計(jì)，形成一系列自研IP，并取得多項(xiàng)國(guó)際領(lǐng)先的研究成果。其研究成果對(duì)突破“后摩爾時(shí)代”芯片能效瓶頸具有重要意義。

在多精度定點(diǎn)陣列芯片方向，團(tuán)隊(duì)提出混合精度深度學(xué)習(xí)芯片設(shè)計(jì)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)自動(dòng)化搜索（NAS）優(yōu)化，在28nm CMOS工藝下最高可以實(shí)現(xiàn)了40.69TOPS/W的能效，相關(guān)成果發(fā)表在IEEE電路系統(tǒng)知名期刊IEEE Transactions on Very Large Scale Integration（VLSI）Systems。毛偉為論文第一作者，余浩為通訊作者，南科大為論文第一單位。該工作得到國(guó)家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目支持。同時(shí)結(jié)合結(jié)構(gòu)化稀疏與矢量脈動(dòng)架構(gòu)，在FPGA平臺(tái)最高可以達(dá)到2863.29 GOPS的通量性能，相關(guān)成果發(fā)表在IEEE電路系統(tǒng)知名期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I。訪問(wèn)學(xué)者、副研究員黃明強(qiáng)為論文第一作者，余浩為通訊作者，南科大為論文第一單位。該工作得到國(guó)自然重點(diǎn)項(xiàng)目支持。并申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利（專利號(hào)：2021101789927，2021108392311）。

在多精度浮點(diǎn)陣列芯片方向，團(tuán)隊(duì)提出浮點(diǎn)多精度計(jì)算系統(tǒng)，可以支持浮點(diǎn)半精度FP16到雙精度FP64的計(jì)算需求，通過(guò)基于多精度并行處理單元，實(shí)現(xiàn)精度融合和高效數(shù)據(jù)運(yùn)算，針對(duì)分段優(yōu)化實(shí)現(xiàn)提出基于最小冗余硬件和冗余操作的分析方法，實(shí)現(xiàn)硬件利用率最大化。相關(guān)成果發(fā)表在IEEE電路系統(tǒng)知名期刊IEEE Transactions on Very Large Scale Integration（VLSI）Systems。毛偉為論文第一作者，余浩為通訊作者，南科大為論文第一單位。該工作得到深圳市高層次人才孔雀團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目支持。并通過(guò)向量脈動(dòng)加速器系統(tǒng)架構(gòu)，提升數(shù)據(jù)復(fù)用率以及數(shù)據(jù)傳輸效率。在28nm CMOS工藝下,面向人工智能算法應(yīng)用，主頻可以達(dá)到1.351GHz，最高可以實(shí)現(xiàn)了1193GLOPS/W的能效。相關(guān)成果發(fā)表在IEEE電路系統(tǒng)知名期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems II。深港微電子學(xué)院2021級(jí)博士生李凱為論文第一作者，余浩、毛偉為共同通訊作者，南科大為論文第一單位。該工作得到國(guó)自然重點(diǎn)項(xiàng)目支持。并申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利（專利號(hào)：2021101789842，2021101735151）。

在多精度存算一體陣列芯片方向，團(tuán)隊(duì)針對(duì)常規(guī)ReRAM存算一體陣列廣泛存在的瓶頸問(wèn)題包括單元參數(shù)失配大、行列運(yùn)算并行度低和周邊電路功耗大等瓶頸問(wèn)題，分別提出采用比例電阻飽和放大、電荷累加式輸出和基于網(wǎng)絡(luò)特性電路優(yōu)化的設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)適用于網(wǎng)絡(luò)稀疏優(yōu)化的全并行多精度高能效存算一體加速器。該加速器可以實(shí)現(xiàn)最高能效2490.32TOPS/W，針對(duì)NAS優(yōu)化的ResNet-18網(wǎng)絡(luò)推理，該加速器可以達(dá)到479.37TOPS/W的平均能效性能。相關(guān)成果發(fā)表在IEEE電路系統(tǒng)知名期刊IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems上。深港微電子學(xué)院2020級(jí)博士生劉定邦為論文第一作者，余浩、毛偉為共同通訊作者，南科大為論文第一單位。該工作得到科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目支持。并申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利（專利號(hào)：2021109886357，202111420664X）。

同時(shí)，余浩在英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)（IET，The Institution of Engineering and Technology）出版社，出版英文專著《ReRAM-based Machine Learning》。專著主要綜述最新基于憶阻器（ReRAM）做存內(nèi)計(jì)算的研究進(jìn)展。專著首先介紹了憶阻器器件模型及仿真方法，然后設(shè)計(jì)了基于憶阻器器件的邏輯計(jì)算電路，提出了適合存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)的分布式計(jì)算的憶阻器加速器設(shè)計(jì)，同時(shí)提出了適合憶阻器加速器計(jì)算的二值化機(jī)器學(xué)習(xí)算法。并給出了具體大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）計(jì)算模型及壓縮感知計(jì)算模型在憶阻器加速器上的映射實(shí)現(xiàn)，為未來(lái)基于憶阻器計(jì)算的范式提出了具體實(shí)現(xiàn)參考路線。本書的出版豐富了微電子專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)，同時(shí)是從事計(jì)算領(lǐng)域的研究人員了解現(xiàn)代AI硬件設(shè)計(jì)相關(guān)器件，系統(tǒng)及算法的重要參考文獻(xiàn)。

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