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本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應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變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩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，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個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算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

01項目背景 片上網絡將片上路由器按照一定的拓撲結構互連，從而構成一個片上微網絡結構。不同功能的IP核通過網絡接口NI接入到片上網絡中來，網絡接口對IP核發送的數據進行數據封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據分組的目的地址信息，將數據分組在網絡中正確的傳輸到目的IP核。片上網絡可以為系統中任意一對IP核之間實現透明的數據通信。互連網絡中的一些控制協議，例如流量控制機制、路由算法、任務調度機制、服務保障機制等，都可以應用到片上網絡中來，以提高系統的通信效率。由于片上網絡采用分組交換，IP核之間數據通信的基本數據單元是分組，不同的分組根據目的地址信息在網絡中獨立傳輸。片上網絡技術能夠有效的克服基于總線結構的片上系統在大規模集成下的瓶頸，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現出了巨大的優勢。多核，多片架構將成為芯片設計的發展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經成為制約系統性能的瓶頸，處理器之間進行數據交互的能力或將成為下一個集成電路發展的關鍵技術指標。針對不同應用場景和性能要求，根據各自的架構設計出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協議，將使得集群芯片的性能得到進一步優化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構計算系統算力擴展總體架構，包含異構計算資源節點之間、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構與互連拓撲，如圖3所示。 設計與物理層解耦的輕量級網絡架構，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構建多種拓撲的網絡。針對機載計算任務的算力提升需求，研究異構計算節點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構建異構計算系統，采用輕量化互連協議實現異構計算節點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構計算系統對于特定應用的高速并行分布式處理效果。本系統的主體思想是將片上網絡（NetworkonChip，NoC）互連協議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現芯片內部計算資源到集群芯片的延伸。

NS-3 是一款面向網絡系統的離散事件仿真軟件，主要用于研究與教學目的。 NS-3 作為源代碼公開的一款免費軟件， GNU GPLv2 認證許可，可被大眾研究、 改進與使用，它將逐步取代目前廣泛應用的 NS-2 網絡模擬軟件。NS-3 是由 C++ 和 Python 語言編寫的， 可作為源代碼發布并適用以下的系統： Linux ， Unix variants，OS X，以及 Windows 平臺上運行的 Cygwin 或 MinGW 等。NS-3模擬仿真平臺可以用來模擬仿真各種類型的網絡、以及各種類型的協議，在原有平臺基礎上自定義仿真環境與參數等。 基于NS3的并行模擬仿真系統，借助NS-3模擬仿真平臺開源、免費并且技術先進等優勢，在NS-3仿真系統上實現多計算節點并行仿真，提高仿真效率。本項目科技成果，在保證并行仿真效果與串行仿真結果一致的前提下，提高模擬仿真時間效率，適用于計算量巨大的模擬仿真任務，計算效率與并行計算節點數量相關，增加計算節點能夠大幅度提高模擬仿真時間效率。項目研究成果可用于科研機構，企業項目開發等所需的復雜模擬仿真任務，提高其項目研發、驗證的效率，縮短產品開發、測試周期。

NS-3 是一款面向網絡系統的離散事件仿真軟件，主要用于研究與教學目的。 NS-3 作為源代碼公開的一款免費軟件， GNU GPLv2 認證許可，可被大眾研究、 改進與使用，它將逐步取代目前廣泛應用的 NS-2 網絡模擬軟件。NS-3 是由 C++ 和 Python 語言編寫的， 可作為源代碼發布并適用以下的系統： Linux ， Unix variants，OS X，以及 Windows 平臺上運行的 Cygwin 或 MinGW 等。NS-3模擬仿真平臺可以用來模擬仿真各種類型的網絡、以及各種類型的協議，在原有平臺基礎上自定義仿真環境與參數等。

高密度高性能并行計算平臺是將CPU刀片、DSP卡、GPU卡通過高速總線進行互聯；采用異構并行計算框架，實現多機、多卡、多核的資源分配和負載均衡；提供適合大規模并行計算的算法平臺。用戶在該平臺上采用傳統的串行思路編程即可實現大規模的并行計算。 該計算平臺相對于傳統的服務器系統具有體積小、重量輕、功耗低、計算能力強的優點。由于CPU適合邏輯業務、DSP適合粗粒度的并行計算、GPU適合規整數據的細粒度計算，所以通過CPU刀片、DSP卡、GPU卡數目的組合配置，可適合多種、不同類型的計算業務。 1. 硬件環境 硬件環境為6U高標準的服務器，最多可支持三類（CPU/DSP/GPU/）、9張板卡。在板卡間提供網絡和PCIE的高速數據總線，示意圖如圖1所示。 平臺硬件包括一個主控板和8個擴展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8個擴展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意組合。因此即可組成小型的PC集群，也可以組成高性能的GPU服務器、DSP服務器，或它們之間的組合。該硬件平臺還可通過InfiniBand高速網絡進行擴展，最大可形成20個服務器互聯的統一的軟硬件系統。 2. 軟件環境： 平臺中的CPU主要起控制作用，計算任務主要由DSP和GPU承擔。針對高密度計算資源，通過軟件框架屏蔽硬件差異。軟件框架如圖2所示。 平臺提供動態鏈接庫，封裝任務的調度、CPU與DSP之間的通信、CPU與GPU之間的通信等功能。用戶在動態鏈接庫基礎之上進行二次開發，實現自己的業務邏輯。 3. 參數指標： ？ 單臺計算能力：插8張DSP卡，做快速傅里葉變換（FFT），相當于40臺8核Intel i7計算機的計算能力；插4張GPU卡，做場強計算，相當于50臺Intel i7計算機的計算能力; ？ 尺寸：6U標準高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（寬×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 圖1高密度高性能并行計算平臺硬件示意圖 圖2高密度高性能并行計算平臺軟件框架

高密度高性能并行計算平臺是將CPU刀片、DSP卡、GPU卡通過高速總線進行互聯；采用異構并行計算框架，實現多機、多卡、多核的資源分配和負載均衡；提供適合大規模并行計算的算法平臺。用戶在該平臺上采用傳統的串行思路編程即可實現大規模的并行計算。

針對集群和多核服務器平臺，該軟件工具集可以對系統資源和并行程序性能進行在線監測和性能分析展示，幫助用戶監測系統資源和發現并行程序瓶頸，輔助進行程序優化。性能數據的采集主要是通過對被監測進程的插樁和包裝庫的結合實現，可對MPI程序、OpenMP程序和CUDA程序進行性能監測。 本項目主要特點如下。 1.合理的數據采集方式，可以對混合結構高性能計算系統進行性能監測，較少的監測擾動； 2.基于MRnet的樹形數據匯聚和類庫，保證了大量性能監測數據的快速高效匯集，并提供同步，匯總等功能接口； 3.多種數據分析統計方法，高效的分析和多視角可視化圖形展示，輔助用戶分析瓶頸進行優化。該成果在國家863計劃支持下，已在多個計算中心應用，獲得國家專利3項。