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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(zhǎng)，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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)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(guò)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(chǎng)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(wèn)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(guò)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(lái)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(wèn)題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來(lái)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。科研團(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(guò)插入少量氧化鋁層來(lái)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(guó)際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國(guó)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(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長(zhǎng)篇幅引用。團(tuán)隊(duì)已在該研究方向申請(qǐng)國(guó)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(guò)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(shì)。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)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(zhǎng)，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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)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(guò)網(wǎng)絡(luò)接口NI接入到片上網(wǎng)絡(luò)中來(lái)，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。互連網(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(lái)，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(shì)。多核，多片架構(gòu)將成為芯片設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)。 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(chǎng)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(jiǎn)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)洌鐖D3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(wèn)題，通過(guò)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)明提供了一種通過(guò)牙頜石膏模型CT數(shù)據(jù)和牙頜的全景透視圖重建全牙的三維模型方法，它采用以下技術(shù)方案：使用口腔專用錐形束CT(CBCT)掃描牙頜石膏模型，獲得石膏牙模CT數(shù)據(jù)；對(duì)石膏牙模CT數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，獲得牙頜的三維幾何模型；提取牙冠的三維幾何模型；提取全景透視圖上牙齒側(cè)面輪廓信息，結(jié)合牙冠模型生成牙根的三維幾何模型；組合牙冠和牙根的三維幾何模型為全牙三維模型。本發(fā)明可以在全景透視圖只有牙齒側(cè)面輪廓的二維信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)CT數(shù)據(jù)中牙冠部分的三維幾何信息，生成全牙的三維幾何數(shù)字化模型。本發(fā)明能應(yīng)用于全景透視圖中的每一顆牙齒，生成帶有精確牙列的牙頜模型，可以應(yīng)用于牙頜正畸矯正、計(jì)算機(jī)模擬排牙。

XM-916A牙解剖放大模型（帶數(shù)字標(biāo)識(shí)） ? XM-916A帶數(shù)字標(biāo)識(shí)牙解剖放大模型放大6倍，模型為尖牙、切牙、磨牙放大解剖模型，顯示了切齒、尖齒、磨齒的不同形態(tài)，其中尖齒和磨齒作解剖，顯示釉質(zhì)、象牙質(zhì)和牙髓腔內(nèi)的神經(jīng)血管等構(gòu)造，有數(shù)字標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的文字說(shuō)明。 尺寸：放大6倍 材質(zhì)：PVC材料

XM-923A雕牙步驟指導(dǎo)模型（3倍） ? XM-923A雕牙步驟指導(dǎo)模型每個(gè)牙位分為5個(gè)步驟，全套共25個(gè)牙位模型，用于指導(dǎo)學(xué)生通過(guò)逐步切削形成牙體外形、最終潤(rùn)飾的方法，表現(xiàn)各牙位的形態(tài)解剖特征。 尺寸：放大3倍 材質(zhì)：PVC材料

XM-921牙體病變模型 ? XM-921牙體病變模型由左側(cè)上頜骨和下頜骨2部件組成，顯示正常牙、齲齒、牙髓炎、根尖壞死、牙周炎和根尖膿腫等病理過(guò)程，共有20個(gè)部位指示數(shù)字標(biāo)識(shí)標(biāo)志及對(duì)應(yīng)文字說(shuō)明。 尺寸：18×16.5×6cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-921牙體病變模型 ? XM-921牙體病變模型由左側(cè)上頜骨和下頜骨2部件組成，顯示正常牙、齲齒、牙髓炎、根尖壞死、牙周炎和根尖膿腫等病理過(guò)程，共有20個(gè)部位指示數(shù)字標(biāo)識(shí)標(biāo)志及對(duì)應(yīng)文字說(shuō)明。 尺寸：18×16.5×6cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-922牙體形態(tài)模型 ? XM-922牙體形態(tài)模型由右側(cè)上、下牙組成，與正常牙的比例為6：1，標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)，全套共12顆牙。 尺寸：自然大 材質(zhì)：PVC材料