面向边缘端大模型推理的高能效异构SoC芯片研发

需求的背景和应用场景

在当今数字化转型的浪潮中，边缘端大模型推理作为人工智能技术的重要分支，正逐渐成为推动物联网、智能设备以及新能源和节能环保等领域发展的关键力量。然而，边缘端设备受限于计算能力、能耗以及资源有限等痛点，难以高效运行复杂的大模型推理任务。特别是在新能源和节能环保场景下，如智能电网管理、环境监测与预警系统等，对实时性和能效有着极高的要求。为了解决这些问题，本研究提出了面向边缘端大模型推理的高能效异构SoC（System on Chip）芯片研发需求。通过集成RISC-V通用处理器、FPGA（Field-Programmable Gate Array）以及专门设计的大模型推理加速器LPU（Large Model Processing Unit），旨在构建一个高效、灵活且低能耗的边缘计算平台，以满足新能源和节能环保领域对智能化、实时性和能效的迫切需求。

要解决的关键技术问题

1. 边缘端大模型压缩工具设计：针对边缘端资源受限的特点，研发高效的大模型压缩技术，包括模型裁剪、量化以及知识蒸馏等，以减小模型体积和计算复杂度，同时保持模型的精度和泛化能力。
2. 边缘端大模型推理加速器LPU架构设计：设计针对大模型推理特点的专用加速器LPU，优化数据流动和计算效率，支持高效的矩阵运算、卷积操作等核心算法，实现低延迟、高吞吐量的推理性能。
3. 面向边缘端大模型的RISC-V+FPGA异构SoC系统设计：构建一个高度集成的异构SoC系统，结合RISC-V处理器的灵活性和FPGA的可编程性，实现计算资源的动态配置和优化调度，以满足不同应用场景下的性能需求。
4. 针对边缘端大模型推理场景的存内计算软硬件协同设计：探索存内计算（In-Memory Computing）技术在边缘端大模型推理中的应用，通过软硬件协同设计，减少数据搬移，提高计算效率，进一步降低能耗。

效果要求

本项目预期成果将显著提升边缘端大模型推理的能效比，实现以下几个方面的效果：

• 高效能：通过优化的模型压缩工具和专用的LPU加速器，显著提高推理速度，降低延迟，满足实时性要求。
• 低能耗：结合RISC-V+FPGA的异构设计和存内计算技术，有效减少能耗，延长边缘设备的续航能力。
• 灵活性：RISC-V处理器的引入使得系统具有更高的灵活性和可扩展性，易于适应不同的应用场景和算法更新。
• 创新性：本项目在边缘端大模型推理领域引入了创新的异构SoC芯片设计，为新能源和节能环保等领域的智能化转型提供了强有力的技术支撑，具有显著的创新性和竞争优势。