GPGPU 高性能计算加速核

需求的背景和应用场景

在信息爆炸的时代，高性能计算（HPC）已成为推动科技进步和产业升级的关键力量。信号处理、图像处理、人工智能等前沿领域对计算能力提出了极高的要求，传统CPU架构在处理大规模并行计算任务时面临算力瓶颈和高能耗问题。特别是在边缘计算、自动驾驶、智能安防等应用场景中，对实时性和能效比的要求日益严格。因此，开发一款高性能计算加速芯片，以高效、低功耗地满足这些领域的计算需求，成为当务之急。本项目旨在通过研发GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Unit）高性能计算加速核，为上述应用领域提供强大的计算加速能力，促进技术革新和产业升级。

要解决的关键技术问题

1. 设计基于多线程叠加向量处理的计算加速内核：针对高性能计算中常见的并行计算任务，设计一种高效的多线程叠加向量处理架构。该架构需能够充分利用数据并行性，实现高吞吐量的计算处理，同时保证线程间的同步与通信效率，以满足复杂算法的高效执行需求。
2. 设计异构多核的芯片架构：结合CPU与GPU的计算优势，设计一种异构多核芯片架构。该架构需实现CPU与加速核之间的高效协同工作，优化数据传输路径，减少延迟，同时确保不同精度（如整型、浮点型）和不同算法（如深度学习、图像处理算法）的融合处理能力，提升整体计算效能。
3. 开发兼容主流芯片软件生态的工具链：为了降低用户迁移成本并提升芯片的市场竞争力，需开发一套兼容主流芯片软件生态的工具链。这包括编译器、调试器、性能分析工具等，确保开发者能够轻松地将现有代码迁移到新的加速芯片上，并充分利用其计算性能。

效果要求

• 算力指标：整型算力需大于18TOPS（Tera Operations Per Second），浮点算力需大于2FLOPS（Floating Point Operations Per Second），以满足高性能计算领域对高算力的迫切需求。
• 功耗控制：在提供强大算力的同时，功耗需控制在3W以内，实现高能效比，适用于对功耗敏感的应用场景。
• 竞争优势：通过创新的芯片架构设计和高效的工具链支持，本项目旨在打造一款在算力、功耗、易用性等方面均具有显著竞争优势的高性能计算加速芯片。
• 创新性：该技术需求不仅关注当前的技术挑战，还着眼于未来的技术发展趋势，通过异构多核设计、多线程叠加向量处理等技术创新，为高性能计算领域带来新的突破和发展机遇。