面向智能芯片的演化修复机制
项目概况
- 成果名称：面向智能芯片的演化修复机制 简介：面向新型智能 可重构芯片，当某个核或芯片区域发生局部永久故障时，进行故障 定位并作为可重构资源约束条件，在隔离故障核或故障区域后，通 过演化硬件算法重构功能逻辑，对处理器芯片局部重配置，从而实 现多核处理器的局部和永久故障恢复。 研究情况：为减少局部 永久故障的恢复时间消耗和资源消耗，研究支持演化采用的多核处 理器细粒度可重构机制，实现细粒度的故障检测与定位并准确划分 故障模块，研究支持可重构恢复模式的高效演化算法，在编码方案、 适应度评估及染色体操作等方面进行优化，提高演化故障恢复的效 率。 应用领域：本基金旨在解决多核处理器芯片所面临的瞬时 故障和局部永久故障问题，提高多核处理器芯片的可靠性和稳定 性，采用演化修复机制能够在区域约束条件下实现低代价、细粒度、 高性能的多核处理器局部永久故障修复。 产业前景：目前，人 工智能是计算机研究领域最受关注的技术之一，而在计算智能的发 展历程中，演化计算和演化智能被认为是神经网络和模糊系统的极 好补充。根据演化计算的不同领域的应用特性，将来的产业发展可 以将演化计算分别应用于微观的集成电路智能芯片设计与宏观上 的机器人控制器的自适应神经网络设计。在芯片设计领域，不仅可 以将演化计算应用于集成电路各模块电路结构的生成与优化，同时 为确保电路芯片的正常运行，利用演化计算实现芯片的高效智能故 障自检测与修复，从而生产出集设计优化与实时容错于一体的智能 芯片产品。在机器人控制器的设计领域，采用自适应的神经网络能 够使机器人自主学习并通过感知周围环境因素做出一些特定的动作，而利用演化计算能够有效优化机器人的神经网络结构，减少神 经元个数和网络层数，使其占用的资源更少、更有效，使机器人能 够根据不同的环境条件自动找到最佳的神经网络结构。
团队介绍
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