研究计划
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人工智能应用（如机器人、医疗诊断、视频与图像分析）的蓬勃发展正推动各行业转型。相较于通用晶片，专用AI晶片能显着提升效能，实现更快运算速度与更低功耗。ACCESS致力巩固本港在全球AI晶片及系统设计的领先地位，聚焦于推进面向新型的以数据为中心的计算架构的积体电路（IC）设计技术，并为普及化AI应用开发定制晶片，从基础研究到商业化落地全面推动创新。

 

Research Programmes

ACCESS的研究计划分为四个关键技术领域的研究计划，包括：

  • 突破硬件瓶颈的新兴技术
    研究计划1
    通过将矽兼容的新兴技术与传统的矽晶片技术相结合，解决存储容量和数据传输带宽不足的问题，突破人工智能硬件的发展瓶颈。
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  • 架构与异构系统整合
    研究计划2
    著重探讨不同的创新架构与系统整合方案，实现从云端到智能物联网（AIoT）多种平台上的高效神经形态计算（Neuromorphic Computing）。
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  • 人工智能辅助电子设计自动化
    研究计划3
    利用人工智能技术开发更为有效的设计自动化工具，同时利用这些高效的设计工具研发新的人工智能晶片。
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  • 硬件加速的人工智能应用
    研究计划4
    针对典型的硬件加速新兴应用，探索相应的系统架构和创新设计工具，提升硬件加速的整体效能，在人工智能硬件的性能和功耗效率两方面取得突破。
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  • AI大模型的存内计算架构设计
    研究计划1
    解决计算、存储及存储带宽的扩展问题，尤其专注于推进基于存內计算（CIM）的芯片架构，以实现AI大模型的超高能效及可扩展部署。
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  • 高能效与高效能的端侧人工智能的软硬件协同设计
    研究计划2
    推动算法-硬体协同设计领域的发展，解决具身智能应用在复杂度、可扩展性、能耗效率及延迟等日益增长的新挑战。
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  • 大规模人工智能硬件的电子设计自动化（EDA）
    研究计划3
    探索人工智能芯片与系统设计EDA的新前沿，聚焦于支持芯粒(Chiplet)及3DIC设计，突破现有EDA工具的技术瓶颈及开发基础AI模型在各种设计任务中的应用，以实现更灵活的芯片设计。
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  • 特定应用场景的跨层级优化与展示
    研究计划4
    整合各个研究项目所开发的关键技术，透过跨层级优化方法，为特定领域的人工智能大规模应用开发硬件加速计算系统，实现突破性的效能跃升。
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ACCESS的研究计画正不断拓展AI硬件创新的领域。我们透过整合基础研究与前沿应用开发，致力于为香港乃至全球打造可持续发展的AI技术生态系统，推动从核心技术研发到产业应用的完整创新链。