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上周，數以百計的工程師齊聚舊金山。
在這個靠近硅谷灣區的明星城市，美國首次“電子復興計劃”峰會（ERI Summit）拉開帷幕。
峰會的組織者，是美國國防部高級研究計劃局DARPA。大會演講者，包括今年的圖靈獎得主、Google母公司Alphabet的董事會主席、前任斯坦福校長John Hennessy等多位高科技公司的掌門人和學界領袖。
在這場為期三天的大會上，討論的議題包括下一代人工智能的硬件，如何應對摩爾定律的終結，材料與集成等等。
但大會的詳細討論，在網上披露甚少。
不過，至少有一個信息，明確的傳達了出來。就在這次的大會上，美國的電子復興五年計劃，選出了第一批入圍扶持項目。
追蹤入圍項目詳情
然而，這些項目并沒有完整的公布出來。經過一番努力，量子位終于在海量信息中，整理出一個較為完整的答案。
這些項目共分成三組，共計六個類別。
有兩類項目與設計相關：電子裝置的智能設計（IDEA），一流的開源硬件（POSH）。
IDEA
IDEA旨在創建一個“無需人工參與”（no human in the loop）的芯片布局規劃（layout）生成器，讓沒什么專業知識的用戶也能在一天內完成硬件設計。
而DARPA的愿景，是最終讓機器取代人類進行芯片設計。
這個領域最大的撥款（2410萬美元，約合1.65億元）給予Cadence公司David White領導的項目（還有英偉達等合作伙伴）。“這個計劃將為我們的模擬、數字、驗證、封裝和PCB EDA技術奠定基礎”，Cadence公司表示。
PCB EDA指的是印刷電路的自動化設計。
據Cadence高級副總裁Tom Beckley介紹，他們的EDA平臺Virtuoso已經包含機器學習技術，有大約30位工程師正從事這方面研究，而IDEA的支持能讓更多機器學習工程師加入其中。
IDEA的全部入圍名單如下：
機構負責人資金（美元）
CadenceDavid White2410萬
加州大學圣迭戈分校Andrew Kahng1130萬
加州大學伯克利分校Jonathan Bachrach870萬
密歇根大學David Wentloff640萬
明尼蘇達大學Sachin Apatnekar530萬
普林斯頓大學David Wentzlaff280萬
UIUCMartin Wong170萬
德克薩斯大學奧斯汀分校Nan Sun170萬
普渡大學Dan Jiao130萬
耶魯大學Rajit Manohar120萬
猶它大學Pierre-Emmanuel Gaillardon100萬
以上。項目詳情DARPA沒有公布。不過也有一些信息具備參考價值。
去年的EDPS 2017（電子設計過程研討會）上，David White講述了Cadence旗下Virtuoso平臺的相關進展。他主要提及了EDA領域面臨的現狀，以及如何使用機器學習技術進行芯片設計等等相關情況。
David White的PPT傳送門在此：http://edpsieee.ieeesiliconvalley.org/EDP2017/Papers/4_David_White.pdf
這個方向也和DARPA的需求一致。
此外，前面提過英偉達也參與了這個項目。據透露，英偉達正在開發中的最新技術，也將用于這個研究之中。英偉達的研究，其實是在DARPA“更快速實現電路設計”（CRAFT）計劃之中。
POSH
POSH旨在將開源的文化和能力，帶入硬件設計領域。官方解釋說：“為了讓定制化、高性能的SoC系統更加普及，POSH計劃需求開發可持續的開源IP生態，以及相應的驗證工具。”
DARPA希望在POSH計劃的支持下，能夠創建一個經過驗證的基礎架構，每一個新的設計無需從零開始，而且要為基于開源檢查的用戶提供更深層次保證。
簡單講就是一句話，用開源的方式，實現超復雜SoC的低成本設計。
POSH的獲資助入圍名單如下：
機構負責人資金（美元）
桑迪亞國家實驗室Eric Keiter690萬
SynopsysAlex Rabinovitch610萬
南加州大學Tony Levi600萬
斯坦福大學和SiFiveClark Barrett590萬
北卡羅來納大學教堂山分校Michael Taylor270萬
華盛頓大學Richard C.J. Shi250萬
普林斯頓大學David Wentzlaff180萬
賽靈思Edgar Inglesias120萬
猶他大學Pierre-Emmanuel Gaillardon90萬
布朗大學Sherief Reda60萬
LeWiz通信Chinh Le60萬
通過上述列表可見，來自桑迪亞國家實驗室的Eric Keiter，獲得了最多的資金支持（690萬美元，4715萬元人民幣）。
Eric Keiter幾年前領銜研發了Xyce，這是一個開源的SPICE（仿真電路模擬器）引擎。Xyce能夠通過大規模并行計算平臺，解決特大電路問題，能在常見的桌面平臺和Unix等平臺上運行。
除了模擬電子仿真之外，Xyce還可用于研究其他網絡系統，例如神經網絡和電網等等。當然Xyce是開源的，傳送門在此：
https://xyce.sandia.gov/？
與架構相關也是兩個計劃：軟件定義的硬件（SDH）和特定域片上系統（DSSoC）。
SDH
這個計劃的目標，是構建運行時可基于所處理數據實時重新配置的軟件和硬件。
DARPA對這種軟件+硬件的期望不低，是要在數據密集型算法上，性能媲美ASIC，又不能犧牲多功能性和可編程性。
當然，更不能像ASIC那樣，為每一種應用開發專門的電路。
DARPA想借這個計劃，讓美國國防部廣泛使用機器學習和里AI來實現預測性后勤工作，支持決策、情報、監控和偵查等功能。
這一領域的資金，最大一筆2270萬美元（約合人民幣1.55億元）撥給了英偉達。英偉達說，他們計劃在項目期間通過硬件和軟件原型來展示創新的技術。
△Stephen Keckler
合同為期4年，團隊由分管架構研究的英偉達副總裁Stephen Keckler負責，成員除了英偉達員工之外，還有來自MIT、伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）加州大學戴維斯分校的研究者們。
Keckler也是德克薩斯奧斯汀大學教授，他的研究領域包括并行計算架構、高性能計算、高能效架構、嵌入式計算等等。
關于英偉達具體要怎樣造出性能媲美ASIC又多功能、可編程的芯片，并沒有太多的介紹。不過這個項目的成果，受益者不止DARPA一家。
Keckler說：“通過這個ERI項目開發的技術，會對電子計算設備的未來，和英偉達的未來產品有潛在影響。”
入選SDH的有9個團隊：
機構負責人資金（美元）
英偉達Stephen Keckler2270萬
華盛頓大學Michael Bedford Taylor900萬
密歇根大學Ron Dreslinski900萬
斯坦福大學Kunle Olukotun800萬
普林斯頓大學Margaret Martonosi580萬
系統與技術研究所（STR）Brad Gaynor550萬
英特爾Joshua Fryman450萬
喬治亞理工學院Vivek Sarkar450萬
高通Shekhar Borkar200萬
DSSoC
這個計劃的總體目標，是開發一個可編程框架，用來快速開發多用途的片上系統（SoC）。這個框架，要讓SoC設計者更容易針對特定領域的問題，將通用處理器、專用處理器、硬件加速器、內存、輸入/輸出（I/O）等內核結合、搭配起來。
DARPA說，這一領域的團隊會從軟件定義的無線電入手進行探索，幫國防部構建靈活、適應性強、可管理、能對抗復雜信號環境的無線電系統。
DSSoC最高的一筆資金是1740萬美元（約合人民幣1.19億元），撥給了亞利桑那州立大學副教授Daniel Bliss。
△Daniel Bliss
在這個項目中，Bliss負責的部分叫做專注于領域的高級軟件重新配置異構（Domain-Focused Advanced Software-Reconfiguration Heterogeneous，DASH）。
亞利桑那州立大學介紹說，這個項目，與Bliss在學校里負責的無線信息系統和計算架構（WISCA）實驗室有著一致的目標，都是構建一個新框架，來推進高性能、嵌入式、異構的下一代處理器的開發。
團隊里除了亞利桑那州立大學的成員之外，還有卡耐基梅隆大學（CMU）、密歇根大學的學者，他們還會和ARM、EpiSys Sciences、通用動力等公司合作。
Bliss說，他們會理解如何構造這種新型芯片，開發出構造這類芯片的工具，還會提供為這類芯片編程讓它運行多種應用的軟件和分析工具，包括在芯片內實時運行的工具。
另外，他們還計劃在芯片中嵌入機器學習功能，讓芯片能自己學習。
緊隨其后的是一筆1470萬美元的資金，撥給了IBM，由沃森研究中心的Pradip Bose負責。
DSSoC全部入選項目如下：
機構負責人資金（美元）
亞利桑那州立大學Daniel Bliss1740萬
IBMPradip Bose1470萬
斯坦福大學Mark Horowitz640萬
橡樹嶺國家實驗室Dr. Jeffrey Vetter600萬
在材料和集成領域，也有兩個計劃：單片三維片上系統（3DSoC）；新計算所需基礎（FRANC）。
3DSoC
所謂3DSoC，就是在CMOS基礎上增加多層互連電路，來實現50倍的功率計算時間提升以及降低功耗。
這個計劃入圍的團隊最少，只有兩個。
機構負責人資金（美元）
麻省理工學院Max Shulaker6100萬
佐治亞理工學院Sung Kyu Lim310萬
去年7月，Max Shulaker團隊在Nature上發表文章，提出變革性的納米系統新理念，把計算和數據存儲垂直集成在一個芯片之上。
與傳統集成電路結構不同，這種分層式制備實現了在層間計算、數據存儲、輸入和輸出（如傳感）等功能結構。可以在一秒內捕捉大量數據，并在單一芯片上直接存儲，原位實現數據獲得與信息的快速處理。
這個研究的題目是Three-dimensional integration of nanotechnologies for computing and data storage on a single chip，傳送門在此：
https://www.nature.com/articles/nature22994
更早之前，Max Shulaker團隊還研發出全球首臺碳納米晶體管計算機。
FRANC
FRANC專注于在存儲器中使用新的非易失性設備。這個計劃尋求利用新的材料和器件，帶來10倍的性能提升。
DARPA認為這些新進步，能夠讓以內存為中心的計算架構，克服當前馮·諾依曼架構中出現的內存瓶頸。
“現在架構中，移動數據的時間，比處理的時間還長”，DARPA還通
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