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上周，数以百计的工程师齐聚旧金山。
在这个靠近硅谷湾区的明星城市，美国首次“电子复兴计划”峰会（ERI Summit）拉开帷幕。
峰会的组织者，是美国国防部高级研究计划局DARPA。大会演讲者，包括今年的图灵奖得主、Google母公司Alphabet的董事会主席、前任斯坦福校长John Hennessy等多位高科技公司的掌门人和学界领袖。
在这场为期三天的大会上，讨论的议题包括下一代人工智能的硬件，如何应对摩尔定律的终结，材料与集成等等。
但大会的详细讨论，在网上披露甚少。
不过，至少有一个信息，明确的传达了出来。就在这次的大会上，美国的电子复兴五年计划，选出了第一批入围扶持项目。
追踪入围项目详情
然而，这些项目并没有完整的公布出来。经过一番努力，量子位终于在海量信息中，整理出一个较为完整的答案。
这些项目共分成三组，共计六个类别。
有两类项目与设计相关：电子装置的智能设计（IDEA），一流的开源硬件（POSH）。
IDEA
IDEA旨在创建一个“无需人工参与”（no human in the loop）的芯片布局规划（layout）生成器，让没什么专业知识的用户也能在一天内完成硬件设计。
而DARPA的愿景，是最终让机器取代人类进行芯片设计。
这个领域最大的拨款（2410万美元，约合1.65亿元）给予Cadence公司David White领导的项目（还有英伟达等合作伙伴）。“这个计划将为我们的模拟、数字、验证、封装和PCB EDA技术奠定基础”，Cadence公司表示。
PCB EDA指的是印刷电路的自动化设计。
据Cadence高级副总裁Tom Beckley介绍，他们的EDA平台Virtuoso已经包含机器学习技术，有大约30位工程师正从事这方面研究，而IDEA的支持能让更多机器学习工程师加入其中。
IDEA的全部入围名单如下：
机构负责人资金（美元）
CadenceDavid White2410万
加州大学圣迭戈分校Andrew Kahng1130万
加州大学伯克利分校Jonathan Bachrach870万
密歇根大学David Wentloff640万
明尼苏达大学Sachin Apatnekar530万
普林斯顿大学David Wentzlaff280万
UIUCMartin Wong170万
德克萨斯大学奥斯汀分校Nan Sun170万
普渡大学Dan Jiao130万
耶鲁大学Rajit Manohar120万
犹它大学Pierre-Emmanuel Gaillardon100万
以上。项目详情DARPA没有公布。不过也有一些信息具备参考价值。
去年的EDPS 2017（电子设计过程研讨会）上，David White讲述了Cadence旗下Virtuoso平台的相关进展。他主要提及了EDA领域面临的现状，以及如何使用机器学习技术进行芯片设计等等相关情况。
David White的PPT传送门在此：http://edpsieee.ieeesiliconvalley.org/EDP2017/Papers/4_David_White.pdf
这个方向也和DARPA的需求一致。
此外，前面提过英伟达也参与了这个项目。据透露，英伟达正在开发中的最新技术，也将用于这个研究之中。英伟达的研究，其实是在DARPA“更快速实现电路设计”（CRAFT）计划之中。
POSH
POSH旨在将开源的文化和能力，带入硬件设计领域。官方解释说：“为了让定制化、高性能的SoC系统更加普及，POSH计划需求开发可持续的开源IP生态，以及相应的验证工具。”
DARPA希望在POSH计划的支持下，能够创建一个经过验证的基础架构，每一个新的设计无需从零开始，而且要为基于开源检查的用户提供更深层次保证。
简单讲就是一句话，用开源的方式，实现超复杂SoC的低成本设计。
POSH的获资助入围名单如下：
机构负责人资金（美元）
桑迪亚国家实验室Eric Keiter690万
SynopsysAlex Rabinovitch610万
南加州大学Tony Levi600万
斯坦福大学和SiFiveClark Barrett590万
北卡罗来纳大学教堂山分校Michael Taylor270万
华盛顿大学Richard C.J. Shi250万
普林斯顿大学David Wentzlaff180万
赛灵思Edgar Inglesias120万
犹他大学Pierre-Emmanuel Gaillardon90万
布朗大学Sherief Reda60万
LeWiz通信Chinh Le60万
通过上述列表可见，来自桑迪亚国家实验室的Eric Keiter，获得了最多的资金支持（690万美元，4715万元人民币）。
Eric Keiter几年前领衔研发了Xyce，这是一个开源的SPICE（仿真电路模拟器）引擎。Xyce能够通过大规模并行计算平台，解决特大电路问题，能在常见的桌面平台和Unix等平台上运行。
除了模拟电子仿真之外，Xyce还可用于研究其他网络系统，例如神经网络和电网等等。当然Xyce是开源的，传送门在此：
https://xyce.sandia.gov/？
与架构相关也是两个计划：软件定义的硬件（SDH）和特定域片上系统（DSSoC）。
SDH
这个计划的目标，是构建运行时可基于所处理数据实时重新配置的软件和硬件。
DARPA对这种软件+硬件的期望不低，是要在数据密集型算法上，性能媲美ASIC，又不能牺牲多功能性和可编程性。
当然，更不能像ASIC那样，为每一种应用开发专门的电路。
DARPA想借这个计划，让美国国防部广泛使用机器学习和里AI来实现预测性后勤工作，支持决策、情报、监控和侦查等功能。
这一领域的资金，最大一笔2270万美元（约合人民币1.55亿元）拨给了英伟达。英伟达说，他们计划在项目期间通过硬件和软件原型来展示创新的技术。
△Stephen Keckler
合同为期4年，团队由分管架构研究的英伟达副总裁Stephen Keckler负责，成员除了英伟达员工之外，还有来自MIT、伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）加州大学戴维斯分校的研究者们。
Keckler也是德克萨斯奥斯汀大学教授，他的研究领域包括并行计算架构、高性能计算、高能效架构、嵌入式计算等等。
关于英伟达具体要怎样造出性能媲美ASIC又多功能、可编程的芯片，并没有太多的介绍。不过这个项目的成果，受益者不止DARPA一家。
Keckler说：“通过这个ERI项目开发的技术，会对电子计算设备的未来，和英伟达的未来产品有潜在影响。”
入选SDH的有9个团队：
机构负责人资金（美元）
英伟达Stephen Keckler2270万
华盛顿大学Michael Bedford Taylor900万
密歇根大学Ron Dreslinski900万
斯坦福大学Kunle Olukotun800万
普林斯顿大学Margaret Martonosi580万
系统与技术研究所（STR）Brad Gaynor550万
英特尔Joshua Fryman450万
乔治亚理工学院Vivek Sarkar450万
高通Shekhar Borkar200万
DSSoC
这个计划的总体目标，是开发一个可编程框架，用来快速开发多用途的片上系统（SoC）。这个框架，要让SoC设计者更容易针对特定领域的问题，将通用处理器、专用处理器、硬件加速器、内存、输入/输出（I/O）等内核结合、搭配起来。
DARPA说，这一领域的团队会从软件定义的无线电入手进行探索，帮国防部构建灵活、适应性强、可管理、能对抗复杂信号环境的无线电系统。
DSSoC最高的一笔资金是1740万美元（约合人民币1.19亿元），拨给了亚利桑那州立大学副教授Daniel Bliss。
△Daniel Bliss
在这个项目中，Bliss负责的部分叫做专注于领域的高级软件重新配置异构（Domain-Focused Advanced Software-Reconfiguration Heterogeneous，DASH）。
亚利桑那州立大学介绍说，这个项目，与Bliss在学校里负责的无线信息系统和计算架构（WISCA）实验室有着一致的目标，都是构建一个新框架，来推进高性能、嵌入式、异构的下一代处理器的开发。
团队里除了亚利桑那州立大学的成员之外，还有卡耐基梅隆大学（CMU）、密歇根大学的学者，他们还会和ARM、EpiSys Sciences、通用动力等公司合作。
Bliss说，他们会理解如何构造这种新型芯片，开发出构造这类芯片的工具，还会提供为这类芯片编程让它运行多种应用的软件和分析工具，包括在芯片内实时运行的工具。
另外，他们还计划在芯片中嵌入机器学习功能，让芯片能自己学习。
紧随其后的是一笔1470万美元的资金，拨给了IBM，由沃森研究中心的Pradip Bose负责。
DSSoC全部入选项目如下：
机构负责人资金（美元）
亚利桑那州立大学Daniel Bliss1740万
IBMPradip Bose1470万
斯坦福大学Mark Horowitz640万
橡树岭国家实验室Dr. Jeffrey Vetter600万
在材料和集成领域，也有两个计划：单片三维片上系统（3DSoC）；新计算所需基础（FRANC）。
3DSoC
所谓3DSoC，就是在CMOS基础上增加多层互连电路，来实现50倍的功率计算时间提升以及降低功耗。
这个计划入围的团队最少，只有两个。
机构负责人资金（美元）
麻省理工学院Max Shulaker6100万
佐治亚理工学院Sung Kyu Lim310万
去年7月，Max Shulaker团队在Nature上发表文章，提出变革性的纳米系统新理念，把计算和数据存储垂直集成在一个芯片之上。
与传统集成电路结构不同，这种分层式制备实现了在层间计算、数据存储、输入和输出（如传感）等功能结构。可以在一秒内捕捉大量数据，并在单一芯片上直接存储，原位实现数据获得与信息的快速处理。
这个研究的题目是Three-dimensional integration of nanotechnologies for computing and data storage on a single chip，传送门在此：
https://www.nature.com/articles/nature22994
更早之前，Max Shulaker团队还研发出全球首台碳纳米晶体管计算机。
FRANC
FRANC专注于在存储器中使用新的非易失性设备。这个计划寻求利用新的材料和器件，带来10倍的性能提升。
DARPA认为这些新进步，能够让以内存为中心的计算架构，克服当前冯·诺依曼架构中出现的内存瓶颈。
“现在架构中，移动数据的时间，比处理的时间还长”，DARPA还通
工商网监
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