指令集作為軟體與硬體之間溝通的橋梁，是晶片産業的基礎。RISC-V（第五代精簡指令集）在全球範圍内獲得廣泛關注，應用場景正從智慧物聯網向手機、伺服器等領域快速拓展。近日，山東大學智能創新研究院、軟體學院雙聘教授戴鴻君帶領基礎軟體團隊讓RISC-V架構快速融入伺服器産業化領域。北京大學深圳研究所學生院資訊工程學院田永鴻教授團隊建構并開源的脈沖神經網絡深度學習架構SpikingJelly（中文名：驚蜇）因其簡單易上手、訓練加速快而獲得廣大研究者歡迎。
基于國際科技創新中心網絡服務平台科創熱榜每日榜單形成的一周科技記憶，我們推出《一周前沿科技盤點》專欄。今天，為大家帶來第六十四期。
《Science Advances》丨惠及多領域研究者！“驚蜇”成新秀
SpikingJelly（驚蜇）架構的整體結構、示例代碼、仿真速度、生态位以及典型應用
脈沖神經網絡（SNN）被譽為第三代神經網絡，使用更低層次的生物神經系統的抽象，既是神經科學中研究大腦原理的基本工具，又因其稀疏計算、事件驅動、超低功耗的特性而備受計算科學的關注。随着深度學習方法的引入，SNN的性能得到大幅度提升，脈沖深度學習作為計算神經科學與深度學習的交叉學科，成為新興研究熱點。傳統SNN架構更多關注生物可解釋性，緻力于建構精細脈沖神經元并仿真真實生物神經系統，并不支援自動微分，無法充分利用圖形處理器（GPU）的大規模并行計算能力，也缺乏對神經形态傳感器和計算晶片的支援，難用于脈沖深度學習任務。
對此，北京大學深圳研究所學生院資訊工程學院田永鴻教授團隊建構并開源了脈沖神經網絡深度學習架構SpikingJelly（中文名：驚蜇）。“驚蜇”提供了全棧式的脈沖深度學習解決方案，提供神經形态資料處理、深度SNN的建構、替代梯度訓練、人工神經網絡（ANN）轉換SNN、權重量化和神經形态晶片部署等功能。研究團隊認為，“驚蜇”架構的顯著優勢展現在兩方面：簡單易用，研究者可以快速進行跨領域的學習和使用，通過寥寥數行代碼輕松建構并訓練深度SNN；超高性能，與其他架構相比，“驚蜇”可達11倍的訓練加速。
也是以，自2019年冬季一經推出，“驚蜇”架構就獲得研究者青睐，基于“驚蜇”的研究工作大量出版，将SNN的應用從簡單的MNIST資料集分類擴充到人類水準的imageNet圖像分類、網絡部署、事件相機資料處理等實際應用。圍繞該架構，還有尖端前沿領域的探索，包括可校準的神經形态感覺系統、神經形态憶阻器、事件驅動加速器硬體設計等。目前有超過123篇公開論文使用“驚蜇”架構進行實驗。上述應用和研究表明，“驚蜇”的開源，極大促進了脈沖深度學習領域的發展。
RISC-V核心開源代碼研發，這所高校 “上大分”
改進的RISC-V伺服器的總體啟動流程
指令集作為軟體與硬體之間溝通的橋梁，是晶片産業的基礎。第五代精簡指令集（RISC-V）是一種基于精簡指令集原則的開源指令集架構。由于可以提供靈活、可擴充和開放的架構，RISC-V在全球範圍内獲得廣泛關注，應用場景正從智慧物聯網、向更複雜的手機、伺服器等領域快速拓展。近日，山東大學智能創新研究院、軟體學院雙聘教授戴鴻君，帶領基礎軟體團隊成功将首個RISC-V CPU伺服器的UEFI啟動方案合并入開源社群tianocore EDK2主線倉庫，完成了首個符合UEFI标準的RISC-V伺服器固件研發，實作了借助UEFI的成熟生态，讓RISC-V架構快速融入伺服器産業化領域。這标志着山東大學具有了固件、作業系統核心等基礎軟體核心代碼研發的國際領先能力，成為了RISC-V關鍵開源代碼的重要貢獻者。
團隊還完成了“RISC-V CPU+TPU”的智算融合方案，在全球首次實作了企業級TPU BM1684X在SG2042 CPU上的驅動與優化，并成功運作了AI圖像生成模型StableDiffusion、大模型inferllm等。這為RISC-V伺服器平台上部署高性能AI應用開辟了嶄新的路徑，促進了RISC-V和AI技術結合的大算力發展。
研發過程中，戴鴻君教授踐行了“有組織科研和融合發展”的理念，帶領軟體學院、內建電路學院、智能創新研究院師生組成聯合攻關團隊，堅持“融入生态”和“開源發展”，先後加入了RISC-V基金會、UEFI社群、OpenKylin社群、開放原子開源基金會等，成立了中國UEFI on RISC-V工作組，山東大學RISC-V開源俱樂部。
《International Journal of Fatigue》丨給疲勞工程材料快速做“體檢”的攻略來了
高通量對稱彎曲懸臂梁疲勞測試系統示意圖
疲勞失效是工程構件長期可靠服役所面臨的重要問題。為了評價工程構件及各種服役材料的疲勞可靠性，人們往往通過測量材料在不同應力幅（S）下的疲勞斷裂壽命或循環加載發生失效對應的服役周次（N）來建立材料的應力幅-壽命曲線（S-N 曲線）。材料經過無窮多次循環加載而不發生破壞時的最大應力幅值稱為疲勞極限。疲勞極限常用于評估材料在低應力水準下的疲勞性能，一些金屬材料具有明顯的疲勞極限。為得到材料的S-N曲線和疲勞極限，依據ASTM、GB等現行測試标準，通常需要采用足夠數量的疲勞試樣進行大量長時的疲勞測試，這種耗時又耗材的疲勞測試方法在工業界和實驗室已使用了近百年。
随着航空航天、資訊、能源、生物醫用及人工智能等高科技領域的飛速發展，低成本、高效快速評價工程材料疲勞性能和預測在役構件疲勞壽命的需求日益迫切。例如，核電中不可拆卸的在役工程構件、增材制造成形的具有複雜幾何形狀的一體化形性構件等的疲勞性能如能進行高通量的快速評價将更具工程意義。目前，盡管人們在一些新材料的高通量制備、材料單一性能的高通量表征方面取得了相應進展，但如何建立高通量疲勞測試方法與表征技術，實作低成本、快速評估材料疲勞可靠性仍是一個有待解決的關鍵問題。
近期，中國科學院金屬研究所沈陽材料科學國家研究中心張廣平團隊提出一種材料疲勞性能高通量、快速評價的思想，設計并建立了一種能夠同時對多個小微試樣（>7個）進行對稱彎曲疲勞加載的測試系統，并在其上對核電、高鐵、汽車等領域用的幾種典型工程材料進行了高通量疲勞測試，通過對比和計算模拟進行了驗證，建立了材料疲勞性能的高通量測試技術和方法。該技術既可模拟标準規定的疲勞極限升降法快速獲得材料的疲勞極限，也可一次性獲得應力幅/應變幅-疲勞壽命曲線；并在一周内快速獲得材料的疲勞資料，耗時僅為采用前述标準測試方法的1/4。
該測試系統、技術與原理的建立不僅為核電等在役關鍵工程構件疲勞性能測試提供了一種低成本、高效快速的新方法，且為增材制造複雜形性構件、材料表面塗層、腐蝕層和改性層、焊縫區及材料結構單元和應力/應變集中區域等微小區域的本征疲勞性能評價提供了有效的評價政策，為在役工程構件疲勞可靠性“體檢”提供新思路，有望進一步推動材料/構件疲勞性能資料庫的高效建立和實體模型與資料雙驅動的工程構件疲勞壽命的快速預測。
《Science Advances》丨全球首個！打破迄今為止純矽調制器帶寬上限紀錄
基于慢光效應的矽基調制結構
随着人工智能、大資料、雲計算、物聯網等新一代資訊技術的大規模應用，全球資料總量呈指數式增長，以矽基光電子為代表的光電子內建技術将成為光通信系統的重要發展趨勢。在矽基光電子晶片系統中，矽基調制器是完成片上資訊傳輸與處理的關鍵有源器件。受限于矽材料本身較慢的載流子輸運速率，純矽調制器帶寬典型值一般是30—40GHz，難以适應未來超過100Gbaud通信速率的需要，這成為矽基光電子學在高速領域進一步發展的瓶頸之一。
近期，北京大學電子學院王興軍教授、彭超教授、舒浩文研究員聯合團隊在超高速純矽調制器方面取得創紀錄突破，設計制作出全球首個電光帶寬達110GHz的純矽調制器。
研究團隊針對傳統矽基調制器帶寬受限的問題，利用矽基耦合諧振腔光波導結構引入慢光效應，建構了完整的矽基慢光調制器理論模型，通過合理調控結構參數去綜合平衡光學與電學名額因素，實作對調制器性能的深度優化。該純矽調制器同時具有超高帶寬、超小尺寸、超大通帶及CMOS工藝相容等優勢，滿足了未來超高速應用場景對超高速率、高內建度、多波長通信、高熱穩定性及晶圓級生産的需求。
在不引入異質材料與複雜工藝的前提下，研究團隊實作了矽基調制器帶寬性能的飛躍，低成本的晶圓級量産成為可能，展示了矽基光電子學在下一代超高速應用領域的巨大價值，對下一代資料中心發展具有重要意義。
《Nature Communications》丨機器人輕松取豆腐：誰說高靈敏與寬線性量程不可兼得？
DPyCF@SR柔性壓力傳感器結構示意圖（左圖）；DPyCF@SR柔性壓力傳感器制造技術流程（右圖）
柔性壓力傳感器是智能機器人和可穿戴裝置不可或缺的核心功能部件之一。在過去的二十年裡，研究人員已開發出各種高靈敏度或寬線性量程的柔性壓力傳感器。要實作機器人的靈巧性，如抓取重量未知或嬌嫩易碎的物體，需要靈敏度高和線性量程寬的壓力傳感器。然而，對于現有大多數柔性壓力傳感器而言，高靈敏度和寬線性量程就像“魚和熊掌”一樣，不可兼得。這極大地阻礙了智能機器人的發展。
近日，廈門大學薩本棟微米納米科學技術研究院周偉教授團隊與香港理工大學機械工程學系姚海民教授團隊合作，針對目前柔性壓力傳感器無法兼備高靈敏度和寬線性量程的問題，提出了一種全新的“力-電”耦合非線性協同設計政策，進而探索出特殊制造技術，并将之定義為定義為DPyCF@SR。
據此，其制造的柔性壓力傳感器同時具備了高靈敏度（24.6 kPa-1）和超寬線性量程（1.4 MPa）的性能，其線性影響因子（靈敏度×量程）遠高于目前報道的其他大部分壓阻式柔性壓力傳感器。
該研究從柔性壓力傳感器的結構設計制造、敏感機制、性能測試及應用方面展開了系統研究，并在高載荷預壓下的微小壓力分辨、機器人智能抓取豆腐、鐵塊等方面取得了良好的實際應用效果。
該研究為柔性壓力傳感器的設計提供了新方法和新思路，對其他同類高性能柔性壓力傳感器的設計制造具有重要指導和借鑒意義。
欲了解更多前沿科技進展
不妨關注
國際科技創新中心網絡服務平台
（www.ncsti.gov.cn）
科創熱榜
掃描二維碼或點選下方“閱讀原文”
快速登入
國際科技創新中心網絡服務平台
補充閱讀：
關于“科創熱榜-前沿科技”
國際科技創新中心網絡服務平台（www.ncsti.gov.cn），基于中科院、工程院、醫科院、農科院、985高校及新型研發機構等近200家科研院所、機關釋出的研究成果，多源動态提取并按領域次元、期刊級别、創新載體、學者資訊、時間梯度等多元度權重，經人工智能計算分析，形成推薦榜單，每日更新。