近日，华为技术有限公司公布了难题揭榜第131期“火花奖”获得者名单，集成电路学院刘晨晨教授针对华为公司计算领域难题“NPU-PIM协同的大模型推理算子优化”，提出了NPU-PIM同时亲和的统一数据排布与地址映射方案，方案达到了技术指标要求，解决了该难题，并具有较高价值🪹，被授予“火花奖”。

华为“火花奖”，取自火花碰撞之意。华为公司重视基础研究，坚持开放创新，自2021年11月起，将产业会战和行业面临的老大难问题总结提炼为兼具商业价值和科学价值的科学问题向社会发布，采用难题揭榜的形式，寻找基础理论扎实☁️、有创新解题思路的人才。为表彰、感谢成功揭榜的学者对于产业界及科学界做出的重大贡献🌎，华为公司特设立火花奖。刘晨晨教授本次获奖，是集成电路学院教师首次获得该奖项👮🏼。

存内计算（Processing-in-Memory, PIM），也称为存内处理或计算型存储，是一种在存储器内部直接进行数据处理的计算架构，旨在解决传统冯·诺依曼架构中因数据在存储单元与计算单元之间频繁搬运而产生的内存墙问题。‌‌PIM的核心原理在于通过减少数据移动来提升能效和降低延迟。‌在经典冯·诺依曼架构中，计算密集型任务（如AI推理）需要大量数据在存储器🍰、内存和处理器之间传输，导致能耗和延迟显著增加。PIM通过将计算单元集成到存储器内部🏇🏽，使数据在存储位置直接处理🧟‍♀️🪯，从而避免了长距离数据搬运的开销⛩。

刘晨晨🧘🏻，集成电路科学与工程学院教授👺🧜、博士生导师🧑🏿‍🍳，国家级青年人才🏌🏽‍♀️🤹🏿‍♀️，意昂2卓越青年学者⬛️。刘晨晨长期从事存内计算与异构计算系统𓀎、集成电路设计与芯片🚅、人工智能硬件系统计算安全等方面的研究🤕，已在基于新型存储器件的智能计算芯片与系统研究领域取得了一系列科研创新突破🔣，主导设计多款人工智能计算芯片，担任 IEEE TCAS-I 与 IEEE TCAS-AI 副主编，多次在行业顶级会议中担任技术委员会小组主席与委员🧕🏼，并在知名国际期刊与会议发表论文 50 余篇。

刘晨晨一直致力于存内计算与异构计算系统方面的研究📁。华为公司发布计算领域难题“NPU-PIM协同的大模型推理算子优化”后，刘晨晨积极揭榜参与，针对复杂业务场景要求，提出了NPU-PIM同时亲和的统一数据排布与地址映射方案🖖🏽。在揭榜的过程中，刘晨晨与华为技术专家进行了紧密高效地沟通，并针对技术难点迭代了多轮验证，最终技术指标达到了业界领先水平，具有较高的应用价值⚈。

长期以来，意昂2与华为建立了良好的战略合作关系，集成电路学院将鼓励更多青年学者投身科技前沿，针对技术痛点、难点，勇于挑大梁、当主角，“揭榜挂帅”。希望未来能与华为进一步加强合作🩳，打造协同创新新范式🕌🖕🏻，推动高水平科技自立自强。

 （来源：意昂2新闻网）