基本情况
学校名称：新加坡国立大学
学校排名：QS8
所在国家：新加坡
所需专业：计算机
奖薪情况：全额奖学金
截止日期：全年
一
学校介绍
二
导师介绍
三
申请人要求
四
提交材料
如果您有兴趣，请直接联系我们（comparch@comp.nus.edu.sg）
五
奖学金/薪资
鼓励充满激情的研究人员申请新加坡国际毕业生奖 （SINGA），这是一项面向所有学生的博士奖学金。
六
截止日期
七
申请TIPS-研究计划
撰写一份研究计划时，需要涵盖研究的背景、目标、方法、预期成果、时间安排等
研究题目
高效计算机微架构设计：满足未来物联网与数据中心工作负载需求
研究背景
未来的计算负载正变得愈加复杂，从资源受限的物联网设备到性能需求极高的数据中心任务。为了满足这些需求，微架构设计需要在性能和能效之间取得平衡。此外，新的应用领域（如机器学习、神经形态计算）对硬件提出了新的要求，而传统架构难以完全满足这些挑战。因此，开发针对未来工作负载优化的高效微架构，成为了当下研究的重点。
研究目标
开发高效的多核微架构：通过分析当前仿真工具（如Sniper Simulator）和优化建模方法，设计高性能与高能效兼顾的处理器架构。
探索针对物联网设备的低功耗架构：研究轻量化芯片设计，优化能耗管理策略，以支持分布式设备中的实时计算。
构建用于数据中心的硬件加速器：设计适用于神经网络推理、大数据处理的专用加速模块，提升系统吞吐量和效率。
研究方法
分析建模与仿真：利用Sniper Multi-Core Simulator进行多核架构性能建模和优化。提出改进的快速仿真技术，提升对未来应用场景的预测精度。
体系结构优化设计：开发基于硬件-软件协同优化的微架构，以支持复杂工作负载。集成安全芯片模块，提升数据中心和物联网设备的可靠性和安全性。
可重新配置平台实验：使用FPGA等可重新配置硬件平台验证新架构的性能与功耗。模拟神经形态计算加速器的执行行为，评估在实时任务中的潜力。
预期成果
提出新型多核微架构设计，并在高能效处理器领域取得优化成果。
实现专用于物联网和数据中心任务的硬件加速器，显著提高性能与能效比。
推动快速仿真技术的发展，拓展Sniper模拟器的功能与应用范围。
时间安排
第一年：学习Sniper Multi-Core Simulator，完成初步建模与仿真。
第二年：优化仿真工具，提出多核微架构设计，并通过建模验证其可行性。
第三年：设计并测试低功耗芯片架构和专用硬件加速器，进行可重新配置平台实验。
第四年：整合研究成果，撰写博士论文，发表高水平学术论文（如ISCA、MICRO、HPCA等顶级会议）。
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编辑| 国外硕博招生
