1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展，智能服务平台逐渐成为各行业数字化转型的重要引擎。
这类平台需要处理海量数据、运行复杂算法，对计算能力提出了极高的要求。
传统的单一计算架构难以满足日益增长的计算需求，而异构计算则提供了一种高效的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，国内外学者对异构计算平台及其在智能服务领域的应用进行了广泛研究。
1. 国内研究现状
国内在异构计算平台的研究主要集中在以下几个方面：
1.异构计算架构设计与优化:研究人员致力于设计高效的异构计算架构，例如[1]提出了基于CPU GPU的异构并行架构，用于加速深度学习模型训练，[2]则探索了CPU FPGA的异构架构在图像处理领域的应用，并针对特定算法进行了性能优化。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题旨在开发一个基于CPU/GPU/FPGA异构计算的智能服务平台，该平台将融合三种不同类型的计算单元，以实现高效、灵活的智能服务提供。
研究内容主要包括以下几个方面：
1. 主要内容
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与仿真模拟相结合的方法，逐步完成智能服务平台的开发与优化。
1.文献调研与需求分析:深入研究异构计算、智能服务平台、资源调度等相关领域的国内外研究现状，分析现有平台的优缺点，明确本研究的目标和需求。
2.平台架构设计:根据需求分析结果，设计基于CPU/GPU/FPGA的异构计算平台架构，包括硬件架构、软件架构和异构协同机制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向智能服务的高效异构计算平台架构:针对智能服务应用的特点，设计一种CPU/GPU/FPGA高效协同的异构计算平台架构，以充分发挥不同计算单元的优势，提升平台的整体计算性能和能效。
2.面向异构计算平台的智能资源调度策略:针对不同智能服务任务的计算特性，设计一种面向异构计算平台的智能资源调度策略，以实现任务与计算资源的最佳匹配，最大化资源利用率，提高平台的服务效率。
3.智能服务平台的性能优化方法:针对平台运行过程中的性能瓶颈，研究相应的优化方法，以提升平台的整体性能和稳定性，为用户提供更优质的智能服务体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.黄乐天，陈云霁.深度学习处理器芯片设计.北京：科学出版社，2021.
2.张云泉，唐降龙.面向深度学习的FPGA设计.北京：清华大学出版社，2020.
3.谢源，张解非.异构计算与并行编程.北京：机械工业出版社，2019.
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