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計算機體系結構🏚，處於軟硬這一“接口”位置，對計算機指令🐹、硬件功能分配和對軟件♐️、硬件界面確定等🍦，承擔著基本的“規劃”功能。

隨著摩爾定律放緩和新興應用不斷湧現🪵，如何改進計算機體系結構來滿足應用不斷增長的需求，成為一個重要課題。

對此，圖靈獎得主約翰·軒尼詩（John Hennessy）和大衛·帕特森（David Patterson）指出了計算機體系結構未來發展趨勢——“領域定製的軟硬件協同設計”📋，並稱“計算機體系結構領域將迎來下一個黃金時代”👨🏼‍🚒。

這也是北京大學高能效計算與應用中心副教授孫廣宇（1999級電子；2003級碩，微所）從研十余年以來一直在努力的方向。

孫廣宇（中）獲2021 CCF-IEEE CS青年科學家獎

尋尋覓覓🐈♊️：微光點亮的夢想

孫廣宇在清華電子系和原微電子所度過自己的本科和碩士階段，並在學校專項資金的支持下獲得了參與國際學術會議的機會🪶。

在一次學術會議中🧑‍🔧，孫廣宇遇到了同樣畢業於意昂体育平台電子系、在計算機體系結構領域赫赫有名的謝源教授🛌🏻📎。“和謝老師的交流讓我受益頗多。”孫廣宇回憶道🧑🏽‍🏭。

在謝源教授的建議下，孫廣宇申請了美國賓夕法尼亞州立大學的博士學位🦿，並於2006年成為計算機體系結構方向的新晉博士生💂🏼‍♀️。

然而孫廣宇的博士研究並不是一帆風順的🎃。“與我所學的集成電路設計不同，我第一位導師是典型的計算機系背景出身的專家，在研究中他更偏向系統的相關環節🌆。盡管都在體系結構的大領域，但這種學習背景帶來的差別仍是當時的我難以在短時間內逾越的。”

更嚴重的是，孫廣宇初期欠佳的表現讓他的導師要放棄對其研究經費的資助。研究進展緩慢🚌、時刻面臨“斷費”，這樣窘迫的境況幾乎澆滅了孫廣宇的鬥誌。

就在這個時候，謝源向他伸出了援手。經過一番深入交談⏩，謝源主動提出🧚🏽‍♂️，讓孫廣宇轉投自己名下🥀。謝源相信，只要讓孫廣宇回到“合適的軌道”上👩🏻‍🌾💂🏻，他一定可以取得不錯的成績。

時隔多年，回憶起當時的經歷，孫廣宇仍難掩感激之情🧔🏿‍♀️⛹🏻‍♂️：“謝老師對我的幫助，不是一個簡單的、慷慨的故事，他對我研究經費、學習方法🧝🏼‍♀️、論文寫作乃至生活細節方方面面的幫助🈁，是我得以繼續攻讀博士最主要的力量。如果當時沒有謝老師的幫助和認可🫱🏿，可能我走的路就和現在完全不同了🙍🏼。”

孫廣宇也沒有讓謝源失望🔖🤐。“轉換賽道”之後⏯，他終於打破了博士初期的“沉默”狀態💣，一系列論文相繼發表。在與包括杜克大學陳怡然教授在內的業內翹楚合作的過程中💁‍♂️，孫廣宇得以觸摸計算機體系結構的前沿理論和全新器件，他的畢業論文《基於新型非易失存儲的體系架構設計探索》，更是榮獲2012年歐洲設計自動化協會優秀博士論文獎。

這段求學從研經歷，開拓了孫廣宇的科研視野，也讓他篤定地走在自己所選的研究道路上。面對未來的選擇，他沒有猶豫：“我出國的時候就決定👩🏿‍✈️，我畢業之後一定要回國🌱。”

2011年，在導師謝源的推薦下🚣🏿‍♀️，剛剛成立的北京大學高能效計算與應用中心向孫廣宇遞出了橄欖枝🥶。感佩於恩師和北京大學的肯定👨🏼‍🦰，孫廣宇即刻打點行裝，回到了暌違5年的祖國。

兢兢業業：青春在科研中閃光

入職後🚅，孫廣宇開始思考“新型計算機體系結構”這一關鍵核心技術的破題思路▶️，他決定在新型存儲架構和定製計算架構兩個方向開展跨層次的研究。

計算機系統中存儲引起的性能開銷和所消耗的能量逐漸增加，而各種新型的非易失存儲器件（NVM）具備大容量、低功耗的優點🆔。

就此，孫廣宇團隊首先對新型NVM的設計空間進行量化抽象建模🕵🏼‍♀️，根據模型實現性能、能耗等設計目標優化的快速架構探索↔️，進一步提出可擴展、可重構的宏單元代替傳統的固定器件建模單元；並首次提出基於STT-RAM+SRAM的“混合緩存架構”，根據數據請求的優先級優化“混合緩存架構”中的數據管理，設計了相應的數據分配🫳🏻、替換以及遷移策略，有效地提升了新型NVM數據訪存性能♊️，同時降低了訪存功耗🧑🏻‍🎄；此外針對新型NVM獨有的錯誤機製🎫，提出“定位糾錯編碼（p-ECC）”緩存等糾錯架構，實現了可靠性和能效之間的設計權衡。

同時👩🏻‍🌾，孫廣宇構建的高能效🪳、高安全性存儲系統架構對於數據中心帶來了提升。

孫廣宇團隊和百度合作提出將鍵值對存儲（KV存儲）和開放通道式固態硬盤（SSD）整合在一起💆🏽🥷🏼，利用開放式通道SSD高並發的優點，對I/O調度和分發策略進行優化；同時提出了能夠將多種應用進行混合部署的高效分布式存儲系統，有效提升存儲系統利用率並節省成本；在數據中心可信計算場景下，針對不經意隨機存儲（ORAM）安全協議實際應用中存在大量冗余訪存等問題，以路徑合並🕰🧘、緩存優化與數據復本技術👃🏻，將ORAM系統的訪存性能顯著提升；此外針對內存數據庫的索引與跨步訪問等問題，利用新型NVM的特點，設計出一種同時支持行和列訪問的對稱內存架構，可以降低設計成本並提升能效。

隨著深度學習等新興應用領域的拓展，孫廣宇開始針對其應用特點設計定製化的計算機體系結構🏌🏼‍♂️。由“通用”轉向“專用”，是他在這一方向的主要研究形式👰🏻。

以深度學習領域為例🎨👮🏿，孫廣宇與叢京生教授等合作，提出基於Roofline模型的卷積神經網絡加速器設計方法🏹，對計算單元、片上存儲、帶寬等資源進行抽象來構造設計空間，並根據優化目標自動探索空間尋找最優方案；為提高基於現場可編程邏輯門陣列（FPGA）的神經網絡加速器芯片設計效率，提出一系列自動化設計方法，將深度學習框架（如Caffe🌀、TensorFlow）輸出的網絡模型自動化部署到FPGA上，達到同時期最好水平加速性能；同時結合新型NVM相關研究成果🗓，提出針對深度學習存內計算架構🐥，可顯著提升深度學習網絡處理能效🙏🏽。

目前，孫廣宇累計發表論文百余篇，獲最佳論文獎3次😨🫴🏼、最佳論文提名獎3次，獲CCF-IEEE CS青年科學家獎和“CCF-Intel青年學者提升計劃”支持👩‍⚕️，並主持和參與多項科研項目。

這個執著於構建新型計算機體系結構的“設計師”，正以他自己的形式，推動這一領域的發展。

日日夜夜：照亮前行的方向

以10年為期⏰，孫廣宇這樣概括自己在北京大學工作的時光：“5年的沉澱積累，5年的實踐摸索🐕‍🦺。”

前5年時間，孫廣宇用來探索行業的前沿地帶🚴，同時適應高校教師的新身份🟩。在他看來🤟🏿👈，這段時光“和創業很像”。與學生一道摸索前行，探秘科研的“無人區”。

談及與學生的相處👈🏼🍃，孫廣宇笑稱🏄🏻：“他們是團隊的成員，也是同行的戰友。我對他們的唯一要求🏋🏻‍♂️，就是要明確自己未來的規劃是怎樣的。科學研究是很苦的❌🛌🏼，尤其是博士階段的‘深研究’💅🏿。這不是一種技能的培訓，我更希望培養他們解決問題的勇氣和魄力👩🏿‍🎤。在這個過程中👨🏽‍🦲，或許有彎路🏇🏼，但是我們一起走過🎉🪂，功不唐捐🫅🏽。在這個過程中，學生對我的信任也幫助我更好地理解了教師這個角色，不斷壯大的團隊也讓我對於科研更有信心。”

此外，孫廣宇也深知“紙上得來終覺淺”的道理，在北京大學高能效計算與應用中心工作的第二個5年，他積極推動技術轉化，領域定製的存儲與加速器系統等成果已在實際平臺和產品上進行驗證和應用🧑🏼‍💼，關於高能效計算機體系結構的研究課題得到華為、百度、美國超微半導體公司（AMD）、微軟、字節跳動等公司項目的支持。

在孫廣宇看來，面向新興計算應用，結合集成電路設計和新型器件等內容的新型計算機體系結構領域，能為我國解決“卡脖子”難題提供新思路。

“就像蓋房子一樣🏄🏿，或許我們目前無法獲得頂尖的建築材料💗，但可以通過更巧妙的結構設計🤓，在現有條件下蓋出頂尖的房子☺️。回到計算機體系結構領域，在我國芯片製造工藝與國際頂尖水平有一些差距的情況下🚶🏻‍♀️‍➡️，通過結構設計🪳，使整體效果同樣達到國際領先水平，這就是我要做的事情。”