来源 :复旦微电子集团2026-02-05
十载砺新，再赴芯程。作为国内集成电路领域最大规模高校赛事，中国高等教育学会全国高校竞赛榜单唯一入榜集成电路专业赛事，2026第十届全国大学生集成电路创新创业大赛(简称:集创赛)现已正式开赛!大赛始终扎根产业真实需求，为中国芯片自主化进程注入澎湃动能。
复旦微电子企业命题
随着人工智能技术进入全面落地应用阶段，端侧智能设备对于高能效、低时延、高灵活性的智能计算需求日益迫切。FPAI异构融合可编程智能芯片，单芯片集成SoC、NPU和FPGA三大核心，具备异构协同、高能效、可扩展、单芯片满足全流程计算需求等优势，已成为端侧人工智能应用的优选解决方案。
复旦微电子集团作为本次大赛34家命题企业之一，特将此次赛题聚焦端侧智能创新应用，旨在充分挖掘FPAI的异构协同计算潜力，将前沿人工智能算法和新兴智能应用部署在FPAI平台上，推动FPAI芯片赋能多元化场景应用落地，解锁端侧智能应用无限可能。
基于异构融合架构FPAI的智能创新应用设计
一、赛题名称：
基于异构融合架构FPAI的智能创新应用设计
二、参赛组别：
A组（本科生）、B组（研究生，硕士/博士）
三、赛题任务
FPAI凭借异构融合架构优势，已广泛应用于智能图像处理、语音识别、智能决策、信号分类等领域。本赛题要求参赛者以复旦微FMQL30TAI-悟净开发板为核心平台，充分发挥FPAI异构协同计算的优势，实现面向具体场景需求的智能应用系统设计实现。具体分为以下两个子任务，要求参赛者从以下两个子任务中选择某一任务为赛题方向，进行方案设计与实现。
任务一：
基于30TAI的智能创新应用系统实现
该任务要求参赛者充分发挥FPAI异构协同计算能力（CPU、NPU、FPGA、VPU），选择某一具体应用场景，实现一个完整的智能应用系统，包括数据预处理、智能计算、后处理、交互反馈等。其中，数据预处理，指的是将不同模态（图像/音频/文字等）的源数据转换为神经网络的输入向量（Input Tensor）；智能计算指的是利用官方提供的完整工具链,将神经网络部署到30TAI平台上，完成神经网络的前向推理过程，得到输出向量（Output Tensor）；后处理指的是对输出向量进行解算，例如目标检测网络的结果筛选和坐标转换等；交互反馈指的是对后处理结果做进一步的应用，如相对位姿估计、异常判断、界面交互等。本任务鼓励参赛者充分利用悟净开发板的丰富外设接口，与其他硬件（如传感器、屏幕、无人车、音箱、电机等）进行组合，形成一个具备独立功能的闭环系统。
任务二：
基于30TAI的自定义硬算子（FPGA IP)实现
FPAI 平台凭借FPGA的可编程特性，可灵活适应多源传感器接口并高效完成数据采集与预处理。例如，当智能算法的前后处理算子在CPU上实现效率低时，可通过FPGA进行定制化加速实现。所谓“自定义硬算子”是通过FPGA对某个计算模块进行电路加速实现，复旦微电子针对目标感知领域的需求，研发了目标检测阈值筛（DetPost）、语义分割后处理（SegPost）和非极大值抑制（NMS）等自定义硬算子模块，实现了智能算法的全流程硬件加速，显著提高了计算效率，在多领域项目中实现大规模落地应用。
本任务要求参赛者充分发挥FPAI平台的可编程特性，基于30TAI平台的可编程逻辑资源（Programmable Logic，PL），设计并实现一个自定义硬算子模块，并和CPU、NPU协同工作，完成一个智能算法的部署。
四、参赛平台
复旦微电子FMQL30TAI-悟净开发板，主芯片采用国产全新一代FPAI芯片--FMQL30TAI（以下简称“30TAI”）。该芯片内部集成了4核处理器系统（Processing System，PS），负责系统级控制与通用浮点计算；集成了全新一代诸葛架构神经网络处理器（Neural Processing Unit，NPU），原生支持Transformer，负责高效AI计算；集成125K的可编程逻辑（Programmable Logic，PL），负责传感器数据预处理和定制化功能扩展。通过异构协同机制，30TAI单芯片即可满足端侧智能应用全流程计算需求，包括预处理、AI推理和后处理三个阶段，具备集成度高、小型化、高能效、高可靠性等优势，搭配全自主设计软件工具链Icraft，可应用于智能传感器、智能算力子卡、可穿戴设备、多模态信息处理等场景，30TAI详细技术指标如下表所示。
