现状：
当前国产异构AI平台多采用下x86或Arm架构处理器，知识产权存在隐患。最新龙芯3A5000处理器采用完全自主的LoongArch指令集，但基于此处理器的异构AI平台研究偏少，和国产寒武纪、昇腾、天数等GPU/NPU的适配工作偏少。同时，在AI算法方面，由于工艺等因素的限制，国产AI板卡和芯片相对国外高端产品计算能力偏弱，而AI算法计算量大，难以快速运行在国产芯片上，无法满足大数据驱动的智能计算要求。

需解决问题：
项目旨在搭建基于自主LoongArch指令集的龙芯3A5000处理器的AI异构平台，在整机硬件研制、AI芯片适配、AI算法优化、典型应用构建等方面开展研究，解决CPU与GPU/ASIC总线互联设计技术、系统前端设计技术、基于高效管道和优化器的快速训练技术、基于自蒸馏的深度模型压缩技术等关键技术。

达到的指标：
预期形成基于LoongArch指令集的异构AI计算机，实现对3款主流AI芯片板卡的适配与优化；深度快速训练技术可减少训练时间20%以上；基于自蒸馏的模型压缩技术可压缩模型尺寸30％以上，减少计算量30％以上。