2018年7月23-25日，美国国防先期研究计划局（DARPA）为“电子复兴”（ERI）计划召开了首次年度峰会，在会上，DARPA公布了2017年9月首批启动的6个项目的承研方。
DARPA于2017年6月提出ERI计划，是一个历时5年，总投资15亿美元的研究计划，目标是不再依赖摩尔定律的“等比例微缩”道路，继续推进电子器件性能的大幅提升，满足国防部需求的同时推动半导体产业发展。首批启动6个项目的具体情况详见与此，年度峰会的更多信息参见于此。该项目由DARPA微系统技术办公室主任William Chappell亲自挂帅。
图 ERI计划首批启动的6个项目
项目目标是通过人工智能使模拟信号处理方式所能实现的计算性能和能效与现有数字方法相比能大幅提升。项目将寻求超越传统冯·诺依曼计算架构的创新，核心是利用新材料特性和集成技术，减少数据处理电路中移动数据的需求。研究出的新计算拓扑架构将用于数据存储的处理，这从本质上与传统数字逻辑处理器不同，最终带来计算性能的显著增加。
美国应用材料公司作为FRANC项目研究领域之一的主承研方，将和ARM及Symetrix合作，研发基于关联电子随机存取存储器（CeRAM）的神经形态开关，这种存储器可使数据在同一材料中进行存储和处理，该神经形态开关能够模拟人脑工作方式，实现性能和能效的大幅改进。
此外，在FRANC项目下，DARPA将与格罗方德就MRAM和未来存储器展开合作；Ferric、HRL等将牵头与加州大学洛杉矶分校、明尼苏达大学和伊利诺伊州大学展开合作，寻找更多新材料和器件带来嵌入式非易失性存储器性能10倍的提升。
应用材料公司新市场和联盟高级副总裁Steve Ghanayem说：“该项目完美展示了如何通过研发材料和架构支持新方式来加速人工智能应用。应用材料公司在材料工程能力上有产业界最广的产品线，并且很兴奋能够成为实现人工智能突破性研究团队的一份子。”
应用材料公司主席和CEO Gary Dickerson在ERI年度峰会上发表了主旨演讲，强调了人工智能时代材料创新的需求，以及呼吁更高层次产业合作来加速材料工程、设计和制造方面的进展。应用材料公司是材料工程解决方案的研发者，这些材料用于几乎每个新芯片和先进显示器中。
项目总体目标是经过3.5年时间开发出3D单片集成技术，实现逻辑、存储和输入/输出等组成单元的有效封装，使SoC的性能可与7纳米2D CMOS技术相比，每功耗性能提升超过50倍。
美国Skywater公司作为3DSoC项目研究领域之一的主承研方，将同来自MIT和Stanford的研究人员合作，找出可在低温90nm工艺中集成阻变随机存储器（RAM）和碳纳米管等全新材料的方式，展示如何定义单片3D能力，实现使用90nm工艺提供7nm芯片能效的能力。Skywater公司此前收购了Cypress在明尼苏达州的代工厂。
该项目是一个很好地展示DARPA如何提升美国本土芯片制造能力的例子。Chappell说：“美国有比全球任何地方都多的14nm代工厂，但我们并未与其建立充分的合作关系……我们目标是接近这些公司的代工厂，如Micron、On、TI、三星（设在Austin的代工厂）等。” Chappell表示，DARPA有多重方法能够认证可信联邦供应商，包括台湾地区台积电（TSMC）公司等代工厂。
项目目标是创建一个运行时间可重配置的硬件/软件系统，允许数据密集型算法以接近ASIC的效率运行，而无需负担与ASIC开发相关的成本、开发时间或其他特殊限制，打破现阶段芯片设计中的高成本、专用性强等缺点。
美国英特尔、英伟达和高通公司作为SDH项目的主承研方，将与乔治亚理工大学、普林斯顿大学、斯坦福大学、密歇根大学和华盛顿大学合作，定义出能够基于所处理数据实时重新配置的芯片。SDH和FRANC项目研究出的器件将通过所处理图像的尺寸和速度来衡量性能。
英伟达的发言人表示，公司的研究工作将横跨三个领域，将研发特定域编程语言，目标应用领域包括张量代数、图像分析和机器学习，还将涉及可配置计算单元和存储器流水线，以及能够基于在运行时所探测到的数据类型动态重新配置的方式。
项目目标是开发一种异构SoC，由包括通用处理器、专用处理器、硬件加速器、存储器和输入/输出（I/O）等在内的多个内核组成，可通过单个可编程器件实现多应用系统的快速开发。IBM作为项目的主承研方，将和橡树岭国家实验室、亚利桑那州立大学和斯坦福大学合作，寻找到方法来平衡“软件定义无线电”工作开始所用的专用和通用处理技术。随着项目的成熟，它的目标是掌控多种类型加速器。
IDEA和POSH两个项目共同的目标是克服芯片设计日益复杂化和成本的问题。POSH项目的目标是创建一个开源的硅模块库，IDEA项目希望能够生成各种开源和商业工具，以实现自动测试这些模块，以及将其加入到SoC和印刷电路板中。两个项目在未来4年将投入1亿美元，成为有史以来投资最大的EDA研究项目之一。
美国Cadence公司作为IDEA项目的主承研方，将与卡耐基梅隆和英伟达合作，为使用机器学习的芯片和电路板定义设计流。Cadence为其工作创建了通过智能合作实现机器学习驱动自动生成电子系统（MAGESTIC）研究和发展项目，包括为布线和调整器件研发自动方法来改进可靠性和性能，将为通过在设计过程中引入更高自动化设计的系统，以及研发设计意图驱动的产品提供基础。
MAGESTIC项目将实现以下内容：
推进机器学习中的先进技术，研发能够优化性能的算法；
拓展对先进CMOS工艺节点的支持，包括7纳米及以下，以及较大的工艺节点；
实现器件布线和调整的自动化，改进可靠性、电路性能和弹性；
展示是使用机器学习、分析和优化实现改进的功率、性能和面积（PPA）；
处于技术的引入，可使系统像用户学习，以及允许用户获得对于如何最佳利用工具获得所需结果的理解。
该项目将帮助拓展Cadence在部署基于云的系统设计工作，通过更大规模分布式处理过程来加速设计工作。Cadence主席说：“我们在研发、部署和支持使用机器学习、分析和优化技术的电子设计流产业中居于领导地位。该项目将加速我们在设计效率的下一步飞跃时所需的智能设计流程的步伐。该项目将提升我们模拟、数字、验证、封装和PCB EDA技术的整体能力，为我们的客户提供最先进的系统设计支持解决方案。”
在年度峰会上，DARPA在人工智能、光电、安全和仿真上进行了小组头脑风暴，来为将在9月份启动的新项目提供思路。超过450名人员出席了半天的小组讨论，其中180人参加了AI的讨论，是四个讨论小组中最多的，共近1000名研究人员参加了峰会。
Chappell说：“产业的参与是一个非常好的开始，但这并不是全部，我们希望以此为基础。”Chappell指出DARPA计划在今年秋天会再宣布另外一些项目。此外，来自Mentor Graphics和赛灵思的研究人员最近加入了DARPA来帮忙管理ERI项目。
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