美国国防先期研究计划局（DARPA）微系统技术办公室（MTO）近日发布“分层识别验证利用”（HIVE）项目征询书（BAA），寻求开发数据处理效率可比标准处理器高1000倍的可扩展图像处理器，可帮助情报分析人员理解来自摄像机、社交媒体、传感器和科学仪器的海量数据流，发现事件之间的深层关系，无需再依靠数据中心进行深度分析。
DARPA的专家解释说，目前社交媒体、摄像机、传感器和科学仪器产生了大量数据，图像分析已成为一种理解不同类型数据关系的手段，可帮助分析人员获取结论，回答此前无法想象的问题。如能理解不同来源数据之间的复杂关系，有望获得对问题更全面的认识。而且，要对实时发展和变化的图像作出实时决定，就必须理解随时间发展变化的图像中的关系，必须提高图像数据的输入速度，而不能像离线处理那样。
目前，绝大多数图像分析只能在可提供大数据处理能力的大型数据中心进行，尤其是对于“大海捞针”类型的问题。图像数据还是一种稀疏数据，必须以实时方式处理，且难以确定各元素间的关系，如果采用标准处理器进行图像分析时的效率极低，图像分析人员从数据中提取信息时，只有4%的性能真正发挥了作用，限制了所能处理的图像的尺寸，或者需要极大规模的计算机才能对图像进行处理。
HIVE项目希望研制出能比当前标准处理器分析图像快1000倍的专用处理器，重点是提高随机存储处理的效率以减少数据的移动，实现高效并行以改善可扩展性，为图像计算设计新的专用加速器。
该项目将开发原型芯片，与新硬件配套的软件编程工具、支持高效多节点扩展的系统架构。
项目将研制出一种加速器架构和处理器管线，能够以原生稀疏矩阵形式处理基本几何图像；研制出一种能够快速移动数据的芯片架构，能够从存储器或输入输出端口向加速器高效传输；研制出一种外部存储器控制器，利用数据映射工具进行8～32字节随机和串行存储器访问。
该项目包含三个技术领域：图像分析处理器、图像分析工具包、系统仿真器。
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图像分析处理器，目标是设计新型芯片架构原型，创建非均一访问新型存储器架构以克服存储器的传输瓶颈限制，实现并行化的多节点系统。这些意味着必须从当前的单指令多数据工作方式转向多指令多数据工作方式。
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图像分析工具包，目标是开发可将现有图像算法转变为同新型芯片微架构相匹配的新型硬件微代码，同时支持现有图像算法的数据格式和基本几何图像，而不必重新编写。
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系统仿真器，目标是识别和开发静态及图像流数据分析，解决异常检测、特定区域搜索、依赖关系映射、N-x偶发分析和事件因果建模等无泪问题。
HIVE项目分为三个阶段：
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第一个阶段为架构阶段，将开发新型存储控制器、基于基本几何图像的加速器、新型数据流模型、新型数据映射工具、支持将现有图像算法向新型硬件无缝迁移的新型中间件。
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第二阶段为原型阶段，将在印刷电路板上开发新型芯片架构和仿真新型芯片的底层软件，演示制造新型图像处理器在军事领域的初步应用。
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第三阶段为制造阶段，将演示包含16个节点的定制图像处理器的可扩展性能，并用于加速最迫切的军事分析应用的图像处理速度。
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