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本期摘要

智能芯片是智能时代的核心物质载体。智能芯片针对人工智能算法,特别是深度学习算法,进行结构、器件、电路上的定制设计和优化,从而提供更高的性能和效率。从2014起,中科院计算所陈云霁研究团队陆续在计算机体系结构领域顶级会议ASPLOS、MICRO、ISCA上发表智能芯片相关论文,并获得了最佳论文奖,极大地推动了国际学术界和产业界对智能芯片的研究热情。从此,智能芯片蓬勃发展,各种结构百花齐放。

CCF体系结构专委会整合CCF188体育投注的内容,推出本次《人工智能芯片》专题。本次专题面向人工智能发展趋势和挑战,组织了10篇文章/视频/PPT,从人工智能芯片的横向发展和纵向发展两个视角对人工智能芯片进行梳理介绍。在横向上,本次专题涵盖了深度学习处理器芯片、类脑计算芯片、机器人智能芯片,既包括学术研究,也包括产业界实际芯片产品;在纵向上,本专题涵盖了深度学习处理器架构过去与最新的研究进展,包括图神经网络、神经网络压缩技术、软硬件协同技术等。本专题希望通过在横向视角和纵向视角上对智能芯片的梳理介绍,继续推动智能芯片的深入研究。

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ADL Online 02-深度学习处理器

深度学习是最重要的人工智能方法之一。然而传统的CPU和GPU芯片在进行深度学习处理时遇到了严重的性能和能耗瓶颈。为此,我们设计了国际上首个深度学习指令集,和Inria合作设计了国际上首个深度学习专用处理器架构。今天,深度学习处理器已经成为国际学术界和产业界关注的热点。数以亿计的深度学习处理器已经应用在各种智能手机、智能摄像头、智能服务器中。我们在报告中将介绍深度学习处理器的研究背景、研究历史、主要技术挑战和应对策略。

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专辑
智能芯片的软硬件协同设计

芯片的体系架构决定了计算能力的峰值,而实际的性能发挥取决于基础软件包括算子库和编译。不论是芯片的硬件设计还是软件开发都面临开发周期长,门槛高的问题。本课题组提出软硬一体的智能芯片设计与优化方法,通过高层次的抽象,自动化工具,高效的算法,自动生成芯片的硬件架构和软件算子库, 降低芯片的软硬件开发门槛。

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视频