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謝菲爾德大學計算機科學

生活 更新时间:2024-09-06 16:21:16
自深度學習崛起以來,AI 芯片成為了科技領域的一大熱點。作為該領域的獨角獸,寒武紀科技一直受到海内外的極大關注。最新一期的 INTERFACE 線下技術分享,我們邀請到了寒武紀研究院院長杜子東博士,他将為我們介紹寒武紀最新提出的分形馮諾依曼機器學習計算機。這是機器之心讀者們了解寒武紀科技研究動态,與該公司近距離交流的一次機會,歡迎大家點擊「閱讀原文」參與報名。

謝菲爾德大學計算機科學(INT14寒武紀研究院院長杜子東)1

演講主題:分形馮諾依曼機器學習計算機

謝菲爾德大學計算機科學(INT14寒武紀研究院院長杜子東)2

個人簡介:杜子東,寒武紀研究院院長、博士,長期從事人工智能體系結構研究,在處理器架構最好的三個國際頂級會議 ISCA/MICRO/ASPLOS 上發表過多篇論文,是中國計算機體系結構領域青年研究者中的翹楚。他在深度學習處理器方向做出了一系列開創性的工作,以第一作者身份發表多篇國際頂級會議或期刊論文,曾獲得了 CCF A 類會議 ASPLOS'2014 最佳論文獎(亞洲首次在計算機體系結構領域頂級國際會議獲獎),在 ISCA'2016 上中獲評審最高分,入選 IEEE Micro 評選的國際計算機體系結構領域年度十佳論文。

演講摘要:機器學習是目前應用廣泛的一系列人工智能算法,相應的,不同規模的機器學習計算機也被廣泛的應用到不同的設備中,小至 IoT 設備,大到數據中心的服務器集群。目前,幾乎所有的機器學習計算機的研究都局限于性能提升和能耗降低。然而,随着硬件效率特别是專用機器學習處理器效率的飛速提升,編程效率已經取代性能和能耗成為了最緻命的瓶頸,制約着機器學習計算機的廣泛應用。

針對編程效率問題,寒武紀提出了分形馮諾依曼機器學習計算機,也即一系列不同規模的、同構的、采用同一套指令集的機器學習計算機。寒武紀所提出的分形馮諾依曼機器學習計算機将各種智能超算、智能服務器、智能手機,乃至智能物體的智能處理體系結構統一起來,讓不同設備具有同構的、統一的軟硬件,可以共享同一套開發工具、同一套軟件棧,運行同一套程序,從而極大地提高了編程效率和機器學習計算機的處理效率。

活動流程

  • 14:00-14:30 簽到
  • 14:30-15:30 嘉賓演講
  • 15:30-16:00 現場提問、交流
  • 時間:4/27 周六下午 14:00-16:00
  • 地點:北京市海澱區中關村大街 32 号新中發一樓場館會議中心

報名地址:INT#14 寒武紀研究院院長杜子東:分形馮諾依曼機器學習計算機_精彩城市生活,盡在活動行!!

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