本期報(bào)告人

　　陳遲曉

　　陳遲曉，復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院青年副研究員。2016年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院，獲理學(xué)博士學(xué)位。2016年至2018年于美國華盛頓大學(xué)電子工程系任博士后研究員。研究領(lǐng)域包括人工智能處理器芯片、數(shù)?；旌霞呻娐放c面向機(jī)器人的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。參與多款量產(chǎn)芯片開發(fā)，包括我國首款自主的CMOS 77GHz毫米波雷達(dá)傳感器芯片等。發(fā)表 SCI/EI論文30余篇，2014年獲ISSCC STGA獎。

　　隨著人工智能與深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，經(jīng)典計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)無法滿足目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算力需求。其主要矛盾體現(xiàn)在經(jīng)典馮·諾依曼架構(gòu)中的處理器/存儲器帶寬瓶頸。同時(shí)，領(lǐng)域?qū)Ｓ谩⒖芍貥?gòu)計(jì)算和存內(nèi)計(jì)算等新興的體系結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，出現(xiàn)了Google的TPU，IBM的TrueNorth，寒武紀(jì)的NPU等新型人工智能芯片。馮·諾依曼機(jī)的瓶頸在哪里？人工智能芯片如何突破馮式架構(gòu)的瓶頸？陳博士為我們帶來了深度解析。

　　本次報(bào)告，陳遲曉博士著重介紹深度學(xué)習(xí)對智能處理器體系結(jié)構(gòu)、芯片設(shè)計(jì)帶來的新機(jī)遇，并結(jié)合設(shè)計(jì)實(shí)例，介紹非馮·諾依曼架構(gòu)的人工智能處理器芯片。

　　陳遲曉博士從圖靈機(jī)的原理切入，解釋了馮·諾依曼機(jī)的架構(gòu)、演化，以及當(dāng)現(xiàn)在經(jīng)典的馮·諾依曼機(jī)遇上了深度學(xué)習(xí)時(shí)，它所面臨的挑戰(zhàn)。他從生物學(xué)的角度梳理了從神經(jīng)元及其可塑性到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程，并舉例說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能算法領(lǐng)域的成功leyu·樂魚(中國)體育官方網(wǎng)站。陳博士認(rèn)為，現(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能夠在很多方面取代人的工作，未來它將成為生活中不可或缺一部分。

　　現(xiàn)今諸如特斯拉、谷歌等巨頭紛紛擲重金打造AI芯片，國內(nèi)的格力公司也計(jì)劃投入500億制造AI芯片。陳博士解釋其中緣由，像AlexNet這樣簡單的網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的算力已經(jīng)很難實(shí)現(xiàn)，比它更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對計(jì)算機(jī)的算力來講更是嚴(yán)峻的考驗(yàn)；另一個(gè)方面，從摩爾定律的角度解釋，計(jì)算電路的高速發(fā)展迫切需要高通信速率的接口位寬，而目前能夠?qū)崿F(xiàn)這種帶寬的成本極為昂貴。因此，迫切需要一種專用于深度學(xué)習(xí)計(jì)算與處理的芯片。leyu·樂魚

　　現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法變化迅速，大概每3個(gè)月就會有新的算法誕生，但是芯片的面市周期可能長達(dá)2年，如何適應(yīng)算法的快速更新也是當(dāng)前研究的核心之一。陳博士強(qiáng)調(diào)解決這一難題的思路在于“可重構(gòu)”、“可編程”。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN為例，如果大小為3x3的核，每個(gè)矩陣最多被用到9次。陳博士介紹了在這方面所做的研究，即面向CNN數(shù)據(jù)復(fù)用的iFPNA陣列，它能夠高效地降低對帶寬的需求。最后，陳博士就目前利用存內(nèi)計(jì)算來解決馮·諾依曼瓶頸的做法提出了反思。

　　報(bào)告最后，陳博士就PAD大小為何會限制通信速率、機(jī)器人的智能芯片和人工智能的芯片區(qū)別等問題與同學(xué)們展開交流。

　　工研院張丹教授主持本場學(xué)術(shù)講座。

　　講座現(xiàn)場

　　陳遲曉博士講解中

　　陳遲曉博士與學(xué)生交流

　　講座現(xiàn)場氣氛活躍

　　主辦單位：復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院

　　承辦單位：復(fù)旦大學(xué)工研院研究生會

　　編輯：復(fù)旦大學(xué)工研院研會宣傳部

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