您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:彩运网 > 冯诺依曼 >

INT14 寒武纪研究院院长杜子东:分形冯诺依曼机器学习计算机

发布时间:2019-05-11 14:08 来源:未知 编辑:admin

  自深度学习崛起以来,AI 芯片成为了科技领域的一大热点。作为该领域的独角兽,寒武纪科技一直受到海内外的极大关注。最新一期的 INTERFACE 线下技术分享,我们邀请到了寒武纪研究院院长杜子东博士,他将为我们介绍寒武纪最新提出的分形冯诺依曼机器学习计算机。这是机器之心读者们了解寒武纪科技研究动态,与该公司近距离交流的一次机会,欢迎大家点击「阅读原文」参与报名。

  个人简介:杜子东,寒武纪研究院院长、博士,长期从事人工智能体系结构研究,在处理器架构最好的三个国际顶级会议 ISCA/MICRO/ASPLOS 上发表过多篇论文,是中国计算机体系结构领域青年研究者中的翘楚。他在深度学习处理器方向做出了一系列开创性的工作,以第一作者身份发表多篇国际顶级会议或期刊论文,曾获得了 CCF A 类会议 ASPLOS2014 最佳论文奖(亚洲首次在计算机体系结构领域顶级国际会议获奖),在 ISCA2016 上中获评审最高分,入选 IEEE Micro 评选的国际计算机体系结构领域年度十佳论文。

  演讲摘要:机器学习是目前应用广泛的一系列人工智能算法,相应的,不同规模的机器学习计算机也被广泛的应用到不同的设备中,小至 IoT 设备,大到数据中心的服务器集群。目前,几乎所有的机器学习计算机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专用机器学习处理器效率的飞速提升,编程效率已经取代性能和能耗成为了最致命的瓶颈,制约着机器学习计算机的广泛应用。

  针对编程效率问题,寒武纪提出了分形冯诺依曼机器学习计算机,也即一系列不同规模的、同构的、采用同一套指令集的机器学习计算机。寒武纪所提出的分形冯诺依曼机器学习计算机将各种智能超算、智能服务器、智能手机,乃至智能物体的智能处理体系结构统一起来,让不同设备具有同构的、统一的软硬件,可以共享同一套开发工具、同一套软件栈,运行同一套程序,从而极大地提高了编程效率和机器学习计算机的处理效率。

  标签:寒武纪 计算机 分形 冯诺依曼 杜子东 处理器 研究院 院长 计算机体系结构 编程效率 服务器 人工智能 能耗 领域 论文 智能 机器 asplos 体系结构 会议

http://funnyland.net/fengnuoyiman/191.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有