智源論壇：智能處理器探索

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活動流程

活動嘉賓

黃鐵軍

北京智源人工智慧研究院院長，北大計算機科學技術系主任

北京大學信息科學技術學院教授，計算機科學技術系主任，主要研究方向為視覺信息處理與類腦計算。國家傑出青年科學基金獲得者，教育部長江學者特聘教授，新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟秘書長。發表論文200多篇，制定國家標準和國際標準10項，授權發明專利50多項。榮獲國家技術發明二等獎（2017）和國家科學技術進步二等獎（2012，2010）和中國科協求是傑出青年成果轉化獎（2014）。

施路平

清華大學教授，國家千人特聘教授，類腦計算研究中心主任

個人簡介：清華大學教授，國家千人特聘教授，類腦計算研究中心主任，光碟國家工程中心主任，國際光學工程學會（SPIE）會士。1992年從德國科隆大學獲博士學位， 1996-2013在新加坡科學院數據存儲研究院光學材料和系統實驗室主任, 非易失性存儲器實驗室主任。曾領導過新加坡科學院10年人工認知存儲器重大交叉研究項目。2012年加入清華，組建類腦計算研究中心，中心是從基礎理論、硬體系統、軟體環境全方位研究類腦計算系統的團隊。2015年發展出第一款異構融合的類腦計算功能晶元（天機芯），2017年發展出第二代天機芯。曾擔任多個國際會議的主席。 研究領域包括類腦計算、信息存儲、集成光電子、智能儀器。已發表近200多篇學術論文 （包括Science，Nature Photonics等），2004年榮獲新加坡國家科技獎。

報告摘要：類腦計算是借鑒人腦存儲處理信息的方式發展的新型技術，類腦計算系統是基於神經形態工程打破「馮?諾依曼」架構束縛、適於實時處理非結構化信息、具有學習能力的超低功耗新型計算系統。它是人工通用智能的基石，擁有極為廣闊的應用前景。當前歐盟、美國等均斥巨資長期支持此研究，但是這項研究目前處於起步階段，尚未形成公認技術方案。此報告將從為什麼（why）？做什麼（what）？和怎樣做（how）？三方面來分析類腦計算及晶元面臨的挑戰和可能的解決方法。

吳南健

中國科學院半導體研究所超晶格國家重點實驗室研究員

個人簡介：中國科學院半導體所研究員、中國科學院大學教授、中國科技大學兼職教授。1992年獲日本國立電氣通信大學理學博士。曾任日本國立北海道大學助教、國立電氣通信大學副教授。2000年入選「百人計劃」。主要從事仿生視覺晶元、神經網路圖像處理晶元和量子器件電路等研究。發表學術論文200餘篇，申請和授權專利共100餘項，領導設計完成晶元40餘款。

報告摘要：人工智慧視覺系統晶元集成了高速圖像感測器和大規模並行視覺信息處理電路，能夠模仿人類視覺系統視覺信息並行處理機制和功能，可實現高速視覺信息獲取和信息處理的系統速度，在國防和民用領域具有廣泛的應用前景。報告將介紹人工智慧視覺系統晶元的國內外研究進展及我們的研究工作，介紹典型的視覺晶元的工作原理、晶元的體系架構、多級異構並行的處理器設計、計算機視覺和深度學習演算法的開發及其實驗結果，並探討今後人工視覺系統晶元發展的趨勢。

劉濤

金山雲合伙人，雲計算產品中心總經理

個人簡介：2015年加入金山雲，現任公司合伙人，雲計算產品中心總經理。負責公有雲計算相關產品的研發運營，以及金山雲企業雲產品銀河的研發運營工作。2009年畢業於中國科學技術大學，獲得電子信息工程學士學位、通信與信息系統博士學位。隨後加入百度系統部，負責百度系統部自研產品的研發工作，曾任資深系統架構師，系統部技術委員會主席。

報告摘要：介紹公有雲平台對人工智慧應用的各個環節的支撐，人工智慧企業在雲平台的應用場景，以及雲計算平台中應用人工智慧晶元的經驗與需求。

孫廣宇

北京大學長聘副教授、特聘研究員

個人簡介：孫廣宇於2003和2006年分別獲得清華大學學士和碩士學位，2011年在賓夕法尼亞州立大學獲得計算機科學博士學位，畢業論文獲得EDAA優秀博士論文獎。2011年8月加入北京大學信息學院、高能效計算與應用中心。研究方向為高能效計算機體系結構，加速器系統設計，邊緣計算系統等。近年來在相關領域發表論文近百篇。孫廣宇博士是CCF、IEEE和ACM會員，並擔任ACM期刊TECS和JETC的AE，以及多個國際會議的程序委員會主席、分會主席和委員等。

報告摘要：近年來，學術界/工業界提出了多種針對神經網路演算法的加速器，其中基於FPGA的加速器具備開發周期短、能效較高、可重構的優點。本次報告將介紹課題組關於FPGA加速器「設計空間探索」、「設計自動化」等方面的工作，並討論與其他類型加速器（如xPU、PIM、類腦等）在未來的潛在結合。

陳雲霽

中科院計算所智能處理器中心主任、研究員、博導

個人簡介：1983年生，江西南昌人，中科院計算所研究員、博導、智能處理器研究中心主任，研究方向為機器學習和計算機體系結構。他帶領其團隊研製了國際上首個深度學習專用處理器晶元寒武紀，相關技術目前已經應用在數千萬智能終端上。他的學術論文多次獲得計算機體系結構頂級國際會議最佳論文獎，受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此，他被Science雜誌評價為深度學習處理器的先驅和領導者。

報告摘要：以深度學習為代表的人工神經網路是機器學習最重要的方法之一，在雲端和終端都有非常廣泛的應用（例如廣告推薦、自動翻譯、語音識別、圖像識別等）。然而傳統的CPU和GPU晶元在進行神經網路處理時遇到了嚴重的性能和能耗瓶頸。近年來，我們提出了國際上首個深度學習指令集，和Inria合作設計了國際上首個深度學習專用處理器架構，能將深度學習處理能耗降低多個數量級。在此基礎上研製了國際上首個深度學習專用處理器晶元寒武紀，引起了國際同行的廣泛關注。

主辦方

北京智源人工智慧研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是在科技部和北京市委市政府的指導和支持下，由北京市科委和海淀區政府推動成立，依託北京大學、清華大學、中國科學院、百度、小米、位元組跳動、美團點評、曠視科技等北京人工智慧領域優勢單位共建的新型研究機構。

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