Da die Industrie und Informationstechnologie Personalaustausch Zentrum für die integrierte Schaltung Industrie ein besonderes Talent Programm ‚Kernleistung‘ Talent-Programm gestartet ist wie ein Baum, angebracht Ressourcen zu nationalen und internationalen IC-Experten, Institutionen und Finanzierungsinstitute in seiner üppigen Äste, eine gute industrielle menschliche ökologische Umwelt bauen. der Workshop von einem heißen folgt, Künstler versammelt, zog Universitäten aus der künstlichen Intelligenz Chip und verwandten Bereichen, Unternehmen, Forschungsinstitute, Investitions- und Finanzierungsinstitute bezogenen Praktiker, Forscher, mehr als 200 Menschen in juristischer Sprache Interpretation der aktuellen künstliche Intelligenz und die Spitzentechnologie heißen Themen Universitäten aus den Vereinigten Staaten und Großbritannien und anderen Ländern, großer Kaffee Business-Technologie zu besuchen.
Wang Zhe IC Kern dynamischer Talent Programme Weisheit Tal Projektbüroleiter, sagte die Ankunft der Ehrengäste begrüßt und führte das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie-Funktionen und Personalaustausch zentraler Kern treibender Kraft Personalplanung Ideen im Detail zu entwickeln. Er sagte, der Plan auf der Kernleistung Talent basiert Talent als Ausgangspunkt, durch die Integration von qualitativ hochwertigen in- und ausländischen intellektuellen Ressourcen, baut eine gemeinsame Nutzung von Ressourcen Plattform Parks, Unternehmen, Experten und Personal, um einen lebendigen, reichte humanistischen Wert von IC-Industrie Umwelt. in diesem Jahr Online-und offline-Aktivitäten zu bauen summieren sich auf mehr als 170 Feld. die künstliche Intelligenz Seminar wurde gehalten, um weiter die Entwicklung der künstlichen Intelligenz Vorteile zu verbessern, beschleunigen den Aufbau eines innovativen Landes, organisiert vom Zentrum, wir hoffen, dass diese Plattform zu nutzen, gemeinsame Nutzung von Ressourcen, Lernbörsen. Zentrum und jeder ist bereit, im In- und Ausland der Hände, um eine Plattform für den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen dem Forschungspersonal zu bauen, dazu beizutragen, die Mehrheit der Kollegen in der Industrie gesammelt für die kräftige Entwicklung der chinesischen IC-Industrie.
School of Nanjing University of Electronic Science and Engineering, Professor Wang Schlaganfall in "VLSI-Optimierung für DSP und Deep Learning" Sprache präsentiert VLSI Signalverarbeitung, von High-Speed-Design, Low Power Design sowohl erklärt VLSI Turbo-Decodierung optimiert und erklären VLSI Tiefe und die Tiefe der neuronalen Netzwerkoptimierung Lernen in modernen integrierten Schaltungsentwurf aufsummiert, die Optimierung der Signalverarbeitungssystem VLSI kann die Leistung oder die Geschwindigkeit stark erhöhen; DNNs ist die Basis der Tiefe des Lernens, in praktischen Anwendungen ein großer Bedarf für eine effektive Realisierung von DNNs.
Imperial College London Professor, Akademiemitglied der Royal Academy of Engineering im Vereinigten Königreich Wayne Luk: Rede, „die Entwicklung von rekonfigurierbaren Systemen von der Forschung zur Praxis“ beschreibt, wie die Anwendung der künstlichen Intelligenz Technologie Effizienz, individuelle Computing, rekonfigurierbare Technologie von Microsoft zu verbessern und Amazon zeigt die Hardware-beschleunigte Cloud-Server, und wies auf die Richtung der Transformation von der Forschung aus der Praxis für drei AI-Funktion angepasst werden muss, Hardware- und Software-Computing-Architektur, Architektur Computing Forschungsplattform individuell gestaltet werden konnte: Hard- und Software-Design-Automation und Optimierungstools , Forschungsplattform für Ökosysteme: Beschleunigen Sie die Entwicklung von AI-Anwendungen, um Kosten zu sparen.
Professor, Graduate School der Chinesischen Akademie der Wissenschaften Wu Nan Schlüssel in „künstlichen Intelligenz Chip Forschung und Entwicklung Trend des visuellen Systems“, die Rede in Bezug auf die Integration von heterogenen Bildsensoren, Speicher, Prozessor, neuronale Netze, die Analyse der Datenbandbreite, Energieverbrauch und andere Arbeiten präsentiert.
Zheng Lirong, Dekan der School of Information Science and Engineering an der Fudan University, hielt eine Rede mit dem Titel "Internet der Dinge Edge Computing und On-Chip Intelligent System."
University of California, Los Angeles Professor Lei Tiefer Lernen und der Austausch von AI-Chip und großer Unternehmen in strategischer AI Chips "AI-Chip-Architektur und Trends", die Rede, von der CPU, GPU, FPGA, ASIC und Gehirn-Chip (NPU) Illustriert den Hauptprozessor in der KI-Industrie und veranschaulicht drei Hauptanwendungsgebiete von KI-Chip: Training, Cloud-Argumentation, Randschluss und die Aussicht auf vereinheitlichte KI und zukünftige KI-Chips.
Seminar am Nachmittag fortgesetzt, Nanjing Ding Kai Information Technology Co. CEO Wang Qi in seiner Rede „und gegenseitige Entwicklung der künstlichen Intelligenz und der EDA fördern“, wies darauf hin, die künstliche Intelligenz ist eine Gelegenheit, Nirvana Wiedergeburt EDA, EDA und künstliche Intelligenz können sich gegenseitig fördern , unter dem Aspekt des Halbleiter-IC-Prozess, der IP-Design, IC-Design, Systemdesign, usw. große zeigt die Halbleiterindustrie Trends und Herausforderungen, und veranschaulicht die Anwendung der künstlichen Intelligenz-Anwendungen in das Layout, maschinelles Lernen Analog-Design, die Analyse der Entwicklung des visuellen Verarbeitungsalgorithmus
Vice President des tiefe Kam-Technologie Chip R & D Chen Zhongmin in „Hardware / Software-Co-Design für effiziente Deep Learning Inference“ Rede erklärte die Entwicklung von AI-Ära, die Daten und die durch einen Algorithmus angetrieben Kraft berechnet die spezielle AI Computer-Hardware Entwicklungslogik zu analysieren , Anwendungsszenarien verlangen Computing Hardware dedizierte AI, AI Hardware muss erklären, warum Energieeffizienz, wie die Recheneffizienz zu verbessern, den Stromverbrauch reduzieren und Hardware- und Software-Co-Design aus dem gemeinsamen Blick auf die tiefen AI Argumentation Lösungen.
IFLYTEK Wang Shijin, Vice President für Forschung bei den „neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und die künstlichen Intelligenz für tiefe Lernplattform einzuführen“ die Rede, dass der Trend der künstlichen Intelligenz ist die Schlüsseltechnologie Hardware, Methoden-Integration-Technologie, Algorithmen, Open-Source-Framework , geteilt in Bezug auf die Tiefe des Lernens, große Daten, Rechenleistung und andere künstliche Intelligenz bisher erfolgreiche Branchenerfahrung präsentiert, von Computational Intelligence, wahrgenommen Intelligenz, künstliche Intelligenz, kognitive Intelligenz zeigen drei Stadien, professionelle Dienstleistungen AI, die Anerkennung . weiß Intelligenz Durchbrüche und die künstliche Intelligenz innovative Anwendungen in der mündlichen Übersetzung, wissen, Denken, gesunder Menschenverstand Argumentation Wang Shijin wies auch darauf hin, dass die Enterprise-Anwendung eingehende Untersuchung der Schmerzpunkte umfasst die Verwendung von Datensicherheit und kostengünstigen Open-Source Lernplattformen ist nicht kompatibel, nur mit Open-Source-Framework für die einfachen Strukturen Großeinsatz Leistung, Plattformstabilität ist schwierig zu gewährleisten, ihre eigenen Unternehmen Lernplattform schwierig zu bauen.
Computer Science and Engineering, University of Notre Dame Associate Professor für Geschichte an der Yu Yi "Chip.ai vs Net.ai: Skalierung für Edge-Inference von Deep Neural Networks" Sprache, zum Beispiel der universelle Anwendung von künstlicher Intelligenz analysiert, künstlicher Intelligenz Hardware, künstlicher Intelligenz-Chip die Lücke zwischen Energieeffizienz und anderen vorgeschlagenen Abhilfemaßnahmen der Herausforderung, die Leistungslücke erklärt, um die Lücke zu bilden, das Beispiels für den Erfolg der Quanten gleichzeitig wirft mehrere Fragen unter Berufung auf: Warum auch binäres Netzwerk, die quantifizierbar, Kann ein Bit-Reduced-One-Netzwerk bis zu einem gewissen Grad noch funktionieren? Um die gleiche Genauigkeit zu erhalten, welchen Aufwand verursacht die Gewichtsquantisierung? Wie bestimmen Sie die optimale Anzahl an Bits, um das beste Komprimierungsergebnis zu erhalten?
Im Round-Table-Forum diskutierten die Gäste heftig über die "Chancen und Herausforderungen der chinesischen Chips für künstliche Intelligenz".
‚Ich habe die ersten drei Doktoranden, Absolventen an die Hardware-Unternehmen gegangen sind, aber im letzten Jahr traf ich drei von ihnen in Google.‘ University of Notre Dame Associate Professor für Informatik und Ingenieur Geschichte Yi Yu kann nicht umhin, über dieses Thema sprechen Tucao.
In den letzten Jahren die Popularität der Internet-Industrie, Tiefe künstliche Intelligenz Algorithmen zum Lernen als Vertreter eines heißen, was von Software viele Leute denken, die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zu beherrschen ‚, Egal, was viele Schüler lernen, denken Software-Unternehmen zu tun, ein Es ist wegen des hohen Gehalts, es geht darum, anzufangen. ", Sagte Shi Yuyu.
Aber Experten sagen, dass hinter der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz, Big Data und Cloud Computing immer noch Chips als Unterstützung benötigt werden.
Geschichte Yi Yu glaubt, dass künstliche Intelligenz Chip heiß sein wird, ‚viele AI-Chip ist für bestimmte Szenen Dienste wie unbemannt, da immer mehr Szenen KI-Anwendungen, erfordert einen dedizierten Chip auch zunehmend AI Je mehr es ist, desto strikter werden die Leistungsanforderungen, desto mehr wird es ein Ökosystem von Anwendungen bilden und die Nachfrage nach Chips wird weiter wachsen. '
‚Wir reichten aus, ein Produkt, das Kundenerlebnis ist von grundlegender Bedeutung, um dann die Kundenerfahrung, Algorithmus und Chip unentbehrlich zu verbessern.‘ Vice President für Forschung und Entwicklung von Chip-Technologie Kommt Chen Zhongmin tiefer Gedanken, Algorithmen und Chip fördern sie gegenseitig ein langfristiges Phänomen sein wird.
In der von CPU dominierten Ära hinkt die chinesische Chipindustrie zu lange hinterher, und mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz haben wir begonnen, uns mit den entwickelten Ländern im Bereich der AI-Chips zu synchronisieren.
In diesem Fall behaupten einige chinesische KI-Chips, "globale Führer" zu sein. Experten glauben jedoch, dass Leistung nicht die wichtigste ist. Was wirklich betroffen sein sollte, ist, ob diese Chips eng in Anwendungen integriert sind.
‚Operationen auf einem einzelnen Kern, der (ausländische) haben das gleiche getan.‘ Chen Zhongmin sagte, aber AI-Chip-Befehlssatz ist Brauch, wenn der Benutzer lernen muss einen Hardwarehersteller zu verwenden, um dieses Tool zu verwenden, so Ich muss auf die Entwicklung und Förderung der Werkzeugkette achten. "Es ist, als ob man ein Auto baut, aber es lehrt den Leuten nicht, wie man es öffnet. Es wird großen Einfluss darauf haben, ob dein Chip bezahlt oder nicht."
Die Industrie glaubt, dass Nvidias GPU in den Mainstream, der Grund dafür ist, dass ökologische gut, die Entwicklung aus der Nutzung der Freundlichkeit erleichtern, einfacher Entwicklung und Migration Algorithmus Ökosystem, sind wir immer noch hinter den entwickelten Ländern hinterher.
Geschichte Yi Yu wies darauf hin, dass China noch hinter mehr Verzögerungen in einigen Bereichen des Chips, wie die Kern-Technologie von High-Speed-ADC / DAC-Mitgliedern auch in den Vereinigten Staaten beherrschen, und das Exportverbot, die Zukunft zu einem Engpass in der Branche kann. Außerdem inländischer Chip Kräftemangel hat auch ‚so viele Halbleiter-Absolventen Menschen, die kommen, um den Chip zu tun?‘ enthüllt worden Nanjing Ding Kai electronic Technology Co., Ltd CEO Wang Qi sagte, dass die nationalen Halbleiterindustrie einen Fehlbetrag von 400.000 Ingenieure verlassen, kurzfristigen Markt gehen muss Sind Chips, aber (Manpower-) Restriktionen, können wir die Bedürfnisse des Marktes nicht erfüllen.