В качестве программы талантов, специально созданной центром обмена талантами Министерства индустрии и информационных технологий для индустрии интегральных схем, программа талантов «Core Power» похожа на большое дерево. В нее включены отечественные и международные эксперты, учреждения, инвестиционные и финансовые учреждения и другие ресурсы. На этой пышной ветке была построена хорошая промышленная культура и экологическая среда, на которой внимательно следили горячие известные люди и привлекали университеты, предприятия, исследовательские институты, инвестиционные и финансовые учреждения из чипов искусственного интеллекта и смежных областей. В нем приняли участие соответствующие специалисты-практики, исследователи и более 200 человек. Из университетов и колледжей в таких странах, как Китай, США, Великобритания и другие страны, технологическая выдумка в деловом мире поняла самые современные технологии и горячие темы современного искусственного интеллекта.
Ван Чжэнь, директор основного плана динамических талантов IC project of project, приветствовал прибытие уважаемых гостей и подробно представил функции Центра обмена талантами Министерства индустрии и информационных технологий и план развития основного плана динамических талантов. Он заявил, что основной план динамических талантов основан на Таланты находятся на переднем крае, благодаря интеграции высококачественных интеллектуальных ресурсов в стране и за рубежом, а также созданию общей платформы для обмена ресурсами, такими как парки, предприятия, эксперты и таланты, с тем чтобы создать динамичную, богатую интегральную интегральную промышленную и гуманистическую среду. В общей сложности существует более 170 игр. Чтобы еще больше улучшить преимущества искусственного интеллекта в Китае и ускорить строительство инновационных стран, Центр организовал и организовал семинар по искусственному интеллекту. Мы надеемся, что каждый сможет использовать эту платформу для обмена ресурсами и обучения обмену. Совместно работайте над созданием платформы для обмена и сотрудничества между отечественными и зарубежными компаниями, исследователями, исследователями и сбором коллег в отрасли, чтобы способствовать энергичному развитию индустрии интегральных микросхем в Китае.
Профессор Ван Чжунфэн из Школы электронной науки и техники в Нанкинском университете представил обработку сигнала СБИС в своем выступлении в «Оптимизации VLSI для DSP и глубокого обучения». Он объяснил оптимизацию VLSI для турбодекодирования с двух сторон: высокоскоростной дизайн и маломощный дизайн. Оптимизация VLSI глубокого обучения и глубоких нейронных сетей делает вывод о том, что при проектировании современных интегральных схем оптимизация VLSI для систем обработки сигналов может значительно увеличить мощность или скорость, DNN - основа для глубокого обучения, в практических приложениях , Эффективная реализация DNN очень необходима.
Профессор Уэйн Лук, член Имперского колледжа Лондона и член Британской королевской инженерной академии, Уэйн Лук, «Разработка реконфигурируемых систем: от исследований к практике», описывает, как технология искусственного интеллекта может повысить эффективность приложений, пользовательские вычисления и переконфигурируемые технологии через Microsoft и Amazon продемонстрировал сервер облачных аппаратных ускорителей и отметил, что три направления исследований на практике - это требования к функции искусственного интеллекта для настраиваемых архитектур аппаратного и программного обеспечения, вычислительные архитектуры для настраиваемых научных платформ: инструменты проектирования и оптимизации автоматизации аппаратного и программного обеспечения , Исследовательская платформа для экосистемы: ускорить разработку приложений ИИ для снижения затрат.
Ву Нанцзянь, профессор Высшей школы Китайской академии наук, в своей речи о динамике исследований и разработок системных чипов системы искусственного интеллекта внедрил гетерогенную интеграцию с аспектами датчиков изображения, памяти, процессоров, нейронных сетей и т. Д. И проанализировал пропускную способность, потребление рабочей силы и т. Д.
Чжэн Лиронг, декан Школы информатики и инженерии в Университете Фудана, выступил с речью под названием «Интернет of the Things Edge Computing и On-Chip Intelligent System».
Он Лэй, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, поделился глубокими знаниями и чипами AI и стратегиями AI Chips для крупных компаний, включая процессоры, графические процессоры, FPGA, ASIC и мозговые чипы (NPU) в речи «Архитектура и тенденции AI Chip». Иллюстрирует основной процессор в отрасли ИИ и иллюстрирует три основные области применения AI Chip: обучение, облачные рассуждения, маргинальные рассуждения и перспективы унифицированного AI и будущих фишек AI.
Во второй половине дня семинар продолжился. Ван Ци, генеральный директор Nanjing Kaiding Information Technology Co., Ltd. отметил в речи «Взаимное продвижение и развитие искусственного интеллекта и EDA», что искусственный интеллект - это возможность возрождения EDA, а EDA и искусственный интеллект могут способствовать друг другу. Тенденции и проблемы в области полупроводниковой промышленности объясняются с точки зрения полупроводникового интегрального процесса, дизайна IP, дизайна и изготовления микросхем и крупномасштабного проектирования системы, а также иллюстрирует применение искусственного интеллекта на месте и маршруте и применение машинного обучения в аналоговом дизайне. Визуальная эволюция алгоритма обработки.
Чэнь Чжунмин (Chen Zhongmin), вице-президент по исследованиям и разработкам в области чипов S & T, в своем выступлении «Со-дизайн аппаратного и программного обеспечения для эффективного углубленного обучения» пояснил, что развитие эпохи ИИ было обусловлено алгоритмами, данными и вычислительной властью, а также анализировалась логика разработки специализированных аппаратных средств ИИ. Требования сценария приложения для специализированного вычислительного оборудования AI иллюстрируют, почему аппаратное обеспечение AI требует высокой энергоэффективности, как повысить вычислительную эффективность и снизить потребление энергии. Глубокое решение вывода AI используется совместно с программным обеспечением и программным обеспечением.
Ван Шиджин, вице-президент Академии наук и технологий HKUST, отметил в своем выступлении «Последняя разработка технологий искусственного интеллекта и внедрения платформы глубокого обучения для искусственного интеллекта», что тенденция искусственного интеллекта - это ключевое технологическое оборудование, интеграция технических методов и открытость алгоритма. Специализация службы ИИ, представила успешный опыт промышленного искусственного интеллекта на сегодняшний день из глубокого обучения, больших данных и вычислительной мощности. Иллюстрировал три этапа искусственного интеллекта от вычислительной разведки, воспринимаемого интеллекта и познавательного интеллекта. Знание интеллекта в переводе разговорного языка, рассуждениях о знаниях, прорывы в рассуждениях с обоснованием здравого смысла и инновационных приложениях искусственного интеллекта. Ван Шиджин также отметил, что больные точки глубокого изучения предприятий, в том числе безопасность данных и использование недорогой платформы обучения с открытым исходным кодом, не могут быть совместимы, просто используйте среду с открытым исходным кодом для создания простых , Крупномасштабное развертывание, стабильность платформы трудно гарантировать, а самим себе сложнее построить учебную платформу.
Ши Юйю, адъюнкт-профессор информатики и инженерии в Университете Нотр-Дам в Соединенных Штатах, привел пример, анализирующий общее применение искусственного интеллекта в речи Chip.ai vs. Net.ai: Масштабирование для вывода границ глубоких нейронных сетей. Аппарат искусственного интеллекта, чип искусственного интеллекта Проблемы, связанные с разрывами в эффективности, разрывами в энергоэффективности и т. Д., Предложили средства для устранения пробелов и привел примеры успешной количественной оценки. В то же время было поднято несколько вопросов: почему наиболее количественные показатели даже для бинарных сетей? Может ли сеть с бит-снижением одной до некоторой степени работать? Чтобы поддерживать ту же точность, каковы накладные расходы, вызванные квантованием веса? Как вы определяете оптимальное количество бит для получения наилучшего результата сжатия?
На форуме круглого стола гости с яростью обсудили «возможности и проблемы, стоящие перед чипами искусственного интеллекта Китая».
«Первые три докторанта, которых я принимал, я просто пошел в компанию, которая только что окончила школу. В прошлом году я познакомился с тремя из них в Google». Ши Юйю, адъюнкт-профессор информатики и техники в Университете Нотр-Дам, сказал, что эта тема не может не помочь Tucao.
В последние годы интернет-индустрия пользуется популярностью, и алгоритмы искусственного интеллекта, представленные глубоким обучением, стали горячими точками. Многие считают, что программное обеспечение доминирует над развитием технологий искусственного интеллекта. «Многие студенты, независимо от того, что они учат, все хотят быть компаниями-разработчиками программного обеспечения. Это из-за высокой зарплаты. Речь идет о начале работы », - сказал Ши Юйю.
Но эксперты заявили, что за быстрым развитием искусственного интеллекта, больших данных и облачных вычислений микросхемы по-прежнему необходимы в качестве поддержки.
Ши Юй-Ю считает, что чипы искусственного интеллекта будут по-прежнему горячими, «многие чипы AI предназначены для некоторых конкретных сцен, таких как беспилотные вождения. С увеличением числа приложений AI необходимы специальные AI-чипы. Чем больше у него будет, тем более жесткими будут требования к его производительности, тем больше он будет формировать экосистему приложений, а спрос на чипы будет продолжать расти ».
«Когда мы представляем продукт для выхода, а опыт работы с клиентом является фундаментальным, то для улучшения качества обслуживания клиентов необходимы алгоритмы и чипы». Чэнь Чжунмин (Chen Zhongmin), вице-президент по исследованиям и разработке чипов в Shenjian Technology, считает, что взаимное продвижение алгоритмов и чипов будет долгосрочным явлением.
В эпоху, в которой доминирует процессор, чип-индустрия Китая отстает слишком долго. С развитием технологий искусственного интеллекта мы начали синхронизировать с развитыми странами в области чипов AI.
В этом случае некоторые китайские AI-чипы утверждают, что они являются «мировыми лидерами». Однако эксперты считают, что производительность не самая важная. Что действительно должно быть связано с тем, насколько эти чипы тесно интегрированы с приложениями.
«Для одного вычислительного ядра (китайцы и иностранцы) делают почти то же самое», - сказал Чэнь Чжунмин, но набор инструкций AI-чипа является обычным, когда пользователь использует его, он должен научиться использовать инструменты этого оборудования, поэтому Необходимо обратить внимание на разработку и продвижение инструментальной цепочки. «Это похоже на создание автомобиля, но он не учит людей открывать его, это сильно повлияет на то, платит ли ваш чип».
Инсайдеры отрасли считают, что графические процессоры Nvidia становятся основными, потому что экология преуспевает, а развитие является удобным. С точки зрения таких экосистем, как дружелюбие, легкость развития и алгоритмы миграции, между нами и развитыми странами по-прежнему существует разрыв.
Ши Юй-ю отметил, что Китай по-прежнему отстает в некоторых областях чипа. Например, основная технология высокоскоростных компонентов АЦП / ЦАП по-прежнему находится в Соединенных Штатах, а экспорт запрещен. В будущем это может стать узким местом в отрасли. Более того, отечественный чип-талант дикий. Также появилось: «С таким количеством выпускников полупроводников, откуда взялись люди, которые делают чипы?», - говорит Ван Ци, генеральный директор Nanjing Kaiding Electronic Technology Co., Ltd.. В отечественной полупроводниковой отрасли по-прежнему не хватает 400 000 инженеров. «В краткосрочной перспективе существует потребность в рынке. У фишек, но (трудовые) ограничения делают нас неспособными удовлетворить потребности рынка.