ในฐานะที่เป็นอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศศูนย์แลกเปลี่ยนบุคลากรสำหรับอุตสาหกรรมวงจรรวมเปิดตัวโปรแกรมสามารถพิเศษอำนาจหลัก 'โปรแกรมความสามารถเป็นเหมือนต้นไม้ทรัพยากรที่แนบมากับประเทศและต่างประเทศผู้เชี่ยวชาญ IC, สถาบันการศึกษาและสถาบันการจัดหาเงินทุน ในสาขาที่อุดมสมบูรณ์ของการสร้างสภาพแวดล้อมระบบนิเวศของมนุษย์ในโรงงานอุตสาหกรรม. การประชุมเชิงปฏิบัติการตามด้วยร้อนศิลปินรวบรวมดึงดูดมหาวิทยาลัยจากชิปปัญญาประดิษฐ์และสาขาที่เกี่ยวข้อง, ผู้ประกอบการ, สถาบันการวิจัย, การลงทุนและสถาบันการจัดหาเงินทุน ผู้ปฏิบัติงานที่เกี่ยวข้องกับนักวิจัยกว่า 200 คนที่จะเข้าร่วมมหาวิทยาลัยจากประเทศสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักรและประเทศอื่น ๆ เทคโนโลยีทางธุรกิจกาแฟขนาดใหญ่ในการตีความภาษาของคนธรรมดาในปัจจุบันปัญญาและการตัดขอบเทคโนโลยีเทียมหัวข้อร้อน
วัง Zhe IC หลักแบบไดนามิกโปรแกรมพรสวรรค์ปัญญาวัลเลย์ผู้อำนวยการสำนักงานโครงการกล่าวว่าการมาถึงของแขกผู้มีเกียรติให้การต้อนรับและแนะนำกระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศศูนย์ฟังก์ชั่นและบุคลากรแลกเปลี่ยนหลักขับรถบุคลากรแรงแผนการที่จะพัฒนาความคิดในรายละเอียด. เขากล่าวว่าแผนจะขึ้นอยู่กับอำนาจหลักของความสามารถ ความสามารถเป็นจุดเริ่มต้นผ่านการบูรณาการทรัพยากรทางปัญญาในประเทศและต่างประเทศที่มีคุณภาพสูงในการสร้างทรัพยากรร่วมกันในสวนสาธารณะแพลตฟอร์มธุรกิจผู้เชี่ยวชาญและทรัพยากรมนุษย์เพื่อสร้างความสดใสมูลค่าเห็นอกเห็นใจที่อุดมไปด้วยสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม IC. ในปีนี้กิจกรรมออนไลน์และออฟไลน์ เพิ่มขึ้นถึงกว่า 170 สาขา. สัมมนาปัญญาประดิษฐ์ที่จัดขึ้นเพื่อส่งเสริมการพัฒนาของข้อดีปัญญาประดิษฐ์เร่งการก่อสร้างของประเทศที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่จัดโดยศูนย์เราหวังว่าจะใช้เวทีนี้ใช้ทรัพยากรร่วมกันแลกเปลี่ยนเรียนรู้. ศูนย์และทุกคนก็เต็มใจ ที่บ้านและต่างประเทศเพื่อร่วมมือกันเพื่อสร้างแพลตฟอร์มของการแลกเปลี่ยนและความร่วมมือระหว่างเจ้าหน้าที่วิจัยส่วนใหญ่ของเพื่อนร่วมงานของอุตสาหกรรมที่รวมตัวกันเพื่อการพัฒนาแข็งแรงของอุตสาหกรรม IC ของจีนที่จะมีส่วนร่วม
โรงเรียนหนานจิงมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์และศาสตราจารย์วังจังหวะใน "การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ VLSI DSP และการเรียนรู้ลึก" คำพูดที่นำเสนอการประมวลผลสัญญาณ VLSI จากการออกแบบความเร็วสูง, การออกแบบที่ใช้พลังงานต่ำทั้งอธิบาย VLSI เพิ่มประสิทธิภาพเทอร์โบถอดรหัสและอธิบาย ลึก VLSI และความลึกของการเรียนรู้การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายประสาทสรุปได้ในการออกแบบวงจรรวมที่ทันสมัย, การเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการประมวลผลสัญญาณ VLSI มากสามารถเพิ่มพลังหรือความเร็ว DNNs เป็นพื้นฐานของความลึกของการเรียนรู้นั้นในการใช้งานจริง ความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการสำนึกที่มีประสิทธิภาพของ DNNs
อิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนอาจารย์นักวิชาการของ Royal Academy of Engineering ในสหราชอาณาจักรเวย์น Luk: คำพูดของ "การพัฒนาระบบ reconfigurable จากการวิจัยในการฝึก" อธิบายถึงวิธีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลที่กำหนดเอง, เทคโนโลยี reconfigurable โดย Microsoft และ Amazon แสดงให้เห็นถึงเซิร์ฟเวอร์เมฆเร่งฮาร์ดแวร์และชี้ให้เห็นทิศทางของการเปลี่ยนแปลงจากการวิจัยในการฝึกเป็นเวลาสามฟังก์ชั่น AI จะต้องมีการปรับแต่งฮาร์ดแวร์และสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ซอฟแวร์สถาปัตยกรรมการประมวลผลที่จะได้รับการปรับแต่งแพลตฟอร์มการวิจัย: ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์การออกแบบระบบอัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือ , แพลตฟอร์มการวิจัยเพื่อระบบนิเวศ: เร่งการพัฒนาโปรแกรม AI เพื่อลดต้นทุน
ศาสตราจารย์บัณฑิตวิทยาลัยจีน Academy of คีย์วิทยาศาสตร์วูน่าน "การวิจัยและพัฒนาชิปปัญญาประดิษฐ์แนวโน้มของระบบการมองเห็น" คำพูดที่นำเสนอในแง่ของการรวมกลุ่มของเซ็นเซอร์ภาพที่แตกต่างกันของหน่วยความจำหน่วยประมวลผลเครือข่ายประสาทการวิเคราะห์ของแบนด์วิดธ์ข้อมูลการใช้พลังงานและการทำงานอื่น ๆ
Zheng Lirong คณบดี School of Information Science and Engineering มหาวิทยาลัย Fudan กล่าวสุนทรพจน์เรื่อง "Internet of Things Edge Computing และ On-Chip Intelligent System"
มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียลอสแอศาสตราจารย์ Lei การเรียนรู้เชิงลึกและการแบ่งปันชิป AI และ บริษัท ขนาดใหญ่ในเชิงกลยุทธ์ AI ชิป "สถาปัตยกรรมชิป AI และแนวโน้ม" คำพูดจาก CPU, GPU, FPGA, ASIC และสมองชิป (NPU) แสดงให้เห็นถึงตัวประมวลผลหลักในอุตสาหกรรม AI และแสดงให้เห็นถึงสามส่วนที่สำคัญของแอพพลิเคชัน AI Chip ได้แก่ การฝึกอบรมการให้เหตุผลแบบคลาวด์การให้เหตุผลด้านขอบและโอกาสในการรวม AI และชิป AI ในอนาคต
การสัมมนาในช่วงบ่ายยังคงหนานจิง Ding ไก่เทคโนโลยีสารสนเทศ บริษัท ซีอีโอวังฉีในคำพูดของเขา "และส่งเสริมการพัฒนาร่วมกันของปัญญาประดิษฐ์และ EDA" ชี้ออกปัญญาประดิษฐ์เป็นโอกาสที่จะนิพพานวิญญาณ EDA, EDA และปัญญาประดิษฐ์สามารถส่งเสริมซึ่งกันและกัน จากมุมมองของเซมิคอนดักเตอร์กระบวนการ IC ออกแบบทรัพย์สินทางปัญญา, การออกแบบวงจรการออกแบบระบบและอื่น ๆ ที่มีขนาดใหญ่แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และความท้าทายและแสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในรูปแบบการออกแบบการเรียนรู้เครื่องอนาล็อกการวิเคราะห์ของ วิวัฒนาการขั้นตอนวิธีการประมวลผลภาพ
รองประธานลึก Kam-เทคโนโลยีชิป R & D เฉิน Zhongmin ใน "ฮาร์ดแวร์ / ซอฟแวร์ร่วมออกแบบสำหรับประสิทธิภาพการเรียนรู้ลึกอนุมาน" คำพูดอธิบายการพัฒนาของยุค AI ข้อมูลและคำนวณแรงผลักดันโดยอัลกอริทึมในการวิเคราะห์พิเศษ AI ตรรกะพัฒนาฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ สถานการณ์การประยุกต์ใช้ความต้องการฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ฮาร์ดแวร์โดยเฉพาะเอไอเอไอต้องการที่จะอธิบายว่าทำไมพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณลดการใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ร่วมออกแบบจากมุมมองที่ใช้ร่วมกันของลึก AI การแก้ปัญหาการให้เหตุผล
IFLYTEK วัง Shijin รองประธานฝ่ายการวิจัยที่ "การพัฒนาล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์สำหรับเวทีการเรียนรู้ลึกที่จะแนะนำ" พูดว่าแนวโน้มของปัญญาประดิษฐ์เป็นฮาร์ดแวร์เทคโนโลยีที่สำคัญวิธีการรวมเทคโนโลยีอัลกอริทึมกรอบโอเพนซอร์ส , AI บริการระดับมืออาชีพในแง่ของความลึกของการเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่อำนาจการใช้คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์อื่น ๆ ที่นำเสนอประสบการณ์ในอุตสาหกรรมเพื่อให้ประสบความสำเร็จให้ห่างไกลจากหน่วยสืบราชการลับการคำนวณการรับรู้ปัญญาประดิษฐ์เชาวน์ปัญญาแสดงให้เห็นถึงสามขั้นตอนที่ใช้ร่วมกันได้รับการยอมรับ . รู้นวัตกรรมใหม่ที่ฉลาดและปัญญาประดิษฐ์การประยุกต์ใช้นวัตกรรมในการแปลในช่องปากความรู้เหตุผลสามัญสำนึกเหตุผลวัง Shijin ยังชี้ให้เห็นว่าการศึกษาเชิงลึกโปรแกรมประยุกต์ขององค์กรของจุดปวดรวมถึงการใช้การรักษาความปลอดภัยข้อมูลและต้นทุนต่ำมาเปิดแพลตฟอร์มการเรียนรู้จะไม่เข้ากันโดยใช้กรอบที่มาเปิดให้บริการเฉพาะสำหรับโครงสร้างที่เรียบง่าย ขนาดใหญ่ประสิทธิภาพการใช้งานความมั่นคงแพลตฟอร์มเป็นเรื่องยากที่จะรับประกัน; สร้างเวทีการเรียนรู้ขององค์กรของตัวเองยาก
วิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมมหาวิทยาลัย Notre Dame ศาสตราจารย์ด้านประวัติศาสตร์ที่ยูยี่ "Chip.ai VS Net.ai: Scaling สำหรับขอบอนุมานลึกโครงข่ายประสาท" คำพูดเช่นการวิเคราะห์การประยุกต์ใช้สากลของปัญญาประดิษฐ์ฮาร์ดแวร์ปัญญาประดิษฐ์ชิปปัญญาประดิษฐ์ ความท้าทายที่อธิบายช่องว่างประสิทธิภาพช่องว่างระหว่างประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการเยียวยาเสนออื่น ๆ เพื่อให้ช่องว่างการอ้างตัวอย่างของความสำเร็จของเวลาเดียวกันควอนตัมที่ก่อให้เกิดคำถามหลาย: ทำไมแม้กระทั่งเครือข่ายไบนารีที่เชิงปริมาณมากที่สุด ลดลงไปยังเครือข่าย 1 บิตกว้างและบางส่วนยังคงทำงานด้วยหรือไม่ที่จะรักษาระดับเดียวกันของความถูกต้องค่าใช้จ่ายที่เกิดจากน้ำหนักปริมาณเท่าไหร่วิธีการตรวจสอบจำนวนที่เหมาะสมของบิตที่จะได้รับผลการบีบอัดที่ดีที่สุด?
ฟอรั่มโต๊ะกลมแขกผู้เข้าพักที่ "โอกาสและความท้าทายชิปปัญญาประดิษฐ์ของจีน" มีการอภิปรายอุ่น
'ผมเอาสามนักศึกษาปริญญาเอกคนแรกที่จบการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ไปให้กับ บริษัท ฮาร์ดแวร์ แต่ปีที่ผ่านมาผมได้พบกับสามของพวกเขาใน Google. มหาวิทยาลัย Notre Dame รองศาสตราจารย์วิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมประวัติ Yi Yu ไม่สามารถช่วย แต่พูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อนี้ Tucao
ในปีที่ผ่านมาความนิยมของอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตในการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีปัญญาประดิษฐ์ที่ระดับความลึกในฐานะตัวแทนของร้อนทำให้หลายคนคิดว่าของซอฟต์แวร์ที่จะครองการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ 'ไม่ว่าสิ่งที่นักเรียนหลายคนเรียนรู้ที่มีความคิดที่จะทำ บริษัท ซอฟต์แวร์ เพราะการรักษาสูงมีชิปอย่างรวดเร็ว. 'ประวัติยี่หยูกล่าวว่า
แต่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าปัญญาประดิษฐ์ข้อมูลขนาดใหญ่, คอมพิวเตอร์เมฆที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาอย่างรวดเร็วยังคงต้องชิปเป็นฝ่ายสนับสนุน
ประวัติ Yi Yu เชื่อว่าชิปปัญญาประดิษฐ์จะยังคงร้อน 'ชิป AI หลายฉากสำหรับการให้บริการบางอย่างเช่นกำลังใจเป็นฉากที่มากขึ้นและการใช้งานไอต้องใช้ชิปทุ่มเทมากขึ้นนอกจากนี้ยัง AI มากขึ้นก็จะช่วยเพิ่มความต้องการประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังการใช้งานการสร้างระบบนิเวศได้แรงหนุนจากความต้องการสำหรับชิปยังคงขยายตัว.
"เราส่งสินค้าออกประสบการณ์ของลูกค้าเป็นพื้นฐานแล้วเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอัลกอริทึมและชิปที่ขาดไม่ได้. รองประธานฝ่ายวิจัยและการพัฒนาของเทคโนโลยีชิป Kam เฉิน Zhongmin คิดลึกขั้นตอนวิธีและชิปส่งเสริมซึ่งกันและกันจะเป็นปรากฏการณ์ในระยะยาว
ในยุคของ CPU ครอบงำอุตสาหกรรมชิปของจีนที่อยู่เบื้องหลังมานาน. ด้วยการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่เราได้ตรงกับประเทศที่พัฒนาแล้วเริ่มต้นในชิป AI
ในกรณีนี้บางส่วนของจีนอ้างว่า 'ผู้นำระดับโลก' AI ชิป. แต่ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าระดับของการปฏิบัติที่ไม่ได้เป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดที่กังวลจริงควรจะนำมาใช้ร่วมกับชิปเหล่านี้มีความแน่น
'การดำเนินงานบนหลักเดียว (ต่างประเทศ) ได้ทำแบบเดียวกัน.' เฉินกล่าวว่า Zhongmin แต่ AI คำแนะนำชิปชุดที่กำหนดเองเมื่อผู้ใช้จะต้องเรียนรู้ที่จะใช้ บริษัท ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ที่จะใช้เครื่องมือนี้เพื่อให้ จะต้องให้ความสนใจกับการพัฒนาและส่งเสริมห่วงโซ่เครื่องมือ 'เช่นนั้นกว่ารถที่ทำ แต่ไม่ได้วิธีการที่จะสอนคนอื่น ๆ ที่จะเปิดมันมากจะมีผลต่อชิปของคุณไม่มีใครที่จะจ่าย.
อุตสาหกรรมเชื่อว่า GPU ของ Nvidia เป็นหลักเหตุผลคือการที่ดีของระบบนิเวศที่อำนวยความสะดวกในการพัฒนาจากการใช้งานของการเป็นมิตรที่สะดวกในการพัฒนาและระบบนิเวศของอัลกอริทึมการโยกย้ายเรายังคงล้าหลังประเทศที่พัฒนาแล้ว
ประวัติ Yi Yu ชี้ให้เห็นว่าประเทศจีนยังคงล่าช้าอยู่เบื้องหลังมากขึ้นในบางพื้นที่ของชิปเช่นเทคโนโลยีหลักของความเร็วสูงสมาชิก ADC / DAC ยังเข้าใจในสหรัฐอเมริกาและการส่งออกที่บ้านในอนาคตอาจจะกลายเป็นคอขวดในอุตสาหกรรม. นอกจากนี้ชิปในประเทศขาดแคลนพรสวรรค์ นอกจากนี้ยังได้รับการเปิดเผย 'ผู้สำเร็จการศึกษาเซมิคอนดักเตอร์จำนวนมากดังนั้นคนที่มาจะทำชิป? หนานจิง Ding ไก่อิเล็กทรอนิกส์เทคโนโลยี จำกัด ซีอีโอวังฉีกล่าวว่าอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์แห่งชาติออกจากความขาดแคลน 400,000 วิศวกร 'ตลาดในระยะสั้นต้องไป ทำชิป แต่ (คน) ขีด จำกัด และไม่ได้ช่วยให้เราสามารถตอบสนองความต้องการของตลาด.