06月30日10:10 黄志洪：面向深度学习的FPGA加速结构优化手艺-讲座报告-尊龙凯时

讲座编号：jz-yjsb-2018-y045

讲座问题：面向深度学习的FPGA加速结构优化手艺

主讲人：黄志洪助理研究员中国科学院电子学研究所

讲座时间：2018年6月30日（周六）上午10：10

讲座所在：阜成路西校区教一楼106聚会室

加入工具：治理科学与工程研究生及对此专题感兴趣的全校师生

主理单位：研究生院

承办单位：盘算机与信息工程学院

主讲人简介：

黄志洪，男，博士，中国科学院电子学研究所助理研究员。2005年、2008年先后结业于西安电子科技大学电子工程学院、微电子学院，划分获学士、硕士学位，2016年在中国科学院大学获工学博士学位。2008年起至今在中国科学院电子学研究所从事可编程芯片架构及电路设计研究事情，先后担当人工智能芯片组组长、产品妄想部部长，认真设计了多款高性能FPGA可编程嵌入式存储、信号处置惩罚�？榛チ巴ǖ澜峁�，包括多款大容量FPGA、可编程嵌入式IP核等。作为课题认真人主持国家自然科学基金青年项目、北京市食物清静大数据重点实验室开放课题，作为主管设计师向导研究组举行北京市重大专项脑科学项目类脑盘算芯片课题研究事情，作为手艺认真人主持中科院/外专局“国际相助同伴妄想”子课题与瑞士洛桑理工大学恒久相助研究逻辑锥结构FPGA设计手艺，作为焦点主干加入核高基国家重大专项、中科院重点安排、中科院主要偏向、国家自然科学基金面上项目、科技委前沿立异局重大专项等项目。同时作为国科大“科创妄想”现实手艺认真人指导高校学生开展项目研究，作为副导师协助指导作育多名博士、硕士研究生。现在已在海内外着名期刊/聚会上揭晓学术论文二十余篇，申请中国发明专利12项。

主讲内容：

随着近年来深度学习手艺迅速生长，其算法模子也履历了一个快速迭代的周期, 其中,深度卷积神经网络（DCNN）因其能有用提高算法的准确度与效率,已成为人工智能主流的算法模子之一。由于其多层感知、共享权值，有着很强的非线性表述能力，很是适用于光谱信息大数据样本下剖析建模。然而，深度神经网络实现结构重漂后高，在实现大数据中心检测以及在线实时检测应用时，不管是深度学习集群照旧智能便携终端都对信号处置惩罚器提出了速率和能耗的严肃挑战。本报告从“信号处置惩罚平台剖析”、“基于FPGA的算法加速研究”、“处置惩罚器结构的优化探索”等方面先容面向光谱剖析应用的深度学习高能效并行处置惩罚器的设计加速实现，以及整体结构的刷新优化。