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中国航天-帝国理工中英人工智能联合实验室常务副主任、帝国理工人工智能定制计算研究组负责人、欧盟FP7和英国EPSRC等专项负责人,中国人工智能产业创新联盟成员。曾获欧盟科研影响力奖、帝国理工杰出成就奖、桑坦德银行奖,并获得FCCM、ASAP最佳论文提名2项,欧盟HiPEAC委员会最佳论文两项,国际核心期刊和会议论文发表30余篇,发明专利7项,国际专利1项。带领鲲云研发的人工智能芯片“星空”、“雨人”已成功应用到航天、航空、电力、智慧城市等多个领域,并推出了以自主研发芯片架构为底层,以开放应用平台为依托,为人工智能的顶层应用开发提供计算资源的人工智能平台,为如毛细血管般的物联网应用终端装上“智能大脑”。
中国航天-帝国理工中英人工智能联合实验室常务副主任、帝国理工人工智能定制计算研究组负责人、欧盟FP7和英国EPSRC等专项负责人,中国人工智能产业创新联盟成员。曾获欧盟科研影响力奖、帝国理工杰出成就奖、桑坦德银行奖,并获得FCCM、ASAP最佳论文提名2项,欧盟HiPEAC委员会最佳论文两项,国际核心期刊和会议论文发表30余篇,发明专利7项,国际专利1项。带领鲲云研发的人工智能芯片“星空”、“雨人”已成功应用到航天、航空、电力、智慧城市等多个领域,并推出了以自主研发芯片架构为底层,以开放应用平台为依托,为人工智能的顶层应用开发提供计算资源的人工智能平台,为如毛细血管般的物联网应用终端装上“智能大脑”。
- 数据流定制架构的原理和发展
- 数据流定制架构与指令集架构的区别
- 数据流定制架构的应用
- 前端开发快速应用数据流定制架构的方法
从技术上来说,目前芯片主要包括指令集架构和数据流架构两种实现方式,指令集架构主要包括Intel X86架构、ARM架构以及最近比较流行的RISC-V开源架构,总体来说,三者都属于通用指令集架构;数据流架构采用数据流引擎的方式实现。二者的区别在于指令集架构通用性强但性能不高,而数据流架构则性能比较强而通用性不高。
鲲云科技自主研发的数据流定制架构芯片采用数据流引擎的方式提升性能,通过端到端自动编译开发平台解决芯片的通用性问题,并且支持大规模深度学习网络在低功耗环境下高速运行,可适应工具链具备极强的通用性,可以快速实现从硬件、软件、系统和算法一体化的应用解决方案。
8月9日晚8点,AI芯片合辑第一季第7讲将开讲,由鲲云科技CEO牛昕宇主讲,主题为《基于数据流定制架构的AI应用与实践》。