5月20日，AMD 赛灵思联合智东西公开课策划的「AMD 赛灵思Vitis AI在线研讨会」顺利完结。

鉴智机器人视觉雷达产品线 FPGA 负责人吴迪、之江实验室健康医疗大数据研究中心研究专家林宏翔与Essex大学在读博士&CSC公派留学生陆禹帆三位「2021自适应计算挑战赛」获奖者，分别围绕基于AMD Xilinx KV26的立体视觉匹配方案、应用Vitis-AI开发边缘端计算机辅助诊断系统、任务和场景自适应的AI计算平台解析进行了直播讲解。错过直播的朋友可以点击底部「阅读原文」收看完整回放。

2021自适应计算挑战赛由 AMD 赛灵思联合Hackster.io共同举办，要求开发者综合运用 AMD 赛灵思的自适应计算平台与 Vivado® ML、Vitis™ 统一软件平台和 Vitis AI 开发环境，开发创新应用，解决现实问题。2021自适应计算挑战赛由边缘计算、数据中心AI、数据中心分析三大主要赛道，以及赛灵思大学计划、科技女性两个最新赛道构成。今年4月，「2021自适应计算挑战赛」公布了五个赛道的14位获奖者，奖金总额达 70000 美元。

Vitis AI 开发环境是 AMD 赛灵思的开发平台，适用于在 AMD 赛灵思硬件平台（包括边缘器件和 Alveo 卡）上进行人工智能推断。Vitis AI 开发环境由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。

6月17日，AMD 赛灵思再次联合智东西公开课推出「AMD 赛灵思自适应计算平台 & Vitis AI在线研讨会」，并邀请到2021自适应计算挑战赛三位获奖者参与。

他们分别是大数据分析一等奖获得者DatenLord硬件负责人吴迪、科技女性(WIT)奖获得者上海交通大学密西根学院长聘教轨助理教授郭鑫斐、边缘计算三等奖获得者华南理工大学计算机科学与工程学院2019级本科生王延葵。三位主讲人将以视频直播形式分别进行主题分享。

DatenLord硬件负责人吴迪博士毕业于美国Texas A&M大学计算机系EDA专业，曾在Cadence和Mentor Graphic担任过软件工程师，从事的工作包括ASIC后端布线算法设计和时序优化，有丰富的软硬件设计经验。

本次研讨会，吴迪博士将以《硬件加速区块链零知识证明ZK-SNARK》为主题，从什么是零知识证明及其在区块链和Web3.0中的应用、零知识证明中需要解决的运算瓶颈、Poseidon哈希算法的硬件加速、基于SpinalHDL和Cocotb的硬件设计方法等方面进行深入讲解。

在吴迪博士分享之后，上海交通大学密西根学院长聘教轨助理教授郭鑫斐将就《应用Vitis AI实现肌肉注射部位视觉检测》这一主题进行直播讲解。

郭鑫斐教授博士毕业于弗吉尼亚大学，硕士毕业于佛罗里达大学，曾任职于英伟达、IBM，作为主要贡献者主持或参与芯片流片7颗，在集成电路设计、EDA和FPGA等领域会议期刊发表论文30余篇，出版著作1本，获得3次最佳论文、专题奖。

本次研讨会，郭鑫斐教授将围绕团队在2021年的AMD赛灵思自适应计算比赛中摘取了女性科技专项奖的项目J-Eye: Intramuscular Site Detection for Autonomous Injection（一种用于检测肌肉注射部位检测的低成本解决方案）展开，并着重介绍Vitis-AI赋能的医学人工智能方案，及其教学和实践经验。

最后出场进行分享的是华南理工大学计算机科学与工程学院2019级本科生王延葵。他曾获取全国大学生计算机系统能力大赛编译系统设计赛二等奖，美国大学生数学建模竞赛Finalist奖。

王延葵将以《基于视觉演示学习的自动驾驶小车》为主题进行分享。本项目从工业机器人的示教学习方案中得到启发，王延葵团队在ROS机器人框架下设计了一套基于视觉信息和神经网络的小车自动驾驶程序，并部署在KV260平台上。使用该方案，开发者只需要人工驾驶小车在所需固定路线中行走若干次，小车在后续应用中将获取摄像头图像输入网络，就能实现按照原有路线行走。

研讨会将在智东西公开课知识店铺进行视频直播，从晚上19点开始，持续到21点。其中，20:30-21:00为问答环节，三位主讲人将在线答疑。欢迎大家报名参与此次研讨会。

报名方式

对研讨会感兴趣的朋友，可以扫描下方二维码，添加小助手瑞奇进行报名。已添加过瑞奇的老朋友，可以给瑞奇私信，发送“赛灵思2202”即可报名。

同时，为了方便大家交流和咨询，针对「AMD 赛灵思自适应计算平台 & Vitis AI在线研讨会」还设置了专属交流群，将会邀请主讲人加入。希望加入交流群与主讲人直接认识和交流的朋友，也可以向瑞奇进行申请。