活动亮点
系列论坛，AI技术前沿精粹尽览
独家经验分享，顶尖学者零距离
探讨前沿技术，亦分享职业经验
助你成为更好的研究者、工程师
时间：2019年3月21日 14:00～18:00
地点：北京 · 海淀 中科院计算所 一层报告厅
报告内容
/// 14:00～14:15
开场致辞
黄铁军
北京智源人工智能研究院院长，北京大学计算机科学技术系主任
/// 14:15～14:50
类脑计算
施路平
清华大学教授，，类脑计算研究中心主任
类脑计算是借鉴人脑存储处理信息的方式发展的新型技术，类脑计算系统是基于神经形态工程打破“冯•诺依曼”架构束缚、适于实时处理非结构化信息、具有学习能力的超低功耗新型计算系统。它是人工通用智能的基石，拥有极为广阔的应用前景。当前欧盟、美国等均斥巨资长期支持此研究，但是这项研究目前处于起步阶段，尚未形成公认技术方案。此报告将从为什么（why）？做什么（what）？和怎样做（how）？三方面来分析类脑计算及芯片面临的挑战和可能的解决方法。
/// 14:50～15:25
人工智能视觉系统芯片
吴南健
中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室研究员
人工智能视觉系统芯片集成了高速图像传感器和大规模并行视觉信息处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制和功能，可实现高速视觉信息获取和信息处理的系统速度，在国防和民用领域具有广泛的应用前景。报告将介绍人工智能视觉系统芯片的国内外研究进展及我们的研究工作，介绍典型视觉芯片的工作原理、芯片的体系架构、多级异构并行的处理器设计、计算机视觉和深度学习算法的开发及其实验结果，并探讨今后人工视觉系统芯片发展的趋势。
/// 15:25～16:00
云平台与人工智能
刘涛
金山云合伙人, 云计算产品中心总经理
本报告将介绍公有云平台对人工智能应用的各个环节的支撑，人工智能企业在云平台的应用场景，以及云计算平台中应用人工智能芯片的经验与需求。
/// 16:00～16:35
基于FPGA的深度神经网络加速器设计探索展望
孙广宇
北京大学长聘副教授、特聘研究员
近年来，学术界/工业界提出了多种针对神经网络算法的加速器，其中基于FPGA的加速器具备开发周期短、能效较高、可重构的优点。本次报告将介绍课题组关于FPGA加速器“设计空间探索”、“设计自动化”等方面的工作，并讨论与其他类型加速器（如xPU、PIM、类脑等）在未来的潜在结合。
/// 16:35～17:10
深度学习处理器
陈云霁
中科院计算所智能处理器中心主任、研究员、博导
以深度学习为代表的人工神经网络是机器学习最重要的方法之一，在云端和终端都有非常广泛的应用（例如广告推荐、自动翻译、语音识别、图像识别等）。然而传统的CPU和GPU芯片在进行神经网络处理时遇到了严重的性能和能耗瓶颈。近年来，我们提出了国际上首个深度学习指令集，和Inria合作设计了国际上首个深度学习专用处理器架构，能将深度学习处理能耗降低多个数量级。在此基础上研制了国际上首个深度学习专用处理器芯片寒武纪，引起了国际同行的广泛关注。
/// 17:10～17:40
圆桌论坛（所有报告人）
未来AI芯片体系结构发展趋势与人才
交通路线
北京海淀区中关村科学院南路6号
中国科学院计算技术研究所，一层报告厅
关于主办方
北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下，由北京市科委和海淀区政府推动成立，依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。
报名方式
长按识别上方二维码
联系我们：[email protected]