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GTI技术总监梁进:存算一体AI芯片如何加速图像处理 公开课预告

发布时间:2019-05-27 01:19 来源:未知 编辑:admin

  在传统的冯·诺依曼结构中,计算单元和存储单元是相互独立的。在计算过程中,计算单元需要将数据从存储单元

  在传统的冯·诺依曼结构中,计算单元和存储单元是相互独立的。在计算过程中,计算单元需要将数据从存储单元中提取出来,处理完成后再写回存储单元。近年来处理器性能飞速提升,但是访问存储器速度并没有得到相应的提升,所以导致了访问存储器的速度无法跟上处理器消耗数据的速度,使得处理器的计算性能无法充分发挥出来,也就是业界所说的“存储墙”问题。

  存算一体架构被业界视为彻底解决“存储墙”问题的终极架构之一,是指在存储单元中加入计算单元,在存储中实现计算功能,省去了数据搬运过程,可以有效解决“存储墙”问题。

  CES 2019期间,硅谷华人AI芯片创业公司Gyrfalcon Technology(以下简称GTI)发布了三款基于计算存储一体化的独创APiM架构的AI加速芯片,可以将网络模型和数据以及激活单元一次性预加载到芯片上,不必再与存储器进行频繁的数据搬运,能够节省大量功耗,有效提升计算性能。

  存算一体架构也是目前AI芯片领域最为大家所关注的研究方向之一,那么存算一体AI芯片的发展现状及应用前景究竟如何呢?

  5月16日晚7点,GTI北京中心技术总监梁进将在智东西公开课平台主讲《存算一体AI芯片如何加速图像处理》。梁进老师将从存算一体AI芯片研究进展、APiM架构的存算一体磁存储MRAM芯片的特点及其在图像处理领域的应用等方面为我们带来系统讲解。

  主题:存算一体AI芯片如何加速图像处理时间:5月16日地点:「AI芯片」社群、智东西公开课小程序

  主题:存算一体AI芯片如何加速图像处理讲师:GTI北京中心技术总监梁进提纲1.存算一体AI芯片研究进展2.基于APiM架构的存算一体磁存储MRAM芯片的特点3.存算一体AI芯片在图像处理中的应用4.APiM架构芯片开发环境与应用案例

  梁进,现任 Gyrfalcon Technology Inc.(GTI)北京中心技术总监;本科毕业于北京邮电学院无线电工程微波通信专业;拥有清华大学无线多年的工作经验,对嵌入式系统的开发,视频会议系统的终端侧和系统侧的研发与实现、都进行过深入的研究与实践。

  本次课程我们将设置主讲群,讲师将亲自入群交流。希望进入主讲群与老师认识和交流的朋友,扫描海报下方二维码添加智东西公开课联络员“大越(xdxaxx)”为好友,添加时请备注“姓名-公司-职位或姓名-学校-专业”,申请进入课程群交流。

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