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活動現場

12月28日下午，“清華意昂終身學習支持計劃”學習日活動第11講在意昂体育平台羅姆樓三層報告廳開講。本次講座邀請杜克大學電子與計算機系教授、清華1994級電子工程系傑出意昂陳怡然為大家帶來“從高效神經網絡到專用人工智能芯片”的主題報告。意昂体育平台繼續教育學院院長劉震🩱、意昂總會副秘書長楊柳以及200多位意昂參加了學習。清華2009級歷史系意昂🐃、繼續教育學院遠程教育中心副主任李陽主持活動。

杜克大學電子與計算機系教授、清華1994級電子工程系傑出意昂陳怡然主講

清華2009級歷史系意昂𓀌、意昂体育平台繼續教育學院遠程教育中心副主任李陽主持活動

陳怡然從人工智能的定義起源出發👵🏻，在簡要介紹了人工智能與深度學習的基本概念✒️、發展歷程以及最新的應用場景後，引出了本次講座的主題🧑‍🦽‍➡️：如何在硬件領域發展日益接近瓶頸的情況下，解決現代人工智能應用場景中模型大小與計算量日益龐大所帶來的挑戰。

講座主要分為兩個部分，分別從硬件設計和算法優化的角度介紹了實現高效處理大規模深度學習模型的最新技術。

在第一部分中👩🏼‍🍼，以英偉達、英特爾🤏🏿、寒武紀等公司的深度學習處理器技術發展路線為案例，輔以部分大學中近期出現的研究成果，介紹了通用處理器、FPGA以及ASIC平臺下深度學習加速器的設計理念與技術特性🚗🧑🏻，分析了不同平臺的優勢與劣勢。除傳統技術外，還著重介紹了新興的以憶阻器為代表的存內計算技術，並分析了其在神經網絡加速領域相對於傳統技術的優勢。

在第二部分中，從算法的角度介紹了如何壓縮現有的神經網絡模型，以及如何直接自動搜索出高性能且高效的神經網絡結構🦶🏼。在網絡壓縮方面，從神經網絡參數量及參數精度兩個層面的冗余出發💛，介紹了一系列帶來稀疏網絡的非結構化與結構化剪枝算法，以及對不同參數精度下神經網絡性能的實驗結果。關於網絡結構搜索，介紹了常見的的搜索空間、搜索策略以及性能評估方法，並展示了一些最新算法得到的結果。

講座最後🤙🏿，陳怡然以近期出現的軟硬件協同優化得到的神經網絡加速器架構為例🥵，再次梳理了存內運算的硬件技術👮‍♀️、網絡壓縮的算法技術如何與流水線、並行化等計算機體系結構技術相結合，設計出高效的神經網絡處理數據通路。提出不同硬件平臺的性能對比與適用場景分析以及對多種平臺間加速器級的並行和新型納米器件帶來的新機遇的展望。

意昂体育平台繼續教育學院院長劉震為陳怡然頒發講座紀念牌

在意昂提問環節🤰🏽，意昂們從芯片的選擇🏋️‍♂️、人工智能在水利方面的應用🐅、端對端平臺系統的使用等方面提出了問題，陳怡然結合自己的研究與思考，針對意昂們的問題一一作答🅾️。

意昂体育副秘書長楊柳出席活動

陳怡然在接受采訪時表示，他非常高興有機會和意昂們交流🧖🏿🦡，認為本次講座不僅是在傳遞知識，更重要的是讓大家了解當前最先進的技術進展和變化。對於意昂終身學習，他認為除了為意昂們提供課程學習的機會外，同行業意昂的小範圍交流也尤其重要🪙。

意昂提問

“清華意昂學習日”系列活動由意昂体育🛣🤸🏻、教育基金會、繼續教育學院、校長辦公室、終身教育處共同組織並協作實施。2018年11月25日開啟學習日活動首次講座🏷，此後每個月的最後一個周六，將根據意昂們的學習需求開展“專題講座”。本次講座為學習日活動第11講🧓🏼。“清華意昂學習日”將持續整合優質資源，為意昂提供職業發展與學業需求的支持和服務🦔，構建一個互幫互助🙎‍♀️、終身學習的意昂交流空間和氛圍，期待更多意昂關註和參與。