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中科院“杰青”徐志伟研究员、“优青”陈云霁研究员做客学者论坛
文:教师发展中心 计算机学院 图:计算机学院 来源:党委教师工作部、人力资源部(教师发展中心) 时间:2017-05-21 6084

  5月12日,中科院计算所“国家杰出青年科学基金”获得者徐志伟研究员和“国家优秀青年基金”、“青年拔尖人才计划”获得者陈云霁研究员做客我校学者论坛,在图书馆“百学堂”为师生带来主题分别为“低熵计算系统”与“深度学习处理器”的两场精彩学术报告。论坛由计算机科学与工程学院副院长侯孟书教授主持。

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  徐志伟介绍说,当前的高端计算系统,不论是云计算系统还是高性能计算机,都很难做到既满足用户体验,又兼顾系统效率,一个重要原因就是计算系统熵(无序、干扰和不确定性)居高不下。徐志伟带领中科院计算所研究团队,提出“低熵计算系统”概念以应对这个难题,包括不同于图灵可计算性和算法可计算性的实用可计算性的概念、有潜力同时满足用户体验和系统效率需求的标签化冯诺依曼体系结构以及能够适配深度学习网络的可重塑处理器技术等。

  陈云霁和大家分享了他及其团队在“深度学习处理器”上的研究进展。他提出,以深度学习为代表的人工神经网络是最重要的人工智能方法之一,在云端和终端都有非常广泛的应用,如广告推荐、自动翻译、语音识别、图像识别等。然而如CPU和GPU等传统芯片,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,中科院计算所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处理器架构和首个多核深度学习处理器架构,能将深度学习处理能耗降低好多个数量级。相关工作获得了ASLOPS’14和MICRO’14的最佳论文奖,并入选CACM评选的研究亮点,引起了国际同行的广泛关注,深度学习处理器芯片“寒武纪”也应运而生。

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  在论坛进行的间隙,徐志伟和陈云霁与师生们频频互动,探讨了以diannao等指令集为基础的深度学习处理器技术在实际应用中的优势和局限,加深了从事不同领域研究师生对低熵计算系统和深度学习处理器的了解,为与会师生在相关方向的研究、探索提供了思路。

  本次活动由人力资源部教师发展中心主办,大数据研究中心、计算机科学与工程学院共同承办。

 

  相关链接:

  徐志伟,1956年出生,现任中国科学院计算技术研究所研究员、学术委员会主任。长期从事高性能计算体系结构,分布式计算系统与网络计算科学研究。曾任曙光超级服务器、国家高性能计算环境、网络虚拟计算环境、网格操作系统、处理ZB级数据的海云计算系统等多个国家和欧盟科研项目的技术负责人。获得 “国家杰出青年科学基金”、国家科技进步二等奖、中国计算机学会“王选奖”。成都电讯工程学院(电子科技大学前身)学习,获学士学位美国普度大学学习,获硕士学位。美国南加州大学学习,获博士学位。在美国罗格斯大学、纽约工业大学、南加州大学等地从事教学和科研工作。任中科院计算所智能中心研究开发部主任,曙光信息产业有限公司总工程师等职。中国科学院计算技术研究所研究员,历任副所长、总工程师、学位委员会主席。

  陈云霁,中国科学院计算技术研究所研究员。从2002年起,一直从事国产处理器的研发工作,先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。在包括ISCA、HPCA、ISSCC、Hot Chips、IJCAI、FPGA、SPAA、IEEE Micro以及5种IEEE/ACM Trans.在内的学术会议及期刊上发表论文40余篇,申请专利近30项。他是首届国家自然科学基金“优秀青年基金”获得者以及首届中组部“青年拔尖人才计划”入选者。还作为负责人带领科研团队获得“全国青年文明号”称号。


编辑:罗莎  / 审核:林坤  / 发布:一戈

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