“京师学堂”脑科学前沿系列讲座第二十四讲
时间：12-12
整理：3721RD
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寒武纪深度学习处理器
Deep-Learning Processor Chips
陈云霁 博士、研究员
中国科学院计算技术研究所
陈云霁博士带领团队最近发布了国际上首个执行深度学习的“寒武纪”神经网络处理器指令集DianNaoYu，受到国内外广泛关注。在此之前，他从事国产处理器的研发工作十余年，先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。已在包括ISCA、HPCA、MICRO、ASPLOS （计算机体系结构领域最重要的4个国际会议）、ISSCC、ICSE、IJCAI、Hot Chips、FPGA、IEEE Micro以及多个IEEE/ACM Trans在内的学术会议及期刊上发表论文90篇。曾获首届国家自然科学基金“优秀青年基金”、首届国家万人计划“青年拔尖人才”、中国计算机学会青年科学家奖以及中科院青年人才奖，并入选了MIT Technology Review评选的2015年度全球35位杰出青年创新者。
讲座内容摘要：
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，包括自动翻译、语音识别、图像识别等智能应用。然而，传统的CPU和GPU芯片在进行神经网络处理时在执行性能和能耗方面存在瓶颈限制。近年来，我们设计了国际上首个“深度学习”处理器及首个多核深度学习处理器，能将深度学习处理能耗降低多个数量级。相关工作获得了ASPLOS'14和 MICRO'14的最佳论文奖（亚洲迄今仅有的两次获计算机硬件顶级国际会议最佳论文），并入选了CACM评选的研究亮点，引起了国际同行的广泛关注。
时间：2016年4月29日 下午2-4点
地点：北京师范大学 英东学术会堂 第三讲学厅（主楼广场西侧）
Deep-Learning Processor Chips
陈云霁 博士、研究员
中国科学院计算技术研究所
陈云霁博士带领团队最近发布了国际上首个执行深度学习的“寒武纪”神经网络处理器指令集DianNaoYu，受到国内外广泛关注。在此之前，他从事国产处理器的研发工作十余年，先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。已在包括ISCA、HPCA、MICRO、ASPLOS （计算机体系结构领域最重要的4个国际会议）、ISSCC、ICSE、IJCAI、Hot Chips、FPGA、IEEE Micro以及多个IEEE/ACM Trans在内的学术会议及期刊上发表论文90篇。曾获首届国家自然科学基金“优秀青年基金”、首届国家万人计划“青年拔尖人才”、中国计算机学会青年科学家奖以及中科院青年人才奖，并入选了MIT Technology Review评选的2015年度全球35位杰出青年创新者。
讲座内容摘要：
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，包括自动翻译、语音识别、图像识别等智能应用。然而，传统的CPU和GPU芯片在进行神经网络处理时在执行性能和能耗方面存在瓶颈限制。近年来，我们设计了国际上首个“深度学习”处理器及首个多核深度学习处理器，能将深度学习处理能耗降低多个数量级。相关工作获得了ASPLOS'14和 MICRO'14的最佳论文奖（亚洲迄今仅有的两次获计算机硬件顶级国际会议最佳论文），并入选了CACM评选的研究亮点，引起了国际同行的广泛关注。
时间：2016年4月29日 下午2-4点
地点：北京师范大学 英东学术会堂 第三讲学厅（主楼广场西侧）
这个不发在csarch版就过分了