南京大学计算机软件新技术国家重点实验室   

摘 要：

随着人工智能时代的到来，支撑深度学习算力的人工智能芯片已经成为行业的热点。从GPU到TPU，各式各样的人工智能芯片层出不穷、百花争艳。本报告以一个独特的视野，即从历史上GPU的发展演进来试图推演人工智能芯片的发展趋势。报告结合研究小组在GPNPU架构领域近年来一系列的科研成果，介绍了一种兼具通用编程性和专用集成电路低功耗特点的人工智能芯片架构以及设计环境。

报告人简介:
梁晓峣，上海交通大学计算机科学与工程系教授，博导及学科带头人。中组部青年千人计划，上海市五四青年奖章获得者。博士毕业于美国哈佛大学（Harvard University）。曾在美国NVIDIA公司担任资深体系架构师，从事图形处理器GPU的研发工作。研究方向包括计算机体系结构，集成电路设计，低功耗软硬件协同设计以及大数据中心系统架构等。发表论文50余篇，包括国际顶级学术会议ISCA, HPCA, MICRO, ISSCC等，多次入选计算机体系结构年度最佳论文（IEEE MICRO TOP PICKS）。主持和参与多项国内和国外自然科学基金，是多个国际学术会议和期刊的特邀评审。在基于人工智能的软硬件设计和应用上，包括图像识别、安防、自动驾驶和智能医疗等领域有一系列的研究成果。