伊利诺伊大学香槟分校陈德铭教授精彩讲解物联网应用中深度神经网络的设计

发布者:吴健雄学院 来源:bet9九州APP下载发布时间:2019-10-21 浏览次数:213

bet9九州APP下载吴健雄学院高端荣誉系列活动

bet9九州APP下载课外研学讲座

  


演讲人:陈德铭(美国伊利诺伊大学香槟分校教授

主   题:在物联网应用中深度神经网络的设计,编译和加速

时   间1022日(周二)16:00

地   点:九龙湖校区教二103

主   办:bet9九州APP下载吴健雄学院

  

主讲人简介

陈德铭博士,匹兹堡大学计算机科学学士,加州大学计算机科学硕士和博士,现任伊利诺伊大学香槟分校电子与计算机工程系教授。目前的研究包括系统级和高级综合、机器学习、GPU和可重构计算以及硬件安全等多个方向,并受邀做过110多场相关讲座。陈博士曾获UIUC颁发的Arnold O.Beckman研究奖,NSF职业奖,8项最佳论文奖,ACM SIGDA杰出新教员奖,并连续两次获得IBM教员奖,两次率队获得物联网领域的DAC国际系统设计大赛第一名,两次被评为优秀教师。此外,他还是唐纳德比格威利特工程学院学者、IEEE会员、ACM杰出演讲者和ACM TREES主编,并参与初创了英睿物联网等几家公司。


推荐理由

当今,各种类型的深度神经网络(DNN)被广泛应用于物联网的驱动。这些物联网应用依赖于DNN的有效硬件实现。陈德铭教授在本次讲座中将分析AI和物联网应用在将DNN映射到硬件加速器时面临的几个挑战,尤其是FPGA如何加速云和边缘设备上所搭载的DNN。针对FPGA不便于编程和优化缺点,教授将介绍一系列有效的设计技术,以在FPGA上实现高性能和高能效的DNN。其中包括自动化的硬件/软件协同设计,可配置的DNN IP核的使用,DNN层之间的资源分配,智能管道调度以及DNN还原和重新训练。教授将展示几种设计解决方案,包括用于视频字幕的长期循环卷积网络(LRCN)和用于人脸识别的Inception模块(GoogleNet)。


最近更新
当前热点
XML 地图 | Sitemap 地图