预告 | 清华大学博士生涂锋斌：设计神经网络硬件架构时，我们在思考些什么？

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主要内容

主题：设计神经网络硬件架构时，我们在思考什么？

本次公开课将围绕以下内容进行：

1. 研究背景

   基于神经网络的人工智能任务，给其硬件加速带来了怎样的需求？目前现有的通用计算平台存在哪些不足，可以从哪些方面考虑改进？

2. 计算模式

   对于神经网络而言，什么是好的计算模式？如何根据优化目标对计算模式进行优化？

3. 架构设计

   针对计算模式的需求，如何设计高性能、高能效的神经网络计算架构？可重构神经网络计算架构DNA（Deep Neural Architecture）具有哪些特点？

4. 实验结果

   DNA的性能与能效表现如何？与顶尖工作相比的情况如何？基于DNA架构的Thinker芯片，得到了李克强总理怎样的评价？

5. 总结思考

   围绕研究工作，有哪些设计经验可以与我们分享？

嘉宾介绍

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