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学术科研

陈夕子作“深度学习模型加速与硬件架构设计”学术报告

发布日期:2021-12-24 发表者:陈治国 浏览次数:



   (图文|周钰滢  审核人|陈夕子)12月23日下午,学院2021年第24期“Happy Hour”活动在逸夫楼C603会议室举行。学院大数据科学系陈夕子副研究员作了“深度学习模型加速与硬件架构设计”的学术报告。报告由李立教授主持,学院多位老师与同学参加交流会。


   陈夕子老师首先介绍了相关研究背景,对历年来不同深度学习模型的运算量、模型复杂度和准确率进行了总结,阐述了研究深度学习模型优化与加速方法、探索高效并行计算架构的必要性。随后,她从算法和计算架构两个角度对研究进行了介绍:其中算法角度,主要探讨了包括模型剪枝与压缩、冗余运算的实时检测和消除、低精度/混合精度运算等方法;架构角度,分别举例介绍了近存储器架构和存内计算架构。通过算法和计算架构的协同设计与优化,使得在不影响模型准确率的前提下能够显著降低模型复杂度和计算量,有效提高处理速度和能效,推动深度学习模型在机器人、无人机等资源有限的移动设备上的部署。最后陈夕子老师简要介绍了知识蒸馏、网络结构搜索等其他相关研究方向,并进行了总结与展望。


   报告结束,老师和同学们对相关研究表现出浓厚兴趣,并与陈夕子老师展开热烈讨论。最后,李立教授对报告内容和意义进行总结,本次Happy Hour活动在轻松愉快与收获满满的氛围中结束。