2024-12-25
2024年12月6日，上海期智研究院第4期“SQZ Talk”学术论坛邀请上海交通大学蒋力教授带来专题报告“Energy-efficient Neuromorphic Computing”。论坛由姜建娟博士主持。
报告人简介
蒋力
上海期智研究院PI
上海交通大学教授
蒋力教授分别于上海交通大学与香港中文大学获得学士与博士学位。研究方向为计算机体系架构与设计自动化。在AI专用处理器，编译器，异构加速器设计，与存算一体架构等领域有多项技术突破成果。在相关领域发表会议与期刊论文100余篇，获2次最佳论文奖，1次最佳博士论文奖，多次最佳论文提名。入选国家级青年人才计划，曾获ACM上海新星奖， CCF集成电路Early Career Award等。承担二十余项国家、省部级项目，相关成果已被引入IEEE P1838标准，并且与台积电、华为和阿里巴巴合作的几项技术已商业化使用。
蒋力教授 专题报告
边缘云协同智能计算系统旨在解决工业规模应用中部署复杂深度学习模型的挑战，该系统利用云服务器进行全局模型训练，并在边缘设备上执行本地推理，以优化性能和效率。然而，实现高效模型部署、推理，同时确保数据安全性、高模型精度和低延迟仍存在诸多挑战。当前主要问题包括高昂的云计算成本、非最佳通信效率、边缘设备易受攻击性以及推理性能的限制。本次报告针对这些挑战，提出了一系列基于神经拟态计算的高效边云学习框架。该框架通过高效能的神经拟态学习模型，优化通信与计算成本，并增强对恶意攻击的防御，以提升云边协同的推理性能。
报告结束后，科研人员们围绕SNN/HDC在多模态任务中的应用，大模型推理中的低精度计算，SNN训练的计算资源需求和现有计算硬件适配问题、优化和计算效率问题，模型训练中的隐私保护等方面展开讨论。
汪宗武 SQZ实习生
赵立帆 SQZ研究员
吴宇童 SQZ硕士后
