人工智能研究院学术报告第2022-09-23期

发布时间：2022-09-23动态浏览次数：

人工智能研究院学术报告

第2022-09-23

邹桉

上海交通大学密西根学院助理教授

博士生导师，上海市青年领军人才

个人简介

邹桉博士毕业于美国圣路易斯华盛顿大学电子和系统工程系，硕士和本科毕业于哈尔滨工业大学。主要研究方向是计算机体系结构、处理器低功耗设计和嵌入式系统。曾在Facebook公司实境实验室实习，参与Oculus VR眼镜低功耗处理器芯片设计。作为主要贡献者主持或参与了国家自然科学基金青年项目、美国国家自然科学基金、美国半导体研究协会及华为公司多项研究课题。多项工作在MICRO、DAC、ICCAD、TCAD、TACO和 RTAS等体系结构及电路系统的顶级会议和期刊上发表，获得DAC 2017和MLCAD 2020最佳论文提名奖。目前担任DAC、PACT、ISCAS等多个领域内顶级会议程序委员会成员及CCF嵌入式系统专委委员。

报告题目

针对信息物理系统的高效和可扩展计算

报告摘要

随着计算和通信技术的发展，以自动驾驶汽车、无人机和机器人为代表的信息物理系统正朝着多功能化和小型化的方向发展。为了使信息物理系统在资源受限的环境中完成复杂任务，为其提供算力的计算系统必须具有高效性和扩展性。首先，高效性要求这些计算系统在低功耗的同时表现出高性能，以在苛刻条件下执行如人工智能等复杂算法。同时，可扩展性要求当前的计算系统及其组件既可以横向扩展，使用更多资源；也可以纵向扩展，使用新兴的先进技术。为了实现高效且可扩展的计算，报告人采用自下而上的层次化协同设计方法，利用每个系统层（例如电路、架构和操作系统层）的特性及其相互作用来降低系统功耗，提升计算性能和扩展性。

参会信息

报告时间

2022年9月23日 15:00-16:00

腾讯会议

会议号： 317-792-061

审核人：袁宏宇

学术科研

人工智能研究院学术报告 第2022-09-23期

人工智能研究院学术报告第2022-09-23期