MIT《人工智能和机器人的高效计算: 从硬件加速器到算法设计》60页PPT

在 ISCAS 2021 （IEEE电路与系统国际研讨会）上麻省理工学院Vivienne Sze教授做了关于《人工智能和机器人的高效计算:从硬件加速器到算法设计》的主题报告。

由于要处理的数据量快速增长，人工智能和机器人技术的计算需求持续上升，需要越来越复杂的算法，以及对能源效率和实时性能的高要求，以获得更高质量的结果。

在本次演讲中，将讨论高效硬件加速器的设计以及算法和硬件的协同设计，以降低能耗，同时为深度神经网络和自主导航等应用提供实时和稳健的性能。我们还将强调可以促进有效设计过程的重要设计原则和工具。

作者简介：

Vivienne Sze (http://sze.mit.edu/) 是麻省理工学院电气工程和计算机科学系的副教授，负责电子学节能多媒体系统研究小组的研究实验室。她的团队致力于计算系统，这些系统能够为包括自主导航、数字健康和物联网在内的广泛应用提供节能机器学习、计算机视觉和视频压缩/处理。她因其在这些领域的领先工作而获得广泛认可，并获得了许多奖项，包括 Google、Facebook 和 Qualcomm 的教师奖、VLSI 电路研讨会最佳学生论文奖、IEEE 定制集成电路会议杰出邀请论文奖和IEEE 微型精选奖。作为视频编码联合协作团队的成员，她因开发高效视频编码视频压缩标准而获得黄金时段工程艾美奖。她是《深度神经网络的高效处理》一书的合著者。