MIT公开课-Vivienne Sze教授《深度学习硬件加速器》.pdf

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演讲主讲人是 Vivienne Sze,来自 MIT 的高效能多媒体系统组(Energy-Efficient Multimedia Systems Group)。她曾就读于多伦多大学,在 MIT 完成 PhD 学业并获得电气工程博士学位,目前在 MIT 任教。Sze 教授的主要研究兴趣是高效能算法和移动多媒体设备应用架构,她最近在MIT公开课给了《 Efficient Computing for Deep Learning, AI and Robotics》报告。 本次演讲的主题是 DNN 在硬件设备中的高效计算处理方法。随着深度学习算法效率逐渐提高,计算速度、延迟程度、耗能和硬件成本成为制约算法性能的瓶颈问题。如果能够解决这些问题,包括自动驾驶、无人机导航、智能手机、可穿戴设备和物联网设备就都能够受益于算法性能的提升。 在演讲中,Sze 教授首先会介绍 DNN 算法,以及它们在各类硬件上部署时可能带来的性能损失。更重要的是,演讲会提到基准测试和评价标准对设计高效 DNN 算法带来的影响。之后,Sze 教授会从算法角度硬件架构两个角度介绍减少耗能的方法。同时,演讲也会涵盖将这些方法应用于计算机视觉等领域。Sze 教授因多项成果获得过谷歌和 Facebook 的 faculty 奖等多个奖项。 本次演讲的主要目标如下: 1. 让硬件高效处理 DNN 的方法(非常多); 2. 关注包括设计 DNN 硬件处理器和 DNN 模型的评估方法; 设计 DNN 硬件处理器和 DNN 模型的方法; 研究过程中,你应当问什么样的关键问题; 3. 具体地,演讲还会讨论; 真正需要评价和对比的评估指标体系; 达成这些指标的挑战; 了解设计中需要考虑到的问题,以及可能平衡在算法性能和耗能中遇到的问题; 4. 要关注硬件推理,但包括一部分训练的内容。

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