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智能体系架构与芯片
从整机、编程、芯片、方法四个方面探索智能计算系统的发展,研究开源智能芯片设计方法、多类型智能芯片设计、智能计算编程编译方法、智能控制系统设计以及智能超算系统构建等,同时还将探索极具挑战性的非经典冯·诺依曼的智能计算系统架构研究。
科研团队介绍
研究成果展示
分形冯·诺依曼体系结构
陈云霁团队
非数值数据集处理的优化技术与系统
陈文光团队
神经形态芯片微体系结构优化设计
张悠慧团队
面向存储和神经形态计算的阻变器件-阵列-算法协同设计与验证
蔡一茂团队
基于张量分解的可重构数模混合DNN处理器
尹首一团队
Pillars:CGRA设计平台
罗国杰团
“香山”高性能开源处理器核
包云岗团队
机器人专用处理器
韩银和团队
面向时间序列信号的类脑神经网络芯片
鲁华祥团队
支持高效训练的混合加速器架构
杜子东团队
基于忆阻器阵列的CNN模拟域计算方法和加速器架构
陈晓明团队
针对零知识证明(ZKP)的高效加速器架构
孙广宇团队
人工智能张量程序的局部等价变换编译优化
翟季冬团队
提出并实现了面向不确定性量化问题的高效存算一体系统
杨玉超团队
世界上最深的SNN网络&最大的SNN数据集
李国齐团队