应用-算法-硬件协同设计AI加速器

智能晶片与系统研发中心
简介

ACCESS研发新的应用-算法-硬体协同设计和协同优化的设计方法论和工具，用于超高效率的AI芯片。新一代协同设计的面向压缩神经网络的AI加速器已完成研发，将于2023年完成一款超低功耗芯片的试制。

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创新技术名称
应用-算法-硬件协同设计AI加速器
商品化机会
技术授权协议
解决方案

1.拥有巨大潜力的AI应用与硬件技术所能够提供的性能和能量效率之间的巨大差距 2.AI芯片设计需要巨量的人力投入和很长的开发时间

创新技术
  • 基于设计自动化技术的应用-算法-硬件协同设计工作流程和工具链
  • 压缩神经网络、编译和AI芯片硬件架构的协同优化
  • 具备超低功耗嵌入式AI加速器的智能摄像机，用于人员计数和更广泛的视觉应用
主要成效
  • 高性能、低功耗的AI芯片支持无处不在的智能应用
  • 提高AI芯片设计的生产效率，加快产品上市的速度
  • 协同设计的方法和工具可以用于基于文字、图像、音频、视频、时间序列数据等更广泛的智能应用
应用范畴
  • 用于人员计数、目标识别、人脸分析等各种用途的智能摄像机
  • 用于视觉和更广泛的智能应用的AI加速棒
  • 嵌入集成到各种AI SoC芯片产品中

智能晶片及系统研发中心(ACCESS)是一所紧密协调并集世界级专家团队的跨领域研究中心，专注于促进集成电路设计技术发展，并推动以数据为本的崭新运算模式及设计高效能的人工智能硬件平台，支撑一系列的人工智能应用。专用的人工智能晶片将是推动人工智能革命的关键，为了应付市场对硬件的新兴需求，ACCESS会致力推动香港成为世界舞台上人工智能晶片及硬件设计的重要基地。

ACCESS的研究工作主要由四项研究计划所组成，包括：

  • 突破硬件瓶颈的新兴技术
    通过将硅兼容的新兴技术与传统的硅晶片技术相结合，解决存储容量和数据传输带宽不足的问题，突破人工智能硬件的发展瓶颈;
  • 架构与异构系统整合
    着重探讨不同的创新架构与系统整合方案，实现从云端到智能物联网（ AIoT ）多种平台上的高效神经形态计算（ Neuromorphic Computing ）;
  • 人工智能辅助电子设计自动化
    利用人工智能技术开发更为有效的设计自动化工具，同时利用这些高效的设计工具研发新的人工智能晶片;
  • 硬件加速的人工智能应用
    针对典型的硬件加速新兴应用，探索相应的系统架构和创新设计工具，提升硬件加速的整体效能，在人工智能硬件的性能和功耗效率两方面取得突破。

有关更多信息，请查看：https://inno-access.hk/

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