深入了解AI加速芯片的定制数据流架构与编译器 | 公开课

随着人工智能时代的来临，业内对于更高效率算力的需求也越来越紧迫，而传统的 CPU 计算能力弱，只适合软件编程，并不适合应用于人工神经网络算法的自主迭代运算。

为了满足支撑深度学习的大规模并行计算的需求，人工智能芯片受到了世界各地企业的青睐，无论是特斯拉、谷歌、阿里等科技巨头，还是创业公司纷纷入局人工智能芯片领域。

在这个史无前例的巨大浪潮面前，芯片生力军们激流勇进，各种人工智能芯片随之问世。但归根结底，人工智能芯片就技术方向而言，可以分为指令集架构以及数据流架构。这两个方式各有优劣，基于指令集的方式可能通用性很强，但性能可能并不高；基于数据流的方式性能非常强，但通用性稍弱。

8 月 22 日 ，在此次 AI 技术公开课中， 鲲云科技创始人&CEO 牛昕宇博士 将为技术人员讲解定制数据流技术原理及其通用性和易用性特性，课程还涉及到数据流架构在人工智能领域的应用，以及如何为 AI 加速提供高性能的算力支撑。

课程信息

主题： 基于定制数据流技术的AI计算加速

时间： 8 月 22 日 20:00 -- 21： 30

主讲人： 牛昕宇博士，鲲云科技创始人&CEO

（扫码报名，免费听课）