题目：利用存算一体架构为数据密集型应用加速

主讲人:李冰

时间：2019年10月24日（周四）上午10:00-11:00

地点：565net必赢客户端校本部教二楼813教室

报告摘要：以深度神经网络为代表的技术推动了人工智能应用的普及和发展。深度神经网络计算需要频繁的数据移动和海量的数据传输，传统计算机体系架构的性能及功耗问题变得愈加严重。与传统计算机体系架构不同，存算一体（PIM）架构在数据的存储单元中实现计算，降低了数据移动和传输开销，为数据密集型计算提供有效的加速。作为一类新型非易失性存储器，忆阻器，又称电阻式存储器（ReRAM），具有模拟神经元工作的能力，是实现存算一体架构最有潜力的技术，从为神经网络这类数据密集型计算提供高性能和低能耗的加速平台。在今天的报告中，我们首先介绍存算一体架构和新型非易失性存储器及ReRAM，然后介绍基于ReRAM的深度神经网络加速器，最后对存算一体架构未来发展进行简要展望。

个人简介：李冰，565net必赢客户端交叉科学研究院特聘副研究员，中国科学院大学计算技术研究所博士，杜克大学博士后研究员，国家奖学金和美国国家科学院院士奖学金获得者，IEEE TCAD，IEEE TPDS，IEEE TVLSI, ACM JETC等期刊的审稿人，DAC 2019, ISCA 2019的会议审稿人，曾担任国际会议IEEE ASPDAC分论坛主席及IEEE ICS会议财务主席，曾参加DAC, ASPDAC, GLSVLSI等国际会议并做论文报告。研究方向：面向数据密集型应用的加速器设计，存内计算技术，新型非易失性存储器及软硬件协同优化。