2019/03/26

【人民网】南京人工智能芯片创新研究院:做“普惠AI开拓者”+

人民网北京3月23日电(赵竹青) 21日,中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院(AiRiA研究院)举办战略发布会,宣布其愿景为——做“普惠AI的开拓者”,把“高高在上”的人工智能带进普罗大众的生活。 AiRiA研究院常务副院长程健认为,互联网时代的计算是中心化的大数据、强计算,而万物智能时代是分布式的小数据、弱计算。因此,他认为AI芯片发展趋势是从“云端”训练走向“边缘端”推理、再到“边缘端”训练,最终实现自主进化的趋势。此外,消费者对身边事物(端侧)智能化的期待越来越高,各行各业对AI的需求呈现爆发式增长。人工智能不应该仅仅是一种能力,更应为各行业赋能,实现万物智能。

2019/03/26

【新华网】中科院自动化所AiRiA研究院发布“普惠AI,芯向边缘”AI产品战略+

新华网北京3月21日电(王莹)记者从中国科学院自动化研究所获悉,该所南京人工智能芯片创新研究院(简称AiRiA研究院)21日在北京举办战略发布会,发布基于量化神经处理器QNPU的“普惠AI,芯向边缘”AI产品及战略。   近几年,各行各业对AI的需求增长明显。然而,作为一项赋能各个行业的通用技术,AI还未能普及。如何降低人工智能对硬件计算能力的高门槛要求?如何解决芯片功耗和能效问题?如何创新计算体系结构?如何满足边缘计算低时延和低带宽等成为制约AI普及的重要因素。

2019/03/26

【中国科学报】中科院AI团队将打造世界首款低比特量化神经处理芯片+

3月21日,中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院(下简称“AiRiA研究院”)“普惠AI,芯向边缘”战略发布会在北京举行。会上,AiRiA研究院常务副院长程健透露,该团队自主设计的量化神经处理器(QNPU)即将于今年底流片,定名为“Watt A1”。在回应《中国科学报》提问时,程健表示,这将是世界上首款主打低比特量化技术的人工智能芯片。   在现场展示台上的宣传页显示,Watt A1将采用台积电28nm制程工艺,峰值算力达24Tops(表征每秒整数操作次数,单位为万亿次每秒),支持1080P四路实时监测,帧效比可达6Tops/W。   正如AiRiA研究院“芯向边缘”的主题,Watt的定位是面向边缘计算的AI芯片。“量化神经处理器非常适合在边缘端,它能够在功耗、成本等受限的情况下保持高性能。”程健告诉《中国科学报》,该团队研发的QNPU甚至可以做到在片上处理很大规模的神经网络,这避免了芯片计算领域备受关注的“内存墙”的难题。   “内存墙”是指内存性能不及处理器性能的提升速度,而严重限制处理器性能发挥的现象。程健对记者说:“数据计算在片内处理,不必反复访问外部存储器,就不存在‘内存墙’的问题,这就可以极大减少芯片自身的功耗,大幅提高推理速度。”

2019/03/21

用上AI、用好AI!AiRiA研究院“普惠AI,芯向边缘”战略发布会圆满举行+

近年来,在万物智联的趋势下,物联网产业从概念炒作进入加速落地的实质性阶段,端侧数据处理能力与云端数据处理能力已变的同等重要,而AI芯片从“云端”走向“边缘”已呈现出不可逆的趋势。 值此AI落地初探之年,为把“高高在上”的AI带进普罗大众的生活,做普惠AI的开拓者,服务行业的赋能者,中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院(以下简称:AiRiA研究院)举办“普惠AI,芯向边缘”的战略发布会。

2019/03/08

南京理工大学理学院产学研实习基地揭牌+

3月6日,南京理工大学理学院产学研实习基地在中科院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院正式揭牌。 南京理工大学是隶属于中华人民共和国工业和信息化部的全国重点大学,学校是国家首批“211工程”重点建设高校,“985工程优势学科创新平台”、“兵器科学与技术”学科入选“双一流”建设学科,成为“双一流”建设高校。 揭牌仪式上,麒麟高新技术产业管理委员会科技创新处处长虞兴涛、南京理工大学理学院副院长许春根、中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院常务副院长程健先后致辞,并共同对“南京理工大学理学院产学研实习基地”揭牌,一起见证合作开始。 随后,中国科学院自动研究所南京人工智能芯片创新研究院与南京理工大学理学院双方签订产学研合作协议,研究院与理学院将会就联合技术开发、本科生和研究生实训基地建设等方面进行深入合作,为研究院的发展开启了新的篇章。

2019/03/08

日本立命馆大学陈延伟教授访问南京人工智能芯片创新研究院并作学术报告+

3月6日,日本立命馆大学陈延伟教授到访中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院,并作题为“医学影像的计算解剖学和人工智能”的主题学术报告。报告由研究院常务副院长程健主持。 陈教授认为人体解剖图谱是医学界重要的教学工具,近年来,图谱已成为医学图像分析研究领域的热点,它与人工智能(AI)的结合在许多学术和工业领域发挥着重要作用。陈教授详细介绍了他与其团队利用腹部解剖计算模型与人工智能相结合的方式,开发出的计算机辅助检测诊断(CAD)和手术支持系统,此系统能够显著提高诊断与治疗的准确性和效率。 报告中,研究院技术人员针对该应用是否已投入商用及存在的数据共享和责任界定等问题,并结合研究院实际研发内容,与陈教授进行了交流讨论。

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