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7月25日，清华大学微纳电子系可重构计算团队设计的可重构混合神经网络计算芯片（代号thinker）在台北举办的2017 acm/ieee international symposium on low power electronics and design 会议（国际低功耗电子学与设计会议，简称islped会议）获得设计竞赛奖（design contest award）。thinker芯片第一完成人尹首一副教授和博士生涂锋斌在会上详细介绍了该团队人工智能芯片的高能效设计技术。这是中国大陆单位首次以第一完成单位获得此奖项。



图为thinker芯片获奖证书

面对移动计算设备对人工智能应用的迫切需求及对功耗的苛刻限制，现有的嵌入式cpu、gpu都难以实现高能效的神经网络计算。高能效的神经网络计算芯片是当前学术界和产业界的研究热点。过去几年，尹首一副教授针对这一前沿课题，领衔研究和设计了可重构混合神经网络计算芯片。thinker芯片基于该团队长期积累的高能效可重构计算架构，针对神经网络容错性高、计算密度波动大、访存模式复杂等特点，提出了自适应多位宽计算、按需资源划分和片上数据复用等高能效技术。thinker芯片支持目前人工智能中广泛使用的多种典型神经网络，是一个通用的神经网络计算平台。



图为2017 islped 会议颁奖现场

islped是全球低功耗电子学与设计领域的学术盛会。本年度islped的设计竞赛共有来自全球的16个团队参加，其中8个团队进入决赛。经过来自国际知名学术机构和领先企业的评委投票，最终2个团队获得设计竞赛奖。除清华大学微纳电子系外，另一个是来自美国微软公司、威斯康星-麦迪逊大学和普渡大学的联合团队。