【NeurIPS2019教程】深度神经网络的高效处理:从算法到硬件架构，140页ppt

近日，NeurlPS2019 大会放出了一个名为「Efficient Processing of Deep Neural Network: from Algorithms to Hardware Architectures」的演讲。该演讲主要介绍各类能够使硬件高效处理深度神经网络（DNN）计算的方法，包括在计算机视觉、语音识别、机器人等领域，而涉及到的硬件包含了从 CPU、GPU 到 FPGA 和 ASIC 等各类计算硬件。

地址：https://nips.cc/Conferences/2019/Schedule?showEvent=13206

本次演讲的主要目标如下：

• 1. 让硬件高效处理 DNN 的方法（非常多）；

• 2. 关注包括设计 DNN 硬件处理器和 DNN 模型的评估方法；

•  设计 DNN 硬件处理器和 DNN 模型的方法；

•  研究过程中，你应当问什么样的关键问题；

• 3. 具体地，演讲还会讨论；

•  真正需要评价和对比的评估指标体系；

•  达成这些指标的挑战；

•  了解设计中需要考虑到的问题，以及可能平衡在算法性能和耗能中遇到的问题；

• 4. 要关注硬件推理，但包括一部分训练的内容。

在讲解的过程中，Sze 教授会穿插大量的图解和案例，让介绍更加充实有趣。

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