「AI新青年講座」將邀請世界頂尖AI研究機構和大學的科研新青年，主講他們在計算機視覺、機器學習等人工智能領域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進對人工智能前沿研究的理解，相應領域的專業知識也能夠得以積累加深。同時，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學習和應用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。

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摩爾定律曾預言了半導體行業半個多世紀的蓬勃發展——集成電路上可容納的晶體管數目，每隔十八個月翻一番——芯片性能也將隨著片上資源的豐富而翻番。然而由于功耗限制，程序行為依賴等諸多原因，通用處理器的性能每兩次翻番的時間間隔越來越長。

因此，為追求更快的速度和更好的功耗性能比，學界與工業界都開始將可編程的專用體系結構（硬件加速器）用于特定的應用上。工業界代表性的產品有比如谷歌的TPU，阿里的晗光和華為的昇騰，都是為深度學習/AI算法設計的加速器。學術界有名的論文有比如計算所為神經網絡設計的DianNao，哥倫比亞大學為數據庫設計的Q100，和斯坦福大學為通用計算設計的Plasticine。

然而為設計這些可編程的專用的體系結構，都需要經過一個冗長的工作流程：首先學習目標程序集的行為，然后根據這些程序的行為設計對應的專用硬件機制及其軟硬件接口；最后，為有一個開發者友好的全棧設計，還要為這個全新的硬件開發新的編譯器，以適應其全新的編程/執行模型。很少有人考慮將這個過程（或其中幾步）復用，從而使得每次為新的程序集設計加速器都要從頭開始。

由加利福尼亞大學洛杉磯分校翁健博士所在的PolyArch團隊提出一個將可編程加速器設計流程自動化的框架DSAGEN，可以自動為目標程序集生成專用的加速器。該框架在硬件層面，每一個對程序行為專用的硬件機制都被抽象成一個模塊，可以獨立地集成到目標加速器中；在軟件層面，因為編譯器能夠理解軟件中需要被專用的關鍵行為，于是就能將此轉化為對于硬件模塊的需求，以此指導專用加速器的對于功能的集成和硬件資源的需求。

由翁健、劉思皓等人開發的框架DSAGEN，是一個特異化加速器設計的全棧實現——包括了應用、編譯器、RTL實現，并能在FPGA上完成原型機的部署。目前該框架仍在活躍地更新，以囊括更豐富的軟硬件特性。

4月27日，「AI新青年講座」第12講邀請到加利福尼亞大學洛杉磯分校PolyArch實驗室翁健參與，主講《可編程加速器設計自動化及編譯實現》。

講者

翁健，加利福尼亞大學洛杉磯分校PolyArch實驗室在讀博士，師從Tony Nowatzki，研究領域為計算機體系結構，編譯原理，和軟硬件協同設計；在計算機體系結構頂會HPCA、MICRO、ASPLOS、ISCA發表多篇論文，論文入選IEEE Micro Top Picks和Honorable Mentions。

第12講

主 題

《可編程加速器設計自動化及編譯實現》

提 綱

1、可編程加速器的研究現狀
2、專用加速器的設計流程及問題
3、可編程的加速器設計流程自動化框架DSAGEN
4、在FPGA上完成原型機的部署

直 播 信 息

直播時間：4月27日10:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪

論文成果

DSAGEN：《DSAGEN: Synthesizing Programmable Spatial Accelerators》
鏈接：www.seas.ucla.edu/~jianw/isca2020.pdf
開源地址：//github.com/PolyArch/dsa-framework