今年4月，由 AMD 賽靈思聯合Hackster.io舉辦的「2021自適應計算挑戰賽」公布了五個賽道的14位獲獎者，獎金總額達 70000 美元。
2021自適應計算挑戰賽自去年9月啟動，要求開發者綜合運用 AMD 賽靈思的自適應計算平臺與 Vivado? ML、Vitis? 統一軟件平臺和 Vitis AI 開發環境，開發創新應用，解決現實問題。2021自適應計算挑戰賽由邊緣計算、數據中心AI、數據中心分析三大主要賽道，以及賽靈思大學計劃、科技女性兩個最新賽道構成。
5月20日，AMD 賽靈思聯合智東西公開課特別策劃的「AMD 賽靈思Vitis AI在線研討會」將正式舉行，三位「2021自適應計算挑戰賽」的獲獎者將以視頻直播形式進行深入分享。
Vitis AI 開發環境是 AMD 賽靈思的開發平臺，適用于在 AMD 賽靈思硬件平臺（包括邊緣器件和 Alveo 卡）上進行人工智能推斷。Vitis AI 開發環境由優化的 IP、工具、庫、模型和示例設計組成。
參與研討會的三位獲獎者分別是邊緣計算二等獎獲得者鑒智機器人視覺雷達產品線 FPGA 負責人吳迪、之江實驗室健康醫療大數據研究中心研究專家林宏翔，以及賽靈思大學計劃獎項獲得者Essex大學在讀博士&CSC公派留學生陸禹帆。
鑒智機器人視覺雷達產品線FPGA負責人吳迪曾作為深鑒科技和 AMD 賽靈思AI部門的核心成員，深度參與了基于Zynq-7000、Zynq MPSoC、Versal的神經網絡加速器設計及開發工作。作為國內第一批在FPGA上成功部署的神經網絡加速器方案的參與者，吳迪在智能駕駛、安防、AIoT等領域有著豐富的落地經驗。
本次研討會，吳迪將以《PhiGent Heimdallr – 基于AMD Xilinx KV26的立體視覺匹配方案》為主題進行分享。除了介紹基于AI 的雙目立體匹配算法外，吳迪還會對本方案中使用的 AMD Xilinx Vitis AI Tools 和 AMD Xilinx Vitis Flow 開發流程進行深入解讀。
在吳迪的分享之后，之江實驗室健康醫療大數據研究中心研究專家林宏翔將就《應用Vitis-AI開發邊緣端計算機輔助診斷系統》這一主題進行分享。
林宏翔擁有東京大學機械工學博士學位，曾任職倫敦大學學院醫學計算圖像中心和東京大學機械工學系與醫學系研究科。他的研究方向為基于深度學習的醫學影像方法，涉及深度學習、醫學影像分析、醫學成像系統、數學物理反問題等研究。
林宏翔博士在對基于邊緣計算的CAD系統架構的背景和技術進行介紹之后，將會系統講解如何利用AMD 賽靈思Vitis-AI開發環境進行該系統的開發和部署。
最后出場進行分享的是Essex大學在讀博士&CSC公派留學生陸禹帆。陸禹帆于2019年加入Essex大學嵌入式與智能系統實驗室，作為成員參與了英國National Centre for Nuclear Robotics (NCNR)項目。他的主要研究方向包括集成電路設計、SoC設計、抗輻射電路設計、可適應AI硬件系統等。
?陸禹帆此次分享的主題為《任務和場景自適應的AI計算平臺解析》。他將講解基于軟件層和硬件層動態調整，使用AMD Xilinx工具快速搭建一個多任務和多場景下的自適應AI系統。內容主要包括利用Vitis AI和Model Zoo來生成需要的模型，并通過Vitis生成不同的DPU硬件配置，以及使用VVAS框架來搭建和優化應用。
研討會將在智東西公開課知識店鋪進行視頻直播，從晚上19點開始，持續到21點。其中，20:30-21:00為問答環節，三位主講人將在線答疑。歡迎大家報名參與此次研討會。
報名方式
對本次研討會感興趣的朋友，可以掃描下方二維碼，添加小助手瑞奇進行報名。已添加過瑞奇的老朋友，可以給瑞奇私信，發送“賽靈思01”即可報名。
同時，為了方便大家交流和咨詢，針對「AMD 賽靈思Vitis AI在線研討會」還設置了專屬交流群，將會邀請主講人加入。希望加入交流群與主講人直接認識和交流的朋友，也可以向瑞奇進行申請。
