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智猩猩
从N:M稀疏网络到大模型的算法硬件高效协同设计
智猩猩公开课大模型AI芯片系列 2025/12/09 19:00:00
课程讲师
方超 鲁汶大学 博士后研究员

专注于神经网络算法硬件协同设计研究。在深度学习量化、稀疏加速、模型压缩等领域有多年研究经验,目前主要从事大语言模型高效推理、边缘AI能效优化、结构化稀疏计算等方向的技术研究与创新工作。曾获2025年IEEE TVLSI最佳论文奖。

方超
鲁汶大学 博士后研究员

专注于神经网络算法硬件协同设计研究。在深度学习量化、稀疏加速、模型压缩等领域有多年研究经验,目前主要从事大语言模型高效推理、边缘AI能效优化、结构化稀疏计算等方向的技术研究与创新工作。曾获2025年IEEE TVLSI最佳论文奖。

课程提纲
  • 算法硬件协同设计背景
  • N:M 稀疏推理优化
  • N:M 稀疏训练优化
  • 大模型推理的激活数值格式优化
  • 大模型推理的KV缓存优化
课程简介

第一期将于12月9日19点开讲,由鲁汶大学博士后研究员方超主讲,主题为《从N:M稀疏网络到大模型的算法硬件高效协同设计》。

方超博士首先会介绍算法硬件协同设计的背景,之后将从N:M稀疏推理与训练优化、大模型推理的激活数值格式优化和KV缓存优化四个方面,带来深度讲解。

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