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主要研究方向是存储器和存内计算设计以及其在人工智能领域中的应用。司鑫在集成电路领域核心会议/期刊累计共发表存算方向相关论文20余篇,包含7篇有着“芯片奥林匹克”之称的顶会论文ISSCC和6篇集成电路顶刊论文JSSC;获授权美国专利3项;同时多次受邀给予讲座报告,包含IEEE ASICON, IEEE ICTA,2020 FICC等。目前担任IEEE JSSC, TCAS-I, TCAS-II,TVLSI,ISCAS,中国科学和半导体学报审稿人。

本硕博毕业于清华大学,曾任阿里技术总监、海思CPU芯片资深架构师、地平线AI芯片首席架构师。陈亮博士具备10余年高性能CPU/FPGA/ASIC芯片内核设计及量产经验,主导过多款AI芯片设计,拥有美国及中国芯片相关发明专利近20项。

拥有15年以上计算芯片产品、市场和销售经验,曾任海思计算芯片产品总监,负责海思昇腾系列多款AI芯片的产品定义和市场推广,涵盖自动驾驶、安防、数据中心等领域;在Cavium(被Marvell 60亿美金收购)作为中国区创始团队成员之一,带领团队将中国区业务从零做到数亿人民币。
- 基于静态随机存储器(SRAM)的存算电路设计
- 从硬件架构到软件工具链,存算一体大算力AI芯片的创新与实践
- 存算一体大算力AI芯片在智能驾驶中的应用优势与前景
随着大数据时代的蓬勃发展,AIoT应用得到了高速的发展。尤其是面向边缘端的感知场景,它需要对数据进行大量且频繁地访问和计算,因而迫切需要高能效的智能处理器芯片。在基于传统冯诺依曼架构的处理器设计中,存储单元和计算单元之间的数据交互必须经由有限的数据总线,系统的性能很大程度上限制在总线的带宽以及存储单元的读写功耗上,也就是业界所说的“存储墙”。
为了打破这一限制,基于存内计算的存算一体系统架构受到广泛关注,这一创新架构在保留存储单元自身所具有的存储和读写访问功能的同时,还可以支持不同的逻辑或者矩阵乘加运算,在很大程度上减少了计算单元和存储单元之间频繁的总线交互,也进一步减少了大量的数据搬移量以及由此带来的功率消耗,从而极大地提升系统的能耗效率。
5月23日,后摩智能自主研发的存算一体大算力AI芯片成功点亮,并跑通智能驾驶算法模型。这是业内首款基于严格存内计算架构设计并点亮的AI芯片,采用SRAM作为存算一体介质,样片算力达20TOPS,可扩展至200TOPS,计算单元能效比高达20TOPS/W。同时该芯片基于22nm成熟工艺制程,可以在提升能效比的同时,有效把控制造成本。在灵活性方面,该芯片支持市面上的主流算法,并且支持定制算子,能够更好的适配算法的高速迭代。
7月6日19:00,后摩智能联合智东西公开课策划的「存算一体大算力AI芯片在线研讨会」将正式直播。东南大学电子科学与工程学院副研究员司鑫、后摩智能联合创始人&芯片研发副总裁陈亮、后摩智能联合创始人&产品副总裁信晓旭三位主讲人将参与研讨会并进行主题分享。
