时间:2020-03-17 16:42:37 来源:信盈达 作者:
目前,我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。长期以来,中国在CPU、GPU、DSP处理器上一直处于追赶地位,绝大部分芯片设计企业依靠国外的IP核设计芯片,在自主创新上收到了极大的限制。
为什么发起AI芯片设计
1、传统指令驱动的处理器(CPU和GPU)已经无法支持数据驱动的AI技术,专用AI芯片已成为市场真实的强劲的需求,拥有AI芯片开发能力和经验的工程师将会受到产业追捧,获得高薪高酬。
2、目前国内没有系统化的、专业性的AI芯片设计课程,学习资料也仅有相关论文没有详细的教程教材,并且这些资料大部分限于理论,难以应用于实践;本课程将开放某AI芯片产品完整源码,非常有利于学员更深入理解AI芯片原理,并且能掌握工程实现;
3、AI芯片设计门槛高,涉及AI算法、芯片架构设计、芯片测试以及系统搭建等高级技巧。本课程将提供包含AI算法的训练和执行优化、AI芯片架构设计,AI芯片RTL实现,AI芯片仿真测试,AI芯片工具链的完整全栈式的解决方案的教学。
4、AI芯片设计思路复杂,实现步骤繁多。我们团队从0到1的过程中走过很多弯路,通过本课程希望为后来者分享我们的经验和教训。
5、随着科技的进步,AI技术在未来的落地应用将会越来越多,拥有AI芯片开发能力和经验的工程师将会受到产业追捧,获得高薪高酬。
我们信盈达学院为此开设了人工智能芯片设计课程。
6大课程亮点,全栈式设计课程
免费开源:本次课程将开放某AI芯片产品源码,包括核心RTL代码、工具链代码、测试代码等;
手把手教学:手把手教学员实现AI芯片设计,测试和实例应用,通过本课程的学习,你将知晓AI芯片设计方法、AI芯片执行原理、软件工具的实现方法等高阶技术,可完整地掌握AI芯片产品的设计和开发;
技巧提升:课程剖析AI芯片开发流程及技巧,学员可熟悉AI芯片架构设计的各种处理技巧、芯片架构在FPGA上执行的方法,掌握AI芯片的工程应用和部署;
配套开发板:配备与课程配套的、低于市场同行价格的工业级、具有丰富接口,同时兼容各种应用的定制化FPGA开发板;
师生互动:讲师将和大家一起畅聊在开发AI芯片过程中各类设计方法、设计哲学、前沿AI技术和市场前沿产品,让学员了解最前沿技术方向和行业动态;
学员交流:和国内众多有意向从事芯片设计工程师深入交流
13大重难点知识逐一突破
AI算法VGG16和Resnet50的模型训练,模型Fine-tune,Roofline模型分析
AI算法高阶的模型量化和压缩,带你窥探模型内部世界。
AI算法解析工具,runtime工具,以及整体系统架构开发和搭建。
AI芯片架构中的计算引擎,数据存储系统,片上数据通信系统,数据接口等设计
针对经典AI算法-卷积神经网络(CNN)的计算架构设计介绍。
RTL级CNN计算架构设计实现。
芯片RTL级卷积和全连接层高阶无精度转换。
AI芯片自定义指令设计指南。
AI芯片的FPGA实现平台的系统环境搭建。
针对CNN的AI芯片架构在FPGA上的实现。
PS / PL调试技巧以及注意事项。
Linux系统中断机制以及内核裁剪,bootloader启动原理。
系统CMA/DMA巧妙应用技巧,定义PL如何更好地与Linux交互。
适合人群
兴趣/技术拓展:对人工智能芯片设计感兴趣的工程师、相关专业学校教师及大学生、半导体行业的软硬工程师
转行/就业:从事FPGA开发(如人脸识别、物体识别等,)想深入了解人工智能领域的工程师
突破瓶颈:FPGA技术到了瓶颈,想要提升技能,找到更快突破口的工程师
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