南方科技大學本科生在邊緣智能計算領域取得研究進展

2020-12-18 中國教育在線

　　近日，南方科技大學深港微電子學院2017級本科生管子義、李凱在邊緣智能計算人工智慧領域的算法設計和晶片設計方向取得研究成果，分別以「A Video-based Fall Detection Network by Spatio-temporal Joint-point Model on Edge Devices」和「A Reconfigurable Multiple-Precision Floating-Point MAC for High-Performance Computing」為題，在歐洲設計自動化與測試會議（Design, Automation & Test in Europe Conference，DATE 2021）發表會議論文。其中算法設計相關論文是南科大本科生首次在DATE會議以第一作者身份發表論文。

　　DATE會議與國際設計自動化會議（DAC）、國際計算機輔助設計會議（ICCAD）是EDA領域水平最高的三大國際主流會議，是中國計算機學會（CCF）推薦的計算機體系結構與高性能計算方向頂級國際學術會議，該會議每年文章投稿量近千篇，錄取率僅24%。

圖1：基於時空關節點模型的視頻跌倒檢測系統

　　兩篇文章的研究均主要由南科大本科生完成，其中算法設計文章第一作者為管子義，相關研究在深港微電子學院教授餘浩課題組指導下完成。老人跌倒問題是老年人醫療保健的主要威脅之一，自動跌倒檢測系統的開發具有非常重要的意義。該研究在邊緣設備上視頻理解系統取得突破進展，顯著提升了老人跌倒檢測系統的準確率與穩定性。

圖2：基於可重構加法器樹的10輸入處理單元體系結構

　　晶片設計論文中，深港微電子學院研究助理教授毛偉為論文第一作者，李凱為第二作者。該研究提出了一種用於高性能計算的多精度浮點運算處理單元，基於高效SIMD架構可重構架構大大降低硬體成本和指令交互過程，提高了運算速度和數據的處理能力。該運算處理單元可以廣泛應用在科學計算和機器學習訓練中，解決處理器在進行多精度數據的處理過程中的瓶頸問題。

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