第二天议程:2022年11月2日，星期三
上午9:00至9:50
主题演讲:功率、成本和生产率的限制如何影响半导体行业?
Ranganathan“Suds”Sudhakar，思科系统工程副总裁
Ranganathan“Suds”Sudhakar是一名技术内部创新者，目前担任思科系统工程副总裁。在这个职位上，他领导战略研发，包括有机开发和无机投资。此前，Suds整合并监督思科的全球硅工程，提供计算、存储和网络asic，为系统收入提供超过200亿美元的支持。此前，苏德斯曾担任存储加速初创公司Zebibyte的首席执行官和联合创始人。他的专业创新和战术领导能力涵盖了从MIPS智能手表到SPARC超级计算机的各个领域，拥有超过25项美国专利。他的职业生涯始于AMD，开发了他们的第一个GPU模拟器，并创立了Opteron CPU性能建模团队。
他曾在斯坦福大学学习计算机体系结构艺术，在加州大学圣巴巴拉分校学习EDA软件，在安娜大学学习电子与通信科学。他总是支持处于下风的公司，为不同的公司董事会提供指导和治理。
两代人见证了二十代半导体技术的发展。像任何现实世界的指数一样，摩尔自我实现的“定律”正在无情地变平。本次演讲将探讨硅功率、成本和生产率的趋势如何结合在一起，带来新的挑战和机遇。在几乎没有银弹的情况下，我们将研究该行业如何转向承认——并利用——这些新的现实。
上午9:50 - 10:10
BREAK -由Flex Logix赞助
下午10:10 - 12:15
第七场:人工智能加速芯片
小型和大型半导体供应商都在开发芯片，以提供高效的人工智能性能。随着市场的成熟，我们看到这些供应商从简单地提供高每瓦TOPS转向提供在现实世界神经网络上表现良好的完整硬件和软件解决方案。本次会议由techhinsights首席分析师林利·格温纳普(Linley Gwennap)主持，主要介绍了用于边缘和数据中心应用的芯片。
面向未来的AI加速平衡架构
Sree Reddy是一位开拓者和思想领袖，他对为新市场开发产品充满热情。他建立了拥有不同技能的团队，从软件、硅、系统到应用，并带领他们在尖端技术市场取得成功。在Kinara，他领导着一个年轻而有才华的团队，提供一流的前沿AI平台。在加入Kinara之前，他负责思科系统公司对回忆录系统的一次非常成功的收购。他过去的工作包括在英伟达(NVIDIA)、英特尔(Intel)以及Abrizio和Azul Systems等成功的创业公司担任各种领导和工程职位。
边缘人工智能多年来一直是一个热门话题，但现在各公司都在认真考虑部署它。他们意识到需要从“玩具”模型转向支持更高精度和更多功能的前沿模型，但需要强大的计算能力才能有效运行。本次演示介绍了Kinara的下一代架构，该架构支持比以前更高的系统级性能，为运行新模型提供了更高的灵活性，并提供专门的加密来保护客户的模型IP。
微小的尖刺AI永远在感应
Sumeet Kumar博士是荷兰神经形态处理器先驱公司Innatera的首席执行官。Kumar博士持有荷兰代尔夫特理工大学微电子学硕士和博士学位。他曾任职于英特尔，在那里他与成像和相机技术集团合作，为复杂媒体处理器架构的开发开发特定领域的工具。在代尔夫特，库马尔博士与英飞凌、恩智浦和宝马等组织合作，创建了两个非常成功的欧洲研发项目，为高度自动化车辆开发节能计算硬件。他还负责领导以节能多处理器和计算神经科学为重点的行业研究。
大脑依赖于微小的尖峰神经网络来稀疏、稳健和高效地处理感官数据。本报告讨论了Innatera公司的神经形态处理技术在实时传感应用中的应用。该公司的spike Neural Processor (SNP)实现了一种独特的模拟/混合信号架构，用于spike Neural network的节能推断，使全功能AI应用程序具有亚毫瓦功率和亚毫秒延迟。演示文稿包括真实的应用程序用例，并介绍了Talamo，这是一种强大的与pytorch兼容的SDK，可从根本上简化应用程序开发。
利用哈瓦那的数据中心加速器解决深度学习趋势
Sree Ganesan领导Habana实验室的软件产品管理，与多元化的全球团队合作，将最先进的深度学习功能的Habana SynapseAI®软件套件推向市场。此前，她是英特尔AI产品集团的工程总监，负责Nervana NNP AI加速器的AI软件策略和深度学习框架集成。Ganesan女士于2001年加入英特尔，在软件工程、VLSI CAD和SOC设计方法论方面担任过各种技术和管理职位。她获得了印度马德拉斯印度理工学院电气工程学士学位，以及俄亥俄州辛辛那提大学计算机工程博士学位。
深度学习计算面临着越来越多的挑战，行业及其参与者正在集体和独立地努力解决这些挑战。随着资源丰富数据的可用性不断增加，以及对复杂AI应用程序的需求不断增长，计算能力必须提高，同时降低模型和应用程序的计算需求。本次演讲将讨论哈瓦那及其生态系统合作伙伴如何合作，为开发人员和数据科学家更轻松地加快建模执行时间。
从云到边缘推理的高性能
Colin Verrilli于2013年7月加入高通，担任服务器部门寻路团队的成员。他研究了新技术，并为服务器平台做出了许多创新贡献。2018年，Colin加入高通公司研发部门，成为高通Could AI 100的首席架构师，并指导了该产品的设计和开发，并成功推出。他在高通拥有30年的计算机网络、计算机和系统架构以及软件工程背景。Colin拥有95项专利，并拥有伦斯勒理工学院硕士学位。
近年来，自然语言处理(NLP)模型已经变得越来越大，而且预计还会进一步增长。在这些大型模型上执行推理的常见解决方案涉及昂贵的高带宽内存和向外扩展的网络。本次演讲提供了一种低成本的解决方案，支持这些工作负载，并提供了超线性性能改进的潜力。
届时将有问答和小组讨论。
下午12:15 - 1:45
由officiic赞助的午餐
下午1:45 - 3:45
会话8:CPU IP和GPU IP
用于移动、汽车和数据中心应用程序的soc开发人员需要cpu来处理计算，需要gpu来渲染图形。设计人员越来越多地寻找可扩展的IP，以便解决不同价格点和功率级别的芯片可以共享IP，加速芯片设计并简化软件开发。本次会议由techhinsights市场分析总监Joseph Byrne主持，将介绍新的CPU IP和能够进行光线追踪的低功耗GPU。
SiFive最新无序向量处理器的架构和主要特性
Shubu Mukherjee是计算机体系结构设计和建模领域的先驱。他目前是SiFive, Inc.的建筑副总裁。他是2009年Maurice-Wilkes奖的获得者，这是ACM颁发给计算机体系结构领域杰出贡献的奖项。他也是ACM[4]会员和IEEE会员。Mukherjee博士在Mark D. Hill教授的指导下获得了威斯康星大学麦迪逊分校的博士学位。他获得了学士学位。他在坎普尔的印度理工学院担任了几年的兼职教授。在加入SiFive之前，Mukherjee博士在Digital Equipment Corporation工作了10天，在Compaq工作了3年，在Intel工作了9年，在Cavium工作了8年，在Marvell工作了1年。
慕克吉博士是建筑设计软错误领域的创新者。与一组研究人员一起，他开发了模拟和保护半导体芯片免受阿尔法粒子和宇宙辐射的技术。Mukherjee博士撰写了该领域的权威书籍《针对软错误的建筑设计》(Architecture Design for Soft Errors)。ACM SIGARCH授予他Maurice-Wilkes奖，以表彰他在软容错微架构建模和设计方面的杰出贡献。
慕克吉博士也是业内资深的计算机架构师。他领导了英特尔的至强性能团队，并在Cavium和Marvell中率先开发了几代MIPS和基于arm的核心架构。目前，他是SiFive执行领导团队的一员，领导SiFive内部的SoC架构设计。
自一年前推出P650 RISC-V应用处理器以来，四科科技不断对该平台进行产品增强，例如支持RISC-V矢量扩展、多集群、虚拟化和WorldGuard安全。其结果是由SPECint等行业标准基准测试证明的一流RISC-V处理器，已准备好应对移动、自动驾驶汽车和数据中心等应用程序中具有挑战性的计算需求。这款名为P670的新一代处理器将把RISC-V从嵌入式应用推向对原始性能有要求的计算前沿。本报告将逐步介绍P670架构和主要功能。它现在可供主要合作伙伴使用，并将于2023年第一季度正式发布。
安第斯科技的下一代可扩展RISC-V应用处理器系列
Charlie Su博士是安第斯科技的联合创始人、总裁兼CTO，自2005年公司成立以来一直负责工程和营销工作。在他的领导下，安第斯基于自己的ISA开发了处理器IP解决方案，并于2016年加入RISC-V基金会，成为创始成员。查理在硅谷工作了12年，担任过各种技术和管理职位。在加入安第斯之前，他在法拉第担任首席架构师，领导CPU和DSP IP开发。他获得伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位，国立清华大学计算机科学硕士学位，国立台湾大学电气工程学士学位。
如今，为云加速器、企业存储系统、数据中心网络设备和5G基础设施设计soc的公司使用安第斯矢量处理器来形成大型计算阵列，或使用许多紧凑处理器实例来处理分区通道。在本次演讲中，安第斯将介绍其即将推出的下一代RISC-V应用处理器系列。
节能可扩展的射线跟踪gpu
Kristof Beets是Imagination Technologies的技术洞察副总裁，作为IMG实验室研究组织的一部分，他推动技术路线图与市场趋势和客户需求的一致。他拥有电气工程背景，并获得人工智能硕士学位
光线追踪已经从非实时、计算密集型系统发展到实时混合系统。现在，光线追踪正在从墙壁插件驱动的用例(例如，PC和主机游戏)迁移到电池驱动的用例，需要在有限的电源范围内提供引人注目的用户体验(例如，移动，AR和汽车用例)。Imagination将揭示创建可扩展光线追踪需要考虑的主要方面，以及如何通过使用混合渲染方法来增强光线追踪的游戏体验，同时保持移动电源预算。
解决高端嵌入式应用中的可扩展处理器性能
Kulbhushan Kalra, ARC, Synopsys的工程经理
Kulbhushan Kalra是Synopsys ARC处理器硬件开发的工程经理。他负责先进ARC处理器的开发，包括架构、RTL设计、验证和物理设计。他通过收购Virage Logic加入Synopsys。在加入Virage Logic之前，他在NXP Semiconductors管理TriMedia DSP处理器和MIPS处理器的开发长达12年。Kulbhushan获得了印度德里工程学院电子与通信工程学士学位。他的兴趣包括计算机体系结构和多核高性能处理器。
不断增加的性能要求不断地对抗嵌入式应用程序所要求的紧凑的功率和面积限制。实时、应用处理器和专用硬件加速器的一致集成，以及提供广泛的内存和带宽选项，对于满足SoC设计人员必不可少的实现灵活性至关重要。本次演讲将讨论一种灵活的处理器架构，它可以配置为从超高性价比到极致性能的处理器，涵盖了高端嵌入式应用程序的广泛需求。
届时将有问答和小组讨论。
会议结束
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