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演讲题目
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开源硬件系列02期:
从PyTorch到RTL - 基于MLIR的高层次综合技术
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演讲时间
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2022年11月27日 上午 10:00
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内容简介
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为了解决FPGA的可编程性问题,实现从算法到RTL设计的快速编译,我们引入了基于MLIR(多级别中间表示)的高层次综合框架ScaleHLS,对算法的高层次描述进行多级别的抽象和优化,并生成高性能的RTL实现。
本次直播将会详细讲述MLIR和ScaleHLS框架,并对未来基于MLIR的硬件编译技术进行展望。
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本期重点
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① LLVM和MLIR框架简介
② ScaleHLS简介
③ 高层次综合的表示和优化
④ 实验结果和案例研究
⑤ 结论和问答交流
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观看直播
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嘉宾介绍
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叶汉辰,伊利诺伊大学香槟分校博士生
伊利诺伊大学香槟分校博士生,分别于2017年和2019年获得复旦大学本科和硕士学位,于2015年赴新加坡国立大学交流学习。主要研究方向为高层次综合、硬件编译技术、深度学习的硬件加速。他曾在HPCA、DAC、ICCAD、FPGA、TRETS等期刊和会议发表多篇学术论文,曾担任TCAD、NEPL、FPGA、FCCM等期刊和会议的审稿人。他曾获得2018年全国大学生集成电路创新创业大赛特等奖、2019年上海市优秀毕业生。他曾在Xilinx(AMD)、SiFive、Intel实习,推动硬件编译技术相关的开发和研究。他曾领导或参与多个开源项目的开发,包括ScaleHLS、ScaleFlow、CIRCT、MLIR-AIE等。
擅长语言:Verilog HDL、C++、Python、Cuda、Tcl;擅长工具:Vivado/Vitis、Vivado/Vitis HLS、PyTorch、LLVM、MLIR
张洪滨,中国科学院软件研究所直博生
主要研究方向为领域特定编译器及其相关优化技术;作为 MLIR 社区开发者,曾发起 MLIR Python Binding 项目,目前聚焦于 MLIR 向量化方向;发起 Buddy Compiler 开源社区,在 LFX RISC-V Mentorship,OSPP 开源之夏活动中担任社区项目导师。
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一群热爱技术的开源人
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原文标题:【开源硬件】从PyTorch到RTL - 基于MLIR的高层次综合技术
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