【分享主題】「來啦，你做了啊！」：從 ISSCC 2021 來看去年真的做出來的 Deep Learning Accelerators （二）IBM & Sony
【活動時間】2021/4/26 (Mon.) 19:30 (19:00開放入場)
【活動地點】Skymizer (台北市內湖區瑞光路 408 號 12 樓 -2)
【主題簡介】
國際固態電路會議又稱ISSCC ，於 2 月剛結束了 ISSCC 2021 全虛擬的國際會議，其中也有不少公司針對 Deep Learning 的應用來製作了許多新的晶片，我們看到與許多新的領域做結合、使用許多新的技術，並且在能源使用效率上，許多公司都突破10TOps/W的界線。在這幾次的分享會中，我們依序將給各位分享下面幾個團隊所發表的論文與成果：
（一）一般DLA晶片：Samsung、Renasas
（二）一般DLA晶片：IBM、Sony
（三）記憶體內運算技術（Compute-In-Memory）：TSMC-NTHU團隊、UTAustin-Intel團隊、ITRI-NTHU團隊
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此次演講會分享 Sony 最新的 CMOS Image Sensor (CIS) 發展及 IBM 針對伺服器市場設計的 Deep Learning Accelerator (DLA) 。
- Sony：作為全世界 CIS(CMOS Image Sensor) 市佔高達四成的領導廠商，Sony在本次的會議中發表了內含 Deep Learning Accelerator 的 CIS ，Sony 透過獨到的 Wafer 疊加設計，提高 Image Sensor 與 DLA 傳輸頻寬，可以達到 4.97 TOPS/W 的能耗比，最高可達 1.18 TOPS 。除此之外， Sensor 可以將 Model 判讀後的結果直接輸出，甚至不需要傳輸圖片只需要將判讀後的 features 往 CPU 傳遞，大幅減少後續傳輸的成本
- IBM：針對伺服器市場，IBM發表了 Training 和 Inference 兩用的 Deep Learning Accelerator ，透過 Iso-accuracy 的方式，對於 Training 使用 Hybrid-FP8 的 Precision ，對於 Inference 則使用 INT4 的 Precision ，再透過 On-chip Ring 的方式來做跨核心溝通，可以在 Training 上達成 3.5 TOPS/W 、在 Inference 上達成 16.5 TOPS/W 的能耗比
【講者簡介】
Peter Chang
Skymizer 共同創辦人，目前主要負責 Skymizer 技術行銷分析、虛擬平台開發，也曾是 SkyPat 單元效能測試平台的維護者。研究興趣包含：軟硬體協同設計、作業系統虛擬化、計算機結構。
【活動提醒】：
1. 場地需脫鞋，建議穿著方便穿脫的鞋子。
2. 座位有限，部分夥伴可能需要站著或席地而坐，建議提早到場才有座位喔。
3. 實體聚會前，歡迎來社團認識一下大家，接收活動第一手情報喔～
Cat System Workshop 長期徵求系統軟體、作業系統、編譯器、虛擬化、優化等相關技術的分享！其他與電腦科學相關的分享，也都可以投稿噢，投稿歡迎到 fb 社團或 telegram 私訊給四貓Facebook 社團：https://goo.gl/fR1AQZ
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4. 本場活動也會提供線上觀看連結，如有興趣但無法前來會場的朋友可以報名線上票，演講當日會透過 KKTIX 信件傳送 zoom 直撥連結。
5. 因疫情關係請入場配戴口罩及開QR Code 票卷給工作人員。入場前會量體溫及噴消毒酒精。
【特別感謝】：
本活動由 Skymizer 提供場地。
