摩尔芯闻 > 行业新闻 > 半导体 > 【创新】东北大学本科生团队研发深度学习FPGA神经芯片

【创新】东北大学本科生团队研发深度学习FPGA神经芯片

·2018-02-28 00:00·老杳吧
阅读:1183
1.联发科明年实现5G预商用,携手中移动开展终端研发
2.国家大基金6.4亿元再次加码通富微电,成为第二大股东
3.2017无锡集成电路产业产值890亿 同比增长10%
4.东北大学本科生团队研发“深度学习”FPGA神经芯片
1.联发科明年实现5G预商用,携手中移动开展终端研发
其他媒体巴塞罗那报道 文/刘洋
“与以往不同,联发科在5G规划方面不能输在起跑线上,我们致力于将5G技术带入智能手机的主流市场。”联发科技资深副总经理暨技术长周渔君博士在MWC 2018上对其他媒体记者讲道。
在MWC同期举行的GTI峰会上,联发科宣布加入由中国移动主导的“5G终端先行者计划”。双方将在5G终端应用场景、产品形态、技术方案测试验证产品研发等领域展开全面合作,联合研发5G终端产品,推进5G芯片及终端产品的成熟,实现2018年规模试验、2019年预商用和2020年商用的目标。
据悉,联发科第一代5G基带解决方案将依照3GPP Rel-15 5G NR标准设计,包括5G NR、支持Sub-6GHz频段、独立(SA)和非独立(NSA)网络架构、高性能用户设备(HPUE)及其它5G关键技术。除了Sub-6GHz频段,联发科5G解决方案也支持毫米波频段,以满足不同运营商的需求。
在MWC 2018的展台上,联发科展示了5G研发方面的最新进展,包括sub-6GHz原型平台、毫米波天线模组和5G NR增强技术。联发科5G解决方案不仅适用于智能手机,还可应用在物联网、数据卡等多种终端形态。通过联发科多元的产品线,将5G技术渗透到不同的应用领域。
周渔君指出,联发科技在5G技术和产品研发上已投入了相当多的人力和时间,取得了不错的进展。这次和中国移动共同开启“5G终端先行者计划”,代表了我们的5G解决方案已经能够符合全世界最大运营商的要求。我相信联发科技的产品将会对加快5G生态系统的成熟及普及带来很大帮助,让世界各地的消费者能尽快享受到5G带来的便利。
在5G的产品规划方面,周渔君表示,联发科致力于将5G技术带入智能手机的主流市场。就像这次MWC发布的曦力P60一样,联发科再度将AI技术带入到智能手机的主流市场,即便在时间上晚于苹果、华为,但是在产品的覆盖范围方面将使得更多消费者受益。目前,联发科在与包括中国移动在内的主要基站厂商交流合作,争取在2019年实现预商用,2020年商用的目标。
至于5G未来的应用场景,周渔君并不担心。他认为在技术的准备阶段,应用可能不会那么快,但是待技术成熟后会有更多厂商投入到产品研发中来,自然会有更多新的应用场景出现。
在5G的投资方面,联发科已有2~3年的时间,大规模的投入开发从去年开始,预计2020年该领域的产品将对营收有贡献。
与4G时期不同的是,周渔君指出未来5G芯片的应用将不限于手机领域,将以更多形态终端的方式出现。目前包含美国AT&T在内的运营商再利用5G替代光纤,也许未来在5G能力足够强的时候,会替代部分固网WiFi的功能。
此外,周渔君透露了联发科的5G基带芯片将从7nm开始,手机芯片还会注重平衡成本、功耗及复杂度的问题。在智能手机走入5G阶段以后,RF射频厂商与基带之间的关系也许会发生变化,有些属于RF厂商的器件会集成在基带中。但是在sub-6GHz、毫米波阶段,RF器件的复杂度增多,使用量也会变多。尤其在美国等地,由于5G手机需要同时支持4G、5G网络,在Modem的组合变化也会更多。
2.国家大基金6.4亿元再次加码通富微电,成为第二大股东
2月27日,通富微电发布公告称,2月26日,公司收到股东富士通中国通知,富士通中国与国家集成电路产业投资基金股份有限公司(以下“国家大基金”)、南通招商江海产业发展基金合伙企业(有限合伙)(以下简称“南通招商”)、宁波梅山保税港区道康信斌投资合伙企业(有限合伙)(以下简称“道康信斌投资”)签署了《股份转让合同》,共计转让公司无限售条件流通股股份184,917,589股。
其中,富士通中国拟将其所持公司69,547,131股股份(占公司股份总数的6.03%)转让予受让方国家大基金;将其所持公司57,685,229股股份(占公司股份总数的5%)转让予受让方南通招商;将其所持公司57,685,229股股份(占公司股份总数的5%)转让予受让方道康信斌投资。
据披露,本次转让价格为每股9.20元,国家大基金、南通招商和道康信斌投资的转让价款分别为人民币639,833,605.20元、530,704,106.80元、530,704,106.80元。

公告称,富士通(中国)有限公司鉴于经营需要,转让所持有的通富微电公司的股份。经本次股份转让后,富士通中国持有的通富微电股份数量为23074091 股(占总股本的 2%)。
本次权益变动前后,相关股东持股数量及比例具体如下:

此前,通富微电向国家大基金发行股份购买资产之标的资产南通富润达投资有限公司49.48%股权和南通通润达投资有限公司47.63%股权已完成过户,国家大基金直接持有通富微电181,074,458 股,约占总股本的 15.70%。
本次权益变动完成后,国家大基金将直接持有通富微电250,621,589 股股份,约占通富微电总股本的 21.72%,成为通富微电第二大股东。
通富微电表示,通过本次权益变动,国家大基金将进一步加强与通富微电合作与联系,支持集成电路龙头企业发展,带动中国IC制造产业整体水平和国际竞争力的上升。本次权益变动完成后,华达微电子仍为通富微电控股股东,石明达先生仍为通富微电实际控制人。(校对/范蓉)
3.2017无锡集成电路产业产值890亿 同比增长10%
2017年是无锡集成电路产业发展不平凡的一年。记者昨从市经信委获悉,去年我市集成电路产业产值890亿元,同比增长10%; 一批重大项目相继落地,市集成电路相关产业投资总额达228亿美元; 江阴高新区获批科技部国家集成电路封测高新技术产业化基地,我市封测行业规模位列全国第二。
产业生态是反映某一产业是否健康的重要指标,相关人士称,虽然我市集成电路产业规模多年来在全国处于“第一军团”,但产业分布并不均衡,主要集中在封测领域,上游设计和制造环节动力不足。“无锡有近200家集成电路企业,几乎涉及到产业链的各个环节,但产业结构中设计业比重严重偏低。”市经信委人士表示。但从去年开始,集成电路产业集群建设成效显著,产业链各环节联动发展。目前我市已有各类集成电路企业200余家,产业涉及电路设计晶圆制造封装测试、配套设备与材料等多个领域,不仅已形成IC产业集群、拥有近5万名从业人员,还集聚了一批半导体设备工程、特殊气体等方面的配套企业。
快速增长源自龙头企业集聚效应的充分释放。销售规模位列全球第三、全国第一的长电科技,多年的用心经营已拉出一条完整的后道产业链,覆盖晶圆制造封装测试、配套产业等领域。最近几年来,企业跨出的每一步都是不断在完善以封装测试为主的产业生态系统:与中芯国际合资成立中芯长电,进行300mm 晶圆14纳米凸块工艺量产;与包括宁波康强等在内的众多企业在江阴成立合资公司,为长电提供引线框架、键合金丝、塑封材料等……龙头企业带动效应明显,去年底我市封测业规模已是省内最大。记者了解到,我市集成电路布图设计登记及专利数量常年位于全省乃至全国前列,华润矽科、华大国奇、力芯微电子、芯朋微电子、江苏卓胜微电子都列入了国家规划布局内集成电路设计企业。观察人士指出,伴随华虹、中环等国内产业龙头的加盟利好,会有更多设计、材料领域的实力企业随之而来,由“补链”到“强链”实现产业的整体平衡发展。
政府“有形之手”在产业引育上持续发力:“十三五”期间设立总规模200亿元的产业投资基金,抓“大”扶“小”;梳理高性能集成电路设计、集成电路产业统计库名单,完成了集成电路产业统计体系和工作机制。“去年着重加强了集成电路产业专项政策首次兑付执行”,相关人士介绍说,这是无锡市首批兑现的集成电路产业发展资金,包括艾立德、矽瑞微电子、硅动力微电子等多家公司的项目获得了扶持资金。无锡日报
4.东北大学本科生团队研发“深度学习”FPGA神经芯片
不久前的一天,在东北大学浑南校区信息学馆前,计算机科学与工程学院学生蒋承知的脚下有一个小小的、如螃蟹般的机器人紧紧地跟随着他,寸步不离,正在对他的行为进行“深度学习”,蒋承知则仔细地检查着机器人的各项参数,并进行详细记录。
蒋承知是东北大学的一名本科生,他和同伴于起、叶文强、甘淞元组成的创新团队,将现场可编程门阵列FPGA神经芯片运用于人工智能深度学习领域,采用卷积神经网络,尝试在芯片中模仿人脑以大规模的平行方式处理信息,目前项目组已成功实现将基于FPGA的神经芯片植入到硬件资源进行深度学习,并获得大学生创新项目国家级资助。
深度学习是指通过学习样本数据的内在规律和深层特征,使神经网络结构能够像人一样具备分析和自主学习新东西的能力,目前该技术在文字、图像处理、语音识别、机器翻译等领域,已经取得很多成果。但随着电子信息技术的发展,要求计算机能够更加“任性”地服务于生活,需要机器本身能像人一样识别与感知周围的环境,并对复杂的环境作出正确的判断,这对计算机深度学习的便捷性和低成本获取提出了更高的要求。
目前,深度学习的实现平台依赖于庞大的CPU/GPU集群,成本很高,在现实生活中很难实现和得到运用。与此同时,传统的嵌入式处理设备单片机ARM、DSP都无法实现深度学习的实时处理。
FPGA神经芯片作为一款具有现场可编程功能的逻辑门电路元件,有着强大的并行处理数据能力和优势。卷积神经网络拥有强大的特征提取能力,使其在图像分类识别、目标跟踪等领域运用广泛。蒋承知团队创新性地将FPGA神经芯片作为能够实现深度学习的嵌入式处理器,并把能够极大提升计算机感知识别周围环境能力的卷积神经网络算法应用于基于FPGA的目标跟踪设备,使设备运行速度大幅提高。经过“流片”(即工业化试生产)后,体积大幅缩小的神经芯片更适合于嵌入式应用,从而使具备深度学习能力的设备制造成本大大降低。
这项创新技术的运用范围非常广泛,可以在目标识别、跟踪、图像处理、语音、自然语言等诸多领域实现嵌入式运用,只要设置不同的参数就可以满足各个场景的需要。例如,将芯片与摄像头连接,就能直接识别出所需要的目标;将其植入机器人就可以完成目标追踪等较复杂的任务,市场化应用潜力巨大。下一步,团队将紧跟技术发展的潮流研究基于神经芯片的高质量深度相机,使其能应用于智能汽车以及无人驾驶领域,并积极推动神经芯片在“互联网+”相关领域的广泛应用。中国科学报

文章来源:http://laoyaoba.com/ss6/html/60/n-664360.html

分享到:
微信 新浪微博 QQ空间 LinkedIn

上一篇:5G时代迫在眉睫!高通展示多项技术与产品创新成果

下一篇:东北大学本科生团队研发“深度学习”FPGA神经芯片

打开摩尔直播,更多新闻内容
半导体大咖直播分享高清观看
立即下载