FCCM 2018:立足领先技术,深耕自主研发产品

近日,第26届IEEE现场可编程门阵列定制计算机研讨会(IEEE International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines,简称FCCM)在美国博尔德市圆满举办,该会亦是FPGA业内三大顶级峰会之一,吸引全球顶尖的FPGA专家学者齐聚一堂,共同交流探讨前沿技术及进展,深鉴科技作为本次大会赞助商受邀参会并进行产品展示,现场获得诸多认可。

FCCM关注FPGA和其他可重构硬件的独特特性,是最早介绍和讨论与计算有关研究的论坛之一。在过去的二十年中,FCCM一直在为现场可编程定制计算以及使用此类系统的应用程序提供有关架构、工具和编程模型的论文。作为FPGA领域内顶会之一,FCCM在学术界享有权威地位。本次大会主要围绕机器学习领域开展,为期三天的大会中,全球的顶级FPGA实验室及企业的学者共同探讨学术前沿技术,展示最新研究成果,相较于学术性质的展示,深鉴则为本次大会带来了最新的自主研发产品,成为本次大会亮点之一。

早在2017年深鉴科技曾获得FPGA大会Best Paper的肯定,技术实力已经收获了业内的普遍认可,后续短短一年中,深鉴快速从前沿技术向多条产品线转化,基于世界领先的神经网络压缩编译技术,和高性能低功耗的人工智能处理器硬件体系结构设计,以算法到软件到硬件的完整解决方案满足各种应用场景的需要,在今年的FCCM现场,深鉴着重展示了人脸分析解决方案、人脸检测识别模组、视频结构化解决方案、深度学习开发SDK、笛卡尔高效语音识别引擎以及ADAS及自动驾驶计算平台等一系列自主研发产品。

深鉴展示区

深鉴展示区

此次深鉴丰富多样的产品化成果在本次以学术研究为主的大会中成为一道与众不同的风景线,吸引了大批参会者前来咨询交流,其中在现场得到反馈和交流的最多的当属深鉴科技为安防场景打造的人脸检测识别模组与视频结构化解决方案这两款产品,安防是目前智能应用落地较为成熟的行业,除中国外全世界多个地区都开始意识到智能精准识别及大规模人像采集技术对社区安全、国家反恐等领域的重要性,深鉴的人脸识别检测模组可以提供的一站式智能IPC解决方案。采用自主研发的的Aristotle架构,可实现主流深度学习卷积网络(CNN)在多种场景下的实时应用。该方案可为行业用户快速实现搭载基于深度学习算法的智能 IPC,在前端实现人脸检测与识别,支持黑名单/白名单布控;而视频结构化解决方案亦采用深鉴自主研发高性能FPGA架构Aristotle,集成了基于深度学习的车辆检测、人员检测、车辆型号识别、车牌识别、人员属性、质量、跟踪等深度学习算法,可实时提取多路视频中的机动车、非机动车、行人等属性的结构化信息。同时深鉴还满足了安防行业对功耗,设备成本的硬性需求。现场参会学者在了解深鉴展示的产品后,对深鉴在短短一年间从技术到产品商业化的完成度给予高度评价,并对深鉴的加速平台与FPGA厂商的合作前景表达了积极的期望。

学术层面,本次大会的最佳论文被《ReBNet:残余二值化神经网络》一文收入囊中,二值化神经网络、FPGA训练等话题也成为本次大会讨论的焦点。在机器学习的背景下,庞大的计算量对FPGA提出了更大的挑战,众多专家学者对更好地发挥FPGA优势,融入全球协作体系发表了不同的见解。而普遍关注的领域则为数据中心、自动及辅助驾驶领域等。

为期三天的会议中我们发现,基于FPGA结构的上下游产品公司正在面临来自实际应用层面越发紧迫的技术需求,参会者普遍认为短期内FPGA依然能够在特殊领域获得一定优势,并且相对灵活易用。而对于如何更好地突破工业界产品瓶颈的挑战,仍需业内共同努力。

文章来源:深鉴科技