2020年12月7日上午，上海交通大学计算机科学与工程系的冷静文副教授应邀在东五楼210学术报告厅作了题为“高效高可靠的智能异构系统”的学术报告。

近年来，随着人工智能的兴起及人工智能模型的快速发展，以CPU为代表的传统计算系统进入算力瓶颈，已经无法满足人工智能的算力需求。由此，催生了人工智能模型及其计算特性的专用体系结构，计算系统也呈现异构化发展趋势。但是,目前的异构体系结构面临着计算效率、灵活性以及可靠性的多方面挑战。

本次报告主要从如何构建高效、可靠的智能异构系统两个维度展开。在提高系统性能方面，冷静文副教授提出了基于架构融合的高效人工智能处理器，包括在时间与空间上的通用与专用架构之间的融合，专用架构（图神经网络）之间的融合；同时，根据神经网络的稀疏性，提出的基于稀疏矩阵块的神经网络加速方案，能有效提高系统的性能。为了提高系统的可靠性，提出的基于路径分析的高可靠AI模型和面向异构系统的非对称容错技术，在低开销的情况下能保证系统的可靠性。最后，冷静文副教授为我们介绍了国产智能芯片编译系统的现状和面临的挑战，并对此进行了总结。

   冷静文副教授的报告内容丰富详实，深入浅出，系统详细地介绍了如何提高智能异构系统的效率和可靠性、他的思路和相关的工作以及对未来的展望。在提问环节，他和参会的老师、同学们围绕稀疏矩阵的处理和有效路径提取算法等细节进行了深入交流和讨论。他的研究思路和科研经验分享让在场的老师、同学受益匪浅。

冷静文，现就职于上海交通大学计算机科学与技术系、John Hopcroft计算机科学中心，任长聘教轨副教授。主要研究方向为面向人工智能的新型计算系统的设计以及性能、能效、可靠性优化。在国际一流的会议和期刊上（如ISCA/MICRO/HPCA/DAC和TCAD/TC/TACO）发表了二十多篇论文和相关国内与国际专利。他于2010年7月毕业于上海交通大学，获得学士学位。2016年12月毕业于德州大学奥斯汀分校电子与计算机工程系并获得博士学位，期间主要研究GPU处理器的体系结构优化，其主持设计的GPU功耗模型GPUWattch是目前学术界最为广泛使用的功耗模型。2018年入选微软亚洲研究院青年学者铸星计划。2020年获阿里巴巴达摩院青橙奖。

（通讯员：雷博）