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CNCC｜计图深度学习框架及全国产软硬件生态
CNCC2022将于12月8日至10日举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月9日举行的【计图深度学习框架及全国产软硬件生态】。
CNCC2022将解读算力发展趋势，带你洞悉数据价值真谛，与你共议计算领域生态融合与发展！别缺席，等你来，欢迎报名在线参会！
深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的软件基础支撑，自主可控的深度学习框架对我国人工智能产业发展和技术引领的具有重要意义。计图(Jittor)是国内首个由高校研制和开源的深度学习框架。Jittor框架创新地使用了元算子融合和动态编译技术，并提出“统一计算图”的思想，使得在多种任务性能上超越国外主流平台。深度学习框架是底层硬件，即AI芯片和上层众多应用间的连接器。在当前国产AI芯片百花齐放的现状下，如何能够将AI硬件-框架-应用快速连接，形成国产软硬件解决方案和生态，是让众多国产AI芯片快速形成生产力的关键。然而，要达到这样的目标，深度学习框架应具备什么样的特性？AI芯片与框架如何形成快速适配，从而服务于多种人工智能应用，是要解决的重要问题，也是本论坛要探讨的主要问题。
论坛安排
顺序 | 主题 | 主讲嘉宾 | 单位 |
1 | 计图深度学习框架的新进展 | 梁盾 | 清华大学 |
2 | 昇腾AI处理器异构计算架构CANN原理与应用 | 杜鹏 | 华为技术有限公司 |
3 | 遥感跨模态语义检索与定位 | 张文凯 | 中国科学院空天信息创新研究院 |
4 | 计图深度学习框架的软硬件协调优化技术 | 刘政宁 | 北京非十科技有限公司 |
论坛主席
张松海
清华大学 计算机系副教授
研究方向为图像/视频处理、图形学、可视化。在ACM TOG、IEEE TVCG、IEEE TIP、IEEE TMM等期刊和ACM Siggraph、IEEE VR、IEEE CVPR等会议上发表论文40余篇。作为负责人主持国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发计划课题多项；获国家科技进步二等奖一项（排名第3）。
论坛共同主席
高林
中国科学院计算技术研究所 副研究员
CCF高级会员、北京市杰青，英国皇家学会牛顿高级学者。研究方向为计算机图形学和三维计算机视觉，在国际知名期刊会议发表论文60余篇（其中ACM SIGGRAPH\TOG,IEEE T-PAMI等CCF A类论文40余篇），相关研究工作入选ESI高被引论文，DeepFaceDrawing系列研究工作被180余个国家或地区的用户所使用，获亚洲图形学学会青年学者奖、CCF技术发明一等奖、CCF CAD&CG专委图形软件开源奖等奖励。担任几何处理学术会议SGP 2023大会联合主席，SIGGRAPH 2023 程序委员，CSIG智能图形专委副秘书长。
报告及讲者介绍
梁盾
清华大学 计算机系助理研究员
毕业于清华大学计算机系计算机图形学实验室，是计图框架核心成员，研究方向为计算机图形学、深度学习、高性能计算；近年来在中国科学信息科学、CVPR、TOG、CVM等重要会议/期刊上发表多篇文章，曾获国际学生超算比赛冠军。
报告题目：计图深度学习框架的新进展
深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的软件基础支撑，自主可控的深度学习框架是推动中国人工智能更好发展的必然要求。计图(Jittor)是国内首个由高校研制和开源的深度学习框架。Jittor框架创新地使用了元算子融合和动态编译技术，并提出“统一计算图”的思想，使得在多种任务性能上超越国外主流平台。本次报告将介绍计图的新特性与基于计图的最新科研成果。
杜鹏
华为海思昇腾CANN 首席科学家
主要研究方向为图形学、人工智能与异构计算。在SIGGRAPH、CVPR、PG等会议发表论文10余篇，出版《昇腾AI处理器CANN架构与编程》《昇腾AI处理器CANN应用与实战》等专著3本。曾获2021年浙江省科技进步一等奖。
报告题目：昇腾AI处理器异构计算架构CANN原理与应用
2019年华为推出基于自研达芬奇架构的昇腾AI处理器，其中昇腾910处理器提供面向云端的强大的训练算力，昇腾310处理器提供面向边缘端的推理算力。同时，华为自研异构计算架构CANN，使能昇腾澎湃算力。本次报告重点介绍昇腾AI处理器架构和CANN特性，以及典型应用案例。
张文凯
中国科学院空天信息创新研究院地理与赛博空间信息技术研究部 助理研究员
中国科学院大学博士，智能处理主任设计师。主要从事遥感图像解译、多模态数据处理、智能解译框架等方面研究。在IEEE TGRS/JSTARS，IET CV等期刊上发表论文20余篇，出版专著《人工智能云平台：原理、设计与应用》一本。CCF会员、中国图象图形学会会员、IEEE会员。
报告题目：遥感跨模态语义检索与定位
报告摘要：当前，遥感数据的获取能力超越了以往任何一个时期，如何从海量遥感数据中提取出用户所感兴趣的关键信息，逐渐成为遥感图像处理应用领域中的重要研究方向。遥感跨模态检索旨在使用图像、文本、音频等模态进行遥感图像内容检索。然而遥感跨模态检索领域存在数据海量，但样本数量受限的问题。本次报告将重点介绍受限样本下文本-图像跨模态检索和使用未标注数据提升检索效果的最新科研成果。
刘政宁
北京非十科技有限公司 技术总监
刘政宁于清华大学获得博士学位，博士期间主要研究方向为计算机图形学、三维计算机视觉与高性能计算。曾在ACM TOG、IEEE TVCG、CVM、TVCG等期刊会议上发表多篇文章。刘政宁博士是国产深度学习框架Jittor的核心成员，现为北京非十科技技术总监，致力于AI服务与应用。
报告题目：计图深度学习框架的软硬件协调优化技术
报告摘要：深度学习已广泛应用于科学研究和工程应用，国产化需求日趋旺盛。随着国产硬件芯片、操作系统、计算平台的蓬勃发展，支持全国产软硬件生态的深度学习框架也不可或缺。复杂多样的异构芯片架构的适配、大量国外AI软件生态的迁移是深度学习框架面临的主要挑战。本次报告将介绍我们基于计图框架实现国产硬件适配的进展，并探索迁移国外主流框架生态，还将介绍多个全国产AI应用的适配与优化案例。
CNCC是级别高、规模大的高端学术会议，探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势，展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果，搭建交流平台，促进科技成果转换，是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授Jack Dongarra，以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士及专家，还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是：算力、数据、生态。
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