| 技術名稱 | AI深度壓縮工具鏈及混合定點數CNN運算加速器 | ||
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| 計畫單位 | 國立陽明交通大學 | ||
| 計畫主持人 | 郭峻因 | ||
| 技術簡介 | 搭配 AI toolchain (ezLabel, ezModel, ezQUANT, ezHybrid-M)，可自動設計優化AI模型，支援1/2/4/8-b CNN運算，此高效能H-CNN NPU效能達2.5TOPS(8-b)/ 20TOPS(1-b)@28nm/550MHz與4TOPS/W效率。 |
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| 科學突破性 | 首創 AI 壓縮設計工具之整合效能達 120x 模型簡化與70x 功率降低，可訓練 1/2/4/8-bit CNN模型，實現於高效能加速器，達到 2.5TOPS(8-b)/20TOPS(1-b) @28nm/550MHz與4.375TOPs/W，超越Kneron KL720 (0.9TOPs/W)。 |
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| 產業應用性 | 本案技術吸引緯創資通設立緯創-交大嵌入式人工智慧研究中心，連續四年每年投入新台幣1000萬元以上進行研發(第一年已投入 1800萬元)，同時本案四年AI計畫衍生新台幣7314.55萬元產學與技轉合作，也同時孕育新創公司中，預計天使輪募資金額為新台幣 1-1.8億元間，並預定於 2021年底前設立。 |
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| 媒合需求 | 天使投資人、策略合作夥伴 |
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| 關鍵字 | 人工智慧設計工具 快速資料標記 自動資料標記 自動模型設計優化 自動模型量化分析 定點數位模型訓練 高效能深度學習加速器設計 低功號神經網路運算器 人工智慧晶片 人工智慧系統晶片 | ||
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