5月28日上午，西安交通大学梅魁志教授受邀做客胡杨林大讲堂，作了题为《深度学习加速器的软硬件协同设计》的学术报告，电控学院院长、部分教师以及300余名研究生在现场聆听了报告。报告会由院长寇发荣主持。

梅魁志教授重点阐释了TVM当前开源的张量处理优化、编译与运行时的框架，VTA是其中采用HLS编写的可编程卷积运算加速器。针对VTA在FPGA平台运行效率低的实现问题，最后从张量处理器的架构设计优化、轻量级运行时系统构建、指令编译调度与优化以及稀疏量化等方面，给出了完整的深度网络模型推理的软硬件协同设计优化。同时对课题组研制的粗粒度卷积加速器方案进行架构与性能进行了介绍。

简介：梅魁志，西安交通大学人工智能学院教授，近年主要研究兴趣为场景感知与定位、深度学习专用系统的软硬件协同设计；在IEEE TCAD/TMM/TCSVT/TVLSI、PR、Neurocomputing、FG、ICPR、ICRA 等国际期刊与会议发表论文 50余篇。主持承担与完成国家级课题6项(其中“863”课题2项)，省部级、子课题、合作课题等20余项。入选 2011年度教育部“新世纪优秀人才”，获陕西省科学技术一等奖2项（2016、2020），授权国家发明专利20余项。先后负责完成多款芯片、软件与专用系统设计:JPEG2000编码器 IP2000、异构多核媒体处理器 DTV200A、多核视觉处理芯片IVP1024、嵌入式虚拟机 XTimes软件、可执行二进制码的自动并行化软件、智能视频监控优化系统与手势识别系统，研究成果已应用于多家企业、研究所的产品/系统等。