2022 年 1 月 6 日，由微软亚洲研究院主办的人工智能与系统专题讨论 – 软硬件优化专场在微软亚洲研究院 (上海) 成功举办。新年伊始，来自上海多所高校与微软亚洲研究院的 6 位学者、研究员汇聚西岸，带来了 AI 芯片架构、编译器设计、计算策略优化等多个方向的精彩学术报告，更有百余名学者、研究员、学生在线下、线上参与了本次专题讨论。

微软亚洲研究院人工智能与系统专题讨论系列旨在联合学界和业界的专家学者，促进人工智能领域多样的研究交流，营造更加开放的研究氛围。本次软硬件专场讨论是该系列的第一场活动，今后微软亚洲研究院将会举办涵盖网络和传感、人工智能+医疗等多个方向的专题研讨会，进一步促进各个学术研究领域的交流与合作。本次专场讨论由微软亚洲研究院 (上海) 高级研发经理杨玉庆、高级研究员李东胜，学术合作总监马歆、资深学术合作经理孙丽君、学术合作经理陈昊共同组织。

与会者合影

微软亚洲研究院 (上海) 高级研发经理杨玉庆在开场欢迎辞中指出，在深度学习迅速发展的时代，人工智能的扩张速度正逐渐超越摩尔定律。因此，高效的人工智能系统成为了保持人工智能高速发展的关键保障之一，也是微软亚洲研究院一直以来关注的重点。随后，精彩的主题报告正式开始。

微软亚洲研究院 (上海) 高级研发经理杨玉庆致开场辞

上海交通大学长聘教授徐宁仪介绍了高效 AI 芯片架构的设计和挑战，他追溯了 AI 计算的迁移和芯片架构设计的发展，并分享了该领域目前的研究进程。他认为人工智能发展对高效芯片的算力提出了巨大的挑战，也带来了巨大的机遇。

上海交通大学长聘教授徐宁仪介绍高效AI芯片架构的设计和挑战

复旦大学青年副研究员陈迟晓分享了高能效机器学习 SoC 的通信感知跨层代码设计策略。由于边缘设备的有限功率预算，高能耗 GPU 的部署和密集的 DRAM 访问难以实现。陈迟晓分享了自己在高能效芯片设计策略方面的研究成果，介绍了两种的算法 - 电路协同设计示例。

复旦大学青年副研究员陈迟晓分享高能效机器学习 SoC 的通信感知跨层代码设计策略

上海交通大学副教授冷静文在报告中介绍了 DNN 模型优化在编译器设计方面取得的成果，演示了如何在多模型服务场景中编译干扰和冲突容忍代码。同时，他还对未来研究方向进行了一些探讨，他认为使用插桩接口拓展当前 DNN 系统，能为分析和优化 DNN 模型开辟新的机会。

上海交通大学副教授冷静文介绍 DNN 模型优化在编译器设计方面取得的成果

随着深度学习的快速发展，面向深度学习负载的硬件加速器也在快速迭代，深度学习编译器成为连接计算表达和硬件执行的关键技术。微软亚洲研究院研究员马凌霄介绍了微软亚洲研究院在深度学习计算表达层和硬件层的通用抽象上的一些探索。他展示的相关实验表明，简单的启发式调度策略能使现有的深度学习编译器实现数量级的性能提升。因此，他认为新的编译抽象能够成为连接深度学习软硬件技术更加通用和高效的桥梁。

微软亚洲研究院研究员马凌霄分享深度学习编译的通用抽象与全局优化

华东师范大学副教授徐辰以“分布式迭代矩阵计算的混合评估”为题作报告。矩阵计算广泛应用于机器学习中，现有系统通常利用增量计算的方式提升性能，然而，在部分情况下增量计算会慢于全量计算。徐辰介绍了一种混合计算策略，在迭代计算过程中交替使用全量计算和增量计算，从而实现更显著的性能提升。

华东师范大学副教授徐辰分享“分布式迭代矩阵计算的混合评估”

微软亚洲研究院研究工程师郑宁馨在报告中展示了DNN模型中稀疏优化的新思路，演示了如何通过新的 Sparse Tensor 抽象（TeSA）来赋能传统的 DNN 框架以及编译器在模型级别更好的利用模型稀疏，达到更好的加速效果。

微软亚洲研究院研究工程师郑宁馨展示DNN模型中稀疏优化的新思路

分享环节结束后，8 位学生以学术海报的形式展示了他们的研究。微软亚洲研究院人工智能教育团队也通过海报对微软亚洲研究院人工智能系统课程进行了介绍。与会者在现场就感兴趣的研究问题、科研探索等进行了更多探讨与思想激荡，现场学术气氛热烈。

更多海报展示环节以及现场照片

关于微软亚洲研究院（上海）

2018 年 9 月，微软宣布在上海成立微软亚洲研究院（上海）。微软亚洲研究院（上海）与微软全球研究院的战略定位一致：致力于推动整个计算机科学领域的前沿技术发展；将最新研究成果快速转化到微软的关键产品中；着眼于下一代革命性技术的研究和孵化。

目前，微软亚洲研究院（上海）组建了上海人工智能组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部，研究方向包括图神经网络理论及其应用、基于增强学习的预测与优化、非监督的异常检测与诊断、面向商务应用的智能推荐算法与平台、基于人工智能的资源调度和管理、以及面向金融、医疗健康、新能源等行业的 AI 赋能场景。

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