仿照电路是指用来对仿照旗子暗记进行传输、变换、处理、放大、丈量和显示等事情的电路，处理的是连续的旗子暗记，不仅要关心“有”和“无”，还须要关心“高低”与“多少”，与数字电路非此即彼的特性比较，具备很多种可能和不愿定性，对噪声和滋扰比较敏感，因此，打算繁芜、对精度哀求高的打算一样平常都由数字电路来完成。
数字电路的高精度来源于它的高冗余度，这也意味着它的低效能。想象一下，在仿照电路中，我们可以用0.1V去代表信息里面的“1”，而数字电路须要利用1V代替信息中的“1”，功耗相差整整10倍，可以说能效是驱动仿照打算的唯一动力。但是在传统的打算任务中，高精度永久是仿照打算迈不进的门槛。这也是数字电路技能一贯主导打算芯片发展的紧张成分。
而AI的涌现改变了这一局势。在很多AI运用中，其输入信息冗余度高，抗滋扰和噪声能力强，针对AI打算，业内提出了模数稠浊打算的思路，可以充分发挥数字电路和仿照电路各自的上风，实现高性能、低功耗打算，数模稠浊AI加速芯片应运而生，九天睿芯的ADA（Analog-Digital Acceleration）架构便是个中的代表之一。
ADA架构将人工神经网络中大部分的运算交给仿照电路来完成，比较纯数字电路，在打算速率和能效上有了5-10倍提升，还可以灵巧调度精度，以适应不同运用处景。
8月15日，我们约请到九天睿芯CEO刘洪杰来到智东西公开课直播间，就《高能效模数稠浊AI加速芯片的架构创新与运用前景》这一主题展开讲解，同时这也是智东西公开课推出的AI芯片合辑第26讲。
本次讲解，刘洪杰老师将从仿照电路与数字电路的差异、仿照打算在AI打算中的上风和寻衅、数模稠浊AI加速芯片ADA的架构创新和运用前景等方面为我们带来系统讲解。
课程韶光
直播韶光：8月15日晚7点 直播地点：智东西公开课小程序
课程详情
主题：高能效模数稠浊AI加速芯片的架构创新与运用前景
提要：
1、仿照电路 vs 数字电路
2、仿照电路在AI打算中的上风和寻衅
3、模数稠浊神经网络芯片ADA架构详解
4、模数稠浊神经网络芯片在AIoT领域的运用前景
讲师： 刘洪杰，深圳市九天睿芯科技有限公司创始人兼CEO，苏黎世联邦理工大学信息技能与电气工程博士，新加坡南洋理工大学和德国慕尼黑工业大学集成电路设计硕士。专注于传感器端超高效率模数稠浊芯片设计，参与多项欧盟及500强企业帮助项目，并曾获IEEE最佳论文奖。拥有多项专利及申请。
报名办法
添加智东西公开课小助手楚楚（ID：zhidxclass007）报名，添加时请备注“姓名-公司/学校-职位/专业”，因报名人数过多，优先通过备注者。
