【开源硬件】从PyTorch到RTL - 基于MLIR的高层次综合技术-德赢Vwin官网网

演讲题目

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开源硬件系列02期：

从PyTorch到RTL - 基于MLIR的高层次综合技术

演讲时间

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2022年11月27日上午10:00

内容简介

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为了解决FPGA的可编程性问题，实现从算法到RTL设计的快速编译，我们引入了基于MLIR（多级别中间表示）的高层次综合框架ScaleHLS，对算法的高层次描述进行多级别的抽象和优化，并生成高性能的RTL实现。

本次直播将会详细讲述MLIR和ScaleHLS框架，并对未来基于MLIR的硬件编译技术进行展望。

本期重点

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① LLVM和MLIR框架简介

② ScaleHLS简介

③ 高层次综合的表示和优化

④ 实验结果和案例研究

⑤ 结论和问答交流

观看直播

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嘉宾介绍

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叶汉辰，伊利诺伊大学香槟分校博士生

伊利诺伊大学香槟分校博士生，分别于2017年和2019年获得复旦大学本科和硕士学位，于2015年赴新加坡国立大学交流学习。主要研究方向为高层次综合、硬件编译技术、深度学习的硬件加速。他曾在HPCA、DAC、ICCAD、FPGA、TRETS等期刊和会议发表多篇学术论文，曾担任TCAD、NEPL、FPGA、FCCM等期刊和会议的审稿人。他曾获得2018年全国大学生集成电路创新创业大赛特等奖、2019年上海市优秀毕业生。他曾在Xilinx（AMD）、SiFive、Intel实习，推动硬件编译技术相关的开发和研究。他曾领导或参与多个开源项目的开发，包括ScaleHLS、ScaleFlow、CIRCT、MLIR-AIE等。

擅长语言：Verilog HDL、C++、Python、Cuda、Tcl；擅长工具：Vivado/Vitis、Vivado/Vitis HLS、PyTorch、LLVM、MLIR

张洪滨，中国科学院软件研究所直博生

主要研究方向为领域特定编译器及其相关优化技术；作为 MLIR 社区开发者，曾发起 MLIR Python Binding 项目，目前聚焦于 MLIR 向量化方向；发起 Buddy Compiler 开源社区，在 LFX RISC-V Mentorship，OSPP 开源之夏活动中担任社区项目导师。

一群热爱技术的开源人

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