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幸福企業徵人【台北市內湖區|軟體工程師工作】約460筆-軟體設計資深工程師_資訊處、資訊基礎架構師、軟體架構師_樓宇自動化事業群等熱門工作急徵。1111人力銀行網羅 ...
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通勤費:來回約 56 元/日
深度學習在異質系統架構中之效能及功耗優化(Performance/energy optimization of complex neural network models training/inference on heterogeneous system architecture) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括:平行計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術優化AI應用軟體,並研究下一世代機器學習模型的系統開發與設計。 近年來,許多AI軟體利用結合多種neural networks,來達成卓越的判斷和預測,此AI模型稱為複合式神經網路模型(complex neural network models: hybrid model, multi-model, multi-task)。例如,視頻字幕(video captioning)結合了CNN與RNN,可以用來進行AI視頻問題解答,自動醫療報告生成和電影評論分析。例如,自駕車上執行了數個不同的網路模型,同時處理物體偵測,路線規劃,與駕駛對話等任務。其他例子還包括語音助理,機器人等等。如何高效率地利用系統中的所有運算資源(CPU+GPU+AI accelerator)執行複合式模型,以達到real-time或低能耗運算,是未來AI系統設計的一項重點研究。 此外,許多新型AI應用像是推薦系統、知識圖等,使用了圖神經網路(GNN)作為深度學習訓練與推理的模型。GNN的執行包含了複雜的不規則計算以及大量的稀疏矩陣(sparse matrix)計算,傳統的處理器通常無法有效率的進行運算。然而新的CPUs/GPUs為此提供了新的硬體加速設計,例如:強大的向量指令(Intel AVX512同時計算8個64-bit資料,其gather/scatter指令...
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