【07.27】“青年科技工作者園地”第156次活動:基于FPGA的粒子物理圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的研究與設(shè)計、科學(xué)工作流技術(shù)及應(yīng)用
“青年科技工作者園地”第156次活動
時間：2023年07月27日(周四) 下午14:30
地點：二樓會議室（東莞同事和同學(xué)通過視頻）
騰訊會議：844-3537-3775
報告人：張玉濤
報告題目：基于FPGA的粒子物理圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的研究與設(shè)計
報告簡介：Jet tagging是粒子物理實驗中的一項關(guān)鍵分類任務(wù)。近年來，深度學(xué)習(xí)方法的引入使得Jet tagging分類任務(wù)的準(zhǔn)確率大幅提高，其中以ParticleNet為代表的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該任務(wù)中表現(xiàn)出色，關(guān)于模型的部署，常用的硬件有CPU、GPU、FPGA、ASIC，目前，由于FPGA具有低功耗、低延遲、硬件可編程等特性成為AI部署加速的前沿研究熱點，相對于CPU，F(xiàn)PGA可以實現(xiàn)更好的并行操作，相對于GPU平臺，使用FPGA可以提高計算效率并降低功耗。因此，將ParticleNet在FPGA上移植并優(yōu)化，可以實現(xiàn)快速、低功耗的執(zhí)行粒子物理學(xué)中的分類任務(wù)，從而減少經(jīng)濟(jì)成本并加快粒子物理中數(shù)據(jù)處理進(jìn)程。本設(shè)計將基于HLS實現(xiàn)可重構(gòu)架構(gòu)，并將計算密集型任務(wù)卸載到FPGA上運算，以減少ParticleNet的算法延遲。
報告人：楊陽
報告題目：科學(xué)工作流技術(shù)及應(yīng)用
報告簡介：隨著工作流技術(shù)的不斷發(fā)展, 工作流思想被引入科學(xué)實驗中, 用于描述和控制科學(xué)實驗和過程的執(zhí)行, 使科學(xué)家能夠更容易地分析和管理科學(xué)數(shù)據(jù). 這種以數(shù)據(jù)驅(qū)動、面向科學(xué)實驗過程的工作流, 被稱為科學(xué)工作流，其應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在地球科學(xué)、生物信息學(xué)等，但在空間天文領(lǐng)域中的應(yīng)用尚不成熟。在本報告中，我們介紹了目前比較流行的科學(xué)工作流調(diào)度系統(tǒng)及其各自的優(yōu)缺點，并提出了一種應(yīng)用于天文衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的方案.
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