目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。长期以来，中国在CPU、GPU、DSP处理器上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的IP核设计芯片，在自主创新上收到了极大的限制。
为什么发起AI芯片设计
1、传统指令驱动的处理器（CPU和GPU）已经无法支持数据驱动的AI技术，专用AI芯片已成为市场真实的强劲的需求，拥有AI芯片开发能力和经验的工程师将会受到产业追捧，获得高薪高酬。
2、目前国内没有系统化的、专业性的AI芯片设计课程，学习资料也仅有相关论文没有详细的教程教材，并且这些资料大部分限于理论，难以应用于实践；本课程将开放某AI芯片产品完整源码，非常有利于学员更深入理解AI芯片原理，并且能掌握工程实现；
3、AI芯片设计门槛高，涉及AI算法、芯片架构设计、芯片测试以及系统搭建等高级技巧。本课程将提供包含AI算法的训练和执行优化、AI芯片架构设计，AI芯片RTL实现，AI芯片仿真测试，AI芯片工具链的完整全栈式的解决方案的教学。
4、AI芯片设计思路复杂，实现步骤繁多。我们团队从0到1的过程中走过很多弯路，通过本课程希望为后来者分享我们的经验和教训。
5、随着科技的进步，AI技术在未来的落地应用将会越来越多，拥有AI芯片开发能力和经验的工程师将会受到产业追捧，获得高薪高酬。
我们信盈达学院为此开设了人工智能芯片设计课程。
6大课程亮点，全栈式设计课程
免费开源：本次课程将开放某AI芯片产品源码，包括核心RTL代码、工具链代码、测试代码等;
手把手教学：手把手教学员实现AI芯片设计，测试和实例应用，通过本课程的学习，你将知晓AI芯片设计方法、AI芯片执行原理、软件工具的实现方法等高阶技术，可完整地掌握AI芯片产品的设计和开发;
技巧提升：课程剖析AI芯片开发流程及技巧，学员可熟悉AI芯片架构设计的各种处理技巧、芯片架构在FPGA上执行的方法，掌握AI芯片的工程应用和部署;
配套开发板：配备与课程配套的、低于市场同行价格的工业级、具有丰富接口，同时兼容各种应用的定制化FPGA开发板;
师生互动：讲师将和大家一起畅聊在开发AI芯片过程中各类设计方法、设计哲学、前沿AI技术和市场前沿产品，让学员了解最前沿技术方向和行业动态；
学员交流：和国内众多有意向从事芯片设计工程师深入交流
13大重难点知识逐一突破
AI算法VGG16和Resnet50的模型训练，模型Fine-tune，Roofline模型分析
AI算法高阶的模型量化和压缩，带你窥探模型内部世界。
AI算法解析工具，runtime工具，以及整体系统架构开发和搭建。
AI芯片架构中的计算引擎，数据存储系统，片上数据通信系统，数据接口等设计
针对经典AI算法-卷积神经网络（CNN）的计算架构设计介绍。
RTL级CNN计算架构设计实现。
芯片RTL级卷积和全连接层高阶无精度转换。
AI芯片自定义指令设计指南。
AI芯片的FPGA实现平台的系统环境搭建。
针对CNN的AI芯片架构在FPGA上的实现。
PS / PL调试技巧以及注意事项。
Linux系统中断机制以及内核裁剪，bootloader启动原理。
系统CMA/DMA巧妙应用技巧，定义PL如何更好地与Linux交互。
适合人群
兴趣/技术拓展：对人工智能芯片设计感兴趣的工程师、相关专业学校教师及大学生、半导体行业的软硬工程师
转行/就业：从事FPGA开发（如人脸识别、物体识别等，）想深入了解人工智能领域的工程师
突破瓶颈：FPGA技术到了瓶颈，想要提升技能，找到更快突破口的工程师
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