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AIおよびマシン・ラーニングのSoC – メモリおよびインターコネクトIPの視点

配信開始日:

本ウェビナーでは、人工知能 (AI) およびマシン・ラーニング (ML) のSoCを開発する上での課題について考察します。効率要件を満たすには、AIおよびMLアプリケーションに向けたまったく新しいアーキテクチャが必要です。これら要件には、特別な処理、広帯域で低エネルギーのメモリ・スループット、そして信頼性の高い高性能な接続が含まれます。ここでは、AIおよびMLのSoC開発を成功させるために、メモリおよびインターコネクトIPを効率よくカスタマイズする方法を説明します。

内容:

    • AI/ML SoCの課題
    • AI/ML SoC向けメモリおよびインターコネクトIPの重要な要件
    • シルバコが提供するメモリおよびインターコネクトSIPwareソリューション

プレゼンタ:

Ahmad S. Mazumderは、シルバコIP Engineering DivisionのPrincipal Field Application Engineerです。アナログおよびインタフェースIPすべての開発およびカスタマー・サポートを取りまとめています。高速メモリ、インタフェースIP、各種アナログIPの開発における業界での経験が豊富です。Ahmadは、24年間さまざまなSoC企業 (Intel、Broadcom、C-Cube Microsystemsなど) で、最先端DDR、超高速SerDes、インタフェース、ESDおよびQoRに取り組み、最近シルバコのIP Engineering Divisionに加わりました。

Ahmad S. Mazumderは、ニューヨーク市立大学でVLSI Semiconductor Designの修士号、バングラデシュ工科大学で電気工学の学士号を取得しています。


対象:

人工知能およびマシン・ラーニングSoCの設計、最適化を行うソリューションを求めている研究者、エンジニア、マネージャ