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  • AI计算框架研究方向

    AI计算框架研究致力于AI计算系统与框架领域的前瞻性研究，探究未来计算框架关键问题、前沿技术与发展趋势。点亮燧原人工智能软件栈的技术演进的灯塔。
    AI领域专用语言：拥抱快速变化、多元化的数据、AI开发范式与计算负荷，研究适用于AI/ML的领域专用语言，研究概率编程、可微分编程等通用计算技术。
    AI计算框架架构设计研究：聚焦于探究全新的软件模型、软件分层/模块化设计、最佳软件实践、软硬件协同方案等研究方向。设计简洁、优雅的AI自研计算框架与软件栈。
    AI计算框架运行时技术研究：研究适用于AI计算负荷的运行时技术，包括但不限于并行语义、内存模型、资源管理算法、调度方法、编程模型等。聚焦于运算效率、可扩展性。

  • 编译系统研究方向

    编译系统研究方向致力于创建高性能且易于编程的异构AI编译加速系统。作为AI领域基础软件，我们既探索AI编译软件栈中的软硬件抽象、软件层次等设计问题，也研究AI系统中的程序分析、编译优化、代码生成等前沿问题。
    核心编译技术研究：研究燧原AI硬件上所涉及的核心代码的编译优化、代码生成技术，如寄存器分配、别名分析、自动向量化技术等。参与软硬件协同设计，支持燧原编译系统及硬件设计的中长期探索。
    异构编程技术研究：研究异构编程下软硬件抽象方法与接口设定。探索AI编译流程中的IR层次划分，探索编译模块与其它软件模块功能边界，如编译、运行时、硬件功能划分与协作方式等。期望通过这些探索在异构编程中达到易用性与高性能的平衡。
    AI领域特定编译优化技术研究：探索多层次IR语义下的AI编译优化。结合使用如多面体编译，存储分析，自动张量化，自动并行化等静态分析与优化手段，参与并推动全局最优的算子代码生成等业界前沿问题的探索。

  • 生态建设方向

    燧原创新研究院通过学术合作项目及共建联合实验室，打通前沿技术在上、中、下游创新环境与实际应用的对接与耦合。我们致力于打造一支世界一流的面向AI芯片与国产加速卡的系统软件及智能应用研发团队，把学术前沿研究成果服务并应用于国产AI算力系统。
    目前，燧原创新研究院已与上海交通大学合作建立“云端AI加速系统联合研发中心”，打造服务基于国产AI芯片的软件生态，支持新业态领域智能应用。同时，我们也与中国电子技术标准化研究院、中国电子工业标准化技术协会、中国信通院、上海市科学技术委员会、之江实验室等政府科研机构共建政产学研用创新合作生态，持续打造学术研究、科技创新、人才培养多维度一体化布局。
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