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芜湖市人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报条件

2021-10-25 发布
类     别:合肥专用展会
区     域:蜀山
联 系 人:张蕾
联系电话:18755150022
联系 Q Q:2881391787  
联系微信:WT18755150022
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芜湖市补助项目!人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报时间安排在11月15日。根据2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报指南要求,芜湖市今年申报核心基础条件如下:芜湖市人工智能产业创新任务揭榜挂帅政策补助可以咨询:187 5515 0022

一、核心基础

(一)高性能云端人工智能芯片

揭榜任务:研制高性能云端人工智能芯片,突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、实现高速互**线等核心技术,满足云计算环境中的低能耗训练和推断。在智慧城市、自动驾驶、云计算、智能家居等重点领域实现规模化商用。

预期目标:到2023年,支持多种国内外主流深度学习框架,支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型的训练与推断。云端训练芯片可支持FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等计算精度,算力可达到32TFLOPS@FP32、64TFLOPS@TF32、128TFLOPS@BF16、128TFLOPS@FP16、512TOPS@INT8,芯片典型功耗不高于400W。云端推断芯片支持FP32、TF32、FP16、INT8等计算精度,算力可达到32TFLOPS@FP32、128TFLOPS@TF32、128TFLOPS@FP16、256TOPS@INT8,芯片典型功耗不超过75W。

(二)高性能边缘端/终端计算人工智能芯片

揭榜任务:面向机器学习边缘端及终端,研发高性能、低功耗、低延时、高算力性价比的人工智能芯片;研发配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支持工具,形成加速卡、智能计算盒子、边缘服务器等完整的配套产品。

预期目标:到2023年,支持多种国内外主流深度学习框架,支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型。边缘端芯片峰值性能不低于20TOPS@INT8,支持FP16、INT8、INT4等量化精度,芯片典型功耗不高于16W,能效比超过2TOPS/W @INT8。终端芯片能效比超过5TOPS/W@INT8,典型功耗不超过2W,支持INT8、INT4等量化精度。

(三)智能传感器

揭榜任务:研发基于新需求、新材料、新工艺、新原理的智能传感器,提升图像、声学、健康监测、车规级雷达、车规级摄像头等智能传感器自主研发水平,推动智能传感器的产业化应用。

预期目标:到2023年,相关类型传感器达到以下性能:声学传感器信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB。柔性干式脑电电极、肌电电极、心电电极的导电性能显著提高,导电阻抗可以达到小于5KΩ。车规级固态激光雷达在自动驾驶场景下实现探测距离≥250m,水平视场角120°/垂直视场角20°,水平角度分辨率≤0.075°/垂直角度分辨率≤0.075°。车规级摄像头在自动驾驶场景下,前视、后视摄像头实现可探测距离>250m (FOV 30°),环视、侧视实现可探测距离>100m (FOV 180°)。其他类型传感器性能达到国际先进水平。

(四)终端人工智能推断框架

揭榜任务:开发高性能终端人工智能推断框架,突破多模式训练、多精度推断、多平台覆盖、模型量化等关键技术,运行效率、量化能力、压缩率满足应用场景需求,实现自学习、自定义算子、分布式算力调度等能力。

预期目标:到2023年,框架支持C、C++、Java和Python等主流开发语言中3种以上,适配5款以上人工智能推断芯片,支持FP32、FP16、INT8、INT4等多种推断精度,在自动驾驶、智能医疗装备、智能家居、智能终端等重点领域实现规模化商用。

(五)人工智能开发服务平台及工具

揭榜任务:研制低门槛、高性能、可扩展的人工智能开发平台,突破智能数据标注、自动机器学习(AutoML)、大规模异构资源管理、云边端协同管理等核心技术,提供面向机器视觉、自然语言处理等特定应用和金融、制造、能源等典型行业的平台服务能力。

预期目标:到2023年,平台支持主流人工智能深度学习框架,支持3种以上人工智能芯片的适配,支持多种典型算法和工具,多机多卡分布式环境下线性加速比达到国际先进水平。工具支持典型场景的智能化标注,标注工作量显著降低,实现典型行业的实际应用。在多个标准数据集上AutoML算法的性能与人类专家差距在10%以内。

二、智能产品

(六)机器翻译系统

揭榜任务:突破低资源机器翻译模型架构、跨语言跨领域知识迁移、鲁棒性训练与解码、多语言通用翻译引擎等核心技术,开发高性能的小语种自动翻译模型与算法。在实时、非实时、常见噪声等多种应用场景下,支持语音转文本、语音转语音、文本转语音、文本转文本等能力。

预期目标:到2023年,实现超大规模多语言通用机器翻译引擎,支持中文普通话、常见方言、外语类型的翻译,支持多个国产软硬件平台的小语种机器翻译训练与推断,

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