专访FPGA 2017最佳论文得主深鉴科技：深度学习的最大瓶颈是带宽问题而非计算

近日，深鉴科技的 ESE 语音识别引擎的论文在 FPGA 2017 获得了唯一的最佳论文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA。该项工作聚焦于使用 LSTM 进行语音识别的场景，结合深度压缩以及专用处理器架构，使得经过压缩的网络在 FPGA 能够实现超越 Pascal Titan X GPU 一个数量级的能效比。论文中所描述的 ESE 语音识别引擎也是深鉴科技 RNN 处理器产品的原型。

深鉴科技是一家具备神经网络压缩编译工具链、深度学习处理器 DPU 设计、FPGA 开发与系统优化等技术能力的初创公司，团队一系列研究工作发表于 NIPS 2015，ICLR 2016，FPGA 2016，ISCA 2016，NIPS 2016 W