中国团队包揽顶会DAC-SDC竞赛冠亚军

由 judy 提交于周二, 21 七月 2020 - 10:20

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2020年7月21日，由集成电路自动化设计顶级会议DAC主办的第三届【低功耗目标探测系统设计挑战赛】落下帷幕，本届比赛旨在为终端设备设计高精度且高能效的物体检测系统，共吸引了来自全球多个知名研究机构共80支队伍参加，竞争非常激烈。来自北京工业大学的BJUT_Runner团队和上海科技大学的SkrSkr团队包揽冠亚军，冠军团队在性能FPS、低功耗指标表现上创造赛事记录，充分体现了FPGA优势。

关于DAC-SDC 竞赛

第57届自动化设计大会（Design Automation Conference, DAC）于7月20日如期召开，DAC会议是国际顶级EDA等相关领域的会议，也是CCF-A类会议。在会议中公布了历时半年时间的系统设计竞赛（System Design Contest, SDC）的比赛成绩。本次比赛的任务是在Xilinx Ultra96v2平台上实现高速、高准确率且低功耗的飞行器高空目标检测深度学习算法，评价指标综合考虑速度、精度以及能耗。比赛所用的训练与测试数据集均由大疆公司提供，训练集包含95种目标共93K张图片，测试集包含52K张图片，最终将以检测精度（IoU）高、速度（FPS）快和功耗低最为评判准则。同时Xilinx从第一届开始就提供了PYNQ开源框架，帮助参赛队伍快速完成系统原型设计。

与CVPR、ICCV、ECCV等偏重的算法会议上举办的比赛不同，DAC系统设计竞赛不仅考察参赛队伍的算法能力，还考察参赛队伍硬件设计以及系统设计的能力，最终完成的作品是一个接近可以落地的解决方案而不只是算法。参赛队伍要完成设计网络，量化网络，设计加速器，构建完整系统四个步骤的工作，其中设计网络，量化网络以及设计加速器这三个环节又是相互影响的，任何一个环节的小改动都会牵扯到其他两个环节，使得整个比赛的设计空间非常大，对参赛选手是一个全方位的考验。

2018年第一届比赛

采用了Zynq7020（PYNQ-Z1/Z2）的平台，在逻辑资源较为紧张的情况下，来自清华大学汪玉老师课题组的曾书霖博士，实现了最高的准确率，同时保证了可以的帧率，亚军是ETHZ，季军来自UIUC。
<table border="1" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td width="496" height="18" colspan="6" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">2018年DAC-SDC</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">排名</td>
<td width="88" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">团队</td>
<td width="82" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">原始模型</td>
<td width="67" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">IoU</td>
<td width="39" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">FPS</td>
<td width="83" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">Power（W）</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" valign="top" height="5">1st</td>
<td width="88" valign="top" height="5">TGIIF</td>
<td width="82" valign="top" height="5">SSD</td>
<td width="67" valign="top" height="5">0.624</td>
<td width="39" valign="top" height="5">11.96</td>
<td width="83" valign="top" height="5">4.2</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" height="21">2nd</td>
<td width="88" height="21">SystemsETHZ</td>
<td width="82" height="21">SqueezeNet</td>
<td width="67" height="21">0.492</td>
<td width="39" height="21">25.97</td>
<td width="83" height="21">2.45</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" valign="top" height="7">3rd</td>
<td width="88" valign="top" height="7">iSmart2</td>
<td width="82" valign="top" height="7">MobileNet</td>
<td width="67" valign="top" height="7">0.573</td>
<td width="39" valign="top" height="7">7.35</td>
<td width="83" valign="top" height="7">2.59</td>
</tr>
</tbody>
</table>

2019年第二届比赛

平台升级到Ultra96V1（ZU3芯片，其中处理器由2*A9升级到4*A53，逻辑资源由85K Logic Cell 升级到 154K Logic Cell）。更多的资源给了参赛队伍更多的发挥空间，冠军由UIUC和IBM的联合团队iSmart3获得，而亚军是来自西安交通大学的团队，ETHZ已经落到第三名了。从结果可以看到，不管是精度还是帧率各个参赛队均有大幅提升。
<table border="1" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td width="502" height="18" colspan="6" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">2019年DAC-SDC</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">排名</td>
<td width="84" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">团队 
</td>
<td width="78" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">原始模型</td>
<td width="39" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">IoU</td>
<td width="64" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">FPS</td>
<td width="90" height="19" valign="top" bgcolor="#CCCCCC">Power（W）</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" valign="top" height="5">1st</td>
<td width="78" valign="top" height="5">iSmart3</td>
<td width="73" valign="top" height="5">SkyNet</td>
<td width="39" valign="top" height="5">0.716</td>
<td width="61" valign="top" height="5">25.05</td>
<td width="90" valign="top" height="5">7.26</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" height="21">2nd</td>
<td width="84" height="21">XJTU_Tripler</td>
<td width="78" height="21">ShuffleNetV2</td>
<td width="44" height="21">0.615</td>
<td width="64" height="21">50.91</td>
<td width="90" height="21">9.25</td>
</tr>
<tr>
<td width="47" height="22">3rd</td>
<td width="84" height="22">SystemsETHZ</td>
<td width="78" height="22">SqueezeNet</td>
<td width="44" height="22">0.553</td>
<td width="64" height="22">55.13</td>
<td width="90" height="22">6.69</td>
</tr>
</tbody>
</table>

2020年第三届比赛

今年核心芯片与去年一致，电路板改为Ultra96V2。而来自中国的两个团队直接将去年冠军队伍iSmart挤到第三名了。尤其是冠军团队在处理速度的指标上到达212FPS，是所有队伍的4倍以上，能量指标又只有其他队伍的1/4。充分发挥了FPGA优势，以明显优势夺魁。同时亚军队伍在精度上又创新高。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files/2020-07/wen_zhang_/100050628-102882-01…; alt=""></center>

冠军队

BJUT_Runner团队来自北京工业大学信息学部张文博老师和包振山老师带领的异构计算研究小组。参加本次比赛的团队成员包括：詹康、郭俊南和宋秉彦。受2020年新型冠状病毒疫情（COVID-19）影响，在整个参赛环节，团队成员一直采用在线研讨方式进行沟通（下图为指导教师和所有成员在线合影）。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files/2020-07/wen_zhang_/100050628-102883-02…; alt=""></center>

亚军队

SkrSkr队的四名成员全部来自上海科技大学哈亚军教授组可重构与智能计算实验室，分别是19级博士生姜伟雄，18级硕士刘心哲、孙豪以及16级本科生李睿。哈亚军教授现任IEEE期刊TCASII的Deputy Editor-in-Chief，过去的一年里曾指导SkrSkr队员在如TCASII、DAC、ISCAS等国际高等级期刊和会议发表文章。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files/2020-07/wen_zhang_/100050628-102884-03…; alt=""></center>

再次祝贺两个中国团队囊括冠亚军同时又创造单项指标记录，我们后续将对两个团队的作品进行深入技术分析和报道，敬请关注。