====== AI加速器設計  ======
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===== 研究主題 =====
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==== Micro Darknet For Inference – MDFI ====
本項目開發一支C-code only 的優化推論程式Framework稱MDFI， 它可讀入由Darknet 訓練完成的network configuration檔以及network weight檔，然後依照network 順序帶入訓練參數 (weights)進行Inference運算並輸出結果。MDFI支援Image classification(Alexnet, Resnet50, Resnet152, Vgg16, Tiny Darknet等)與Object detection (Yolov3, Yolov3 tiny)、原始碼支援configurable network model編譯。
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==== 開發MDFI協助神經網路推論加速器設計 ====
MDFI 只需GNU C Library (glibc)，不需要其他套件。MDFI作為純C語言構成的前向傳導框架，主要支援物件辨識網路模型，不使用動態函式庫如Protocol-buffer，以及保持不到280KByte的執行檔大小，適合為終端移動設備所使用。由於不使用動態函式庫，其運算行為可作為AI 加速硬體設計的參照，作為ESL的前期描述模型。圖4為MDFI對比其他Framework有較少的函式庫依賴。顯示MDFI在整體加速器實作流程的位置及其重要性。

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===== 團隊成員 =====

==== 現任成員 ====
^  博士班     | N/A  |
^  碩士班二年級  | N/A      |
^  碩士班一年級  | N/A      |
^  大學部     | N/A      |


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===== 研究計畫 =====
==== 執行中的計畫 ====
  * Develop Energy Efficient AI Acceleration Schemes for Edge AI Applications

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