10月27日，中国计算机学会科学技术奖颁奖大会在福州召开。深鉴科技以稀疏化神经网络压缩与硬件加速的研究(Research of Model Compression and Hardware Acceleration for Sparse Neural Network)斩获2017中国计算机学会科学技术奖技术发明一等奖。这是继获ICLR、FPGA等国际学术组织会议最佳论文奖后，深鉴又得国内计算机领域最高学会的相关奖项。
CNCC 2017 颁奖典礼
中国计算机学会科学技术奖是中国计算机学会设立的计算机领域重要奖项，由CCF科学技术奖评奖委员会组织评选。旨在奖励计算机及其相关领域的优秀科技成果。计算机大会奖项分为三个类别，其中技术发明奖主要奖励计算机系统或相关产品中重要的技术发明或技术突破。深鉴科技凭借稀疏化神经网络压缩与硬件加速的前沿研究，荣获技术奖技术发明一等奖。该研究主要聚焦稀疏化神经网络处理的技术路线，提出的Deep Compression算法可提升压缩倍数而不损失预测精度，并搭载深度学习处理架构来实现加速。
在颁奖大会上，深鉴科技展示了团队的各项荣誉及技术。当深鉴聚焦于稀疏化神经网络压缩与硬件加速时，该领域在国内尚处于起步阶段。深鉴提早布局并坚持深耕技术，仅用一年时间就率先突破深度学习压缩、稀疏化方向的研究，获得ICLR2016最佳论文。随后又对稀疏神经网络处理器进行研究，荣获FPGA2017最佳论文。
同时深鉴迅速将研究理论转化为专利技术，开发出针对于卷积神经网络（CNN）的Aristotle架构和针对于稀疏深度神经网络（DNN）与循环神经网络（RNN）的Descartes架构。基于以上先进技术又进一步拓展研发出一系列深度学习处理平台等产品。通过丰富的业界奖项和技术成果，深鉴科技向学术界与行业展示了团队在深度学习、深度压缩、硬件加速多个人工智能赛道的领先性。
当天深鉴科技联合创始人汪玉博士也受邀在“深度学习芯片的技术与产业”论坛中分享了深鉴从算法软件框架到硬件底层加速的全工作流程核心技术，并同步展示深鉴自主研发的中国首个深度学习开发SDK（DNNDK? ）和各硬件平台方案。
汪玉博士受邀发表演讲
据悉，以上成果已在10月24日的新品发布会上亮相业界。而10月29日，深鉴再度携新品参展深圳安博会。进一步推进智能方案深入市场，稳步实现技术端向产业端的转化。
