刘金福 Email and Phone Number

参与项目：OCR模型优化、NMT模型优化、词典笔第二代开发项目描述：实习期间参与三个项目，首先是针对OCR文字识别模型在安卓手机上实现离线推理系统的开发和优化，该项目还包括使用华为HIAI计算平台移植到内置NPU的华为手机终端，此为C++工程；其次是有道词典笔二代项目；最后是有道词典NMT机器翻译模型在安卓手机和嵌入式词典笔设备中实现离线推理系统的开发和优化。职责描述：1. OCR模型相关算子的实现和优化，使用了OpenMP并行计算，Arm的NEON优化。2. 针对搭载AI芯片的华为手机采用HIAI人工智能计算平台移植OCR模型，实现手机终端离线推理计算。3. 结合高通的Snpe库对OCR模型在高通骁龙芯片上进行移植（使用DSP加速）。4. 使用tflite工具链对OCR模型进行转换，以及编译tflite的C++运行时库，使用该库的C++接口运行OCR模型在安卓手机上，模型不能一次转换成功，对模型进行分割，转换不成功的算子手动实现。将各个模型进行拼接。5. 参与设计和实现“将摄像头扫描的每帧图片进行拼接”，涉及到OpenCV的相关知识。6. 参与NMT翻译模型离线推理系统的优化，包括针对Blas层算子进行并行计算和采用NEON技术进行优化。7. 针对NMT翻译模型中内存占用太大的情况，采取对部分算子的操作使用量化处理策略，降低内存又保证了精度。8. 参与NMT项目和联发科AI芯片的合作，参与方案设计的讨论。

参与项目：基于MXnet深度学习框架适配寒武纪MLU芯片项目描述：基于 Mxnet 深度学习框架来支持寒武纪芯片的应用。Mxnet 原版提供 CPU 和 GPU 的实现，我们的任务是为该框架添加寒武纪芯片 MLU 的支持，包括底层的驱动、编译、上层的数学表达式库（类似 GPU 的 CUDA 和 CUDANN）及高层 API（比如算子）对接 Mxnet 的实现。我所在部门主要依托 Mxnet 框架优化推理和训练过程，以及将 Mxnet 训练的模型进行转换成寒武纪自己的模型，需要进行网络的融合，内存的管理，数据并行和计算并行的实现，最后生成离线模型，脱离框架调用寒武纪自己的运行时库进行推理和训练。职责描述：高层 API 对接 Mxnet 的实现。期间还被安排过 DeepSpeech、yolov2网络的训练，将 Mxnet 网络模型转换成寒武纪自身的离线模型，以及Mxnet源码阅读并做汇报及 wiki 文档撰写，RNN 网络汇报。