09:30 - 11:00
（1）考量信號完整與散熱，利用CPO共封裝的DWDM在元件電路結構級別上的設計優化

【中文譯本】
利用矽光子學和共封裝光學的密集波長分波多工 (DWDM) 正受到越來越多關注，這種技術因能在可接受的功耗範圍內實現帶寬和帶寬密度的加速擴展，被視為支援現代高性能和數據中心應用的潛在解決方案，而這些應用需要應對新興的機器學習和AI人工智慧工作負載，因此 DWDM 技術的重要性日益突顯。本課程將概述在元件、電路和連結架構級別上設計和優化這種系統的方法，並將討論推動CPO共封裝光學所帶來的連結架構挑戰和機會，包括信號完整性和散熱考量。

【英文原稿】
Dense Wavelength Division Multiplexing using Silicon Photonics and Co-Packaged Optics is receiving increasing attention as a potential candidate to support the accelerating scaling trend in bandwidth and bandwidth density at acceptable power consumption envelope in modern high performance and data center applications, required by emerging machine learning and artificial intelligence workloads. This presentation overviews the methodology for design and optimization of such systems on a large scale, at the device, circuit and link architecture level. It also discusses the challenges and opportunities of the link architecture implications presented by the push towards co-packaged optics, including signal integrity and thermal considerations.

11:00 - 12:00
（2）可程式化的RISC-V指令集深度學習加速硬體架構(應用於癲癇偵測)

本演講介紹RISC-V指令集深度學習加速硬體架構，此架構包含RISC-V處理器與可程式化的深度學習加速器，可以透過所設計的演算法轉換器將癲癇偵測演算法編譯成可在該架構上執行的程式，能即時偵測使用者是否癲癇發作。即能在該架構上進行邊緣端訓練以達到演算法的個人化。邊緣端訓練演算法可以在準確率下降14.3%的實際情況下，透過此演算法再度提升7.9%的準確率。
(1). Motivation
(2). Seizure Detection Algorithm 
(3). RISC-V DLA Hardware Architecture
(4). Algorithm Compiler
(5). System Implementation
(6). Comparison & Conclusions

（1）
Nikola Nedovic／現職為NVIDIA 資深研究員
■學歷：博士／加州大學戴維斯分校
■經歷：美國富士通研究所資深研究員
■專長：光通訊、超大型積體電路設計

（2）
李順裕／成功大學 特聘教授
■學歷：博士／成功大學電機所
■經歷：國科會「高效能晶片關鍵技術與創新應用計畫」主持人
             台灣IC設計學會 理事