· 智源学者

清华大学计算机系研究员,博导。主要研究领域为计算机体系结构,包括处理器设计、类脑计算芯片与基础软件、高性能计算等方向;担任多个国际/国内学术会议程序委员会委员及期刊编委;在NATURE、 ASPLOS、MICRO、NIPS、DAC等期刊/会议上发表论文近70篇。是国家科技进步二等奖、国家级教学成果二等奖、教育部科技进步一等奖获得者。

 

代表性成果

 

2015年以来专注于类脑计算研究,参与设计清华大学研发的世界上首款异构融合(脉冲神经网络SNN与深度神经网络DNN融合)类脑计算芯片;针对目前类脑应用与底层硬件紧耦合问题,主持研究了软硬件去耦合类脑芯片工具链软件,实现开发效率和可移植性的有效提升。上述芯片与系统工作被《自然》主刊录用。具体工作如下:

  1. 软硬件去耦合的层次化类脑芯片开发工具链:将SNN以及现有深度学习框架训练出的DNN转换为符合目标芯片约束的等价网络,研究出使硬件约束对开发者透明的类脑芯片编译器,有效解决了该问题。相关成果发表在MICRO2016/ASPLOS2018上。
  2. “精简指令集”类脑芯片结构:在“软硬件去耦合”思想上提出了能充分发挥阻变存储器(ReRAM)在位(in-situ)计算优势的类脑芯片“精简指令集”,并引入SNN计算模式与可重构互连,使得硬件层所需的运算功能大为简化,单元密度与互连性能极大提高,网络推断性能较同类芯片设计可提升三个数量级,为下一代类脑芯片探索了极具潜力的技术路线。该设计以及网络模型优化工作分别发表在ASPLOS2019/NIPS2018上。

拟研究项目:面向神经形态芯片的类脑神经网络建模与编译技术研究

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