报告人简介

　　哈亚军教授于1996年获浙江大学电子工程学士学位，2000年获新加坡国立大学电子工程硕士学位，2004年获比利时鲁汶大学电子工程博士学位。他目前是上海科技大学教授，IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs（2022-2023）总主编(Editor-in-Chief) ，上海高能效与定制人工智能IC工程研究中心主任，以及上海科技大学后摩尔器件和集成系统中心主任。他曾是新加坡信息通信研究所 I2R-BYD 联合实验室主任，以及新加坡国立大学电气与计算机工程系的兼职副教授。在此之前，他是新加坡国立大学的助理教授。他的研究兴趣包括FPGA电路/架构/工具、超低功耗数字集成电路和系统，以及以上研究在智能汽车、机器学习和硬件安全中的应用。他已在TCAS I & II 、TVLSI、TC、JSSC以及DAC和ISSCC等国际知名期刊和会议上发表了一百三十多篇学术论文，并获得多项最佳论文奖。他是ISICAS 2020国际会议的技术委员会共同主席(TPC Co-Chair)，包括IEEE Transactions on Circuits & Systems I、IEEE Transactions on Circuits & Systems II、IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems等国际期刊的编委（Associate Editor），也曾担任过FPT2010和FPT2013国际会议的的技术委员会共同主席以及ASP-DAC 2014国际会议的共同大会主席 (General Co-Chair) 等。他是上海市政府特聘教授，也是国际电气与电子工程师协会的高级会员。

报告内容简介

　　机器人和高级驾驶员辅助等智能应用极大地使我们的生活更轻松、更美好。出于实时性等各种限制，部分应用需要在移动边缘设备中计算。这些设备通常由电池供电，因此对能效有较高需求，以实现更长的电池充电间隔。另一方面，新的半导体技术（如非易失性存储器、低温微电子）和新的计算范式（如内存计算和神经网络计算）在近年被广泛研究，来实现高能效计算。

　　在此背景下，本次报告主要介绍有关后摩尔时代智能应用的高能效边缘计算的研究工作。在智能应用方面，我们专注于机器人和智能汽车领域。在电路/半导体技术方面，我们专注于RRAM、低温CMOS、近/亚阈值低压电路设计等。在计算范式方面，我们专注于基于SRAM的内存计算和神经网络的FPGA加速。我们还将介绍相关的FPGA研究平台和智能汽车研究平台。这些研究平台使我们能够将上述各个研究题目互动起来并进行跨学科研究和原型设计。