——記南京大學電子科學與工程學院特聘教授王中風
提起人工智能（AI），妳首先想到的可能是機器人，但現階段，神經網絡才是當紅的技術。自上世紀40年代相關的理論被提出後，神經網絡經歷了幾十年跌宕起伏的發展。現如今，深度神經網絡因其良好的學習和表達能力，已經在圖像處理、自然語言處理等多個領域取得了突破性進展，成為了人工智能領域應用最為廣泛的模型。但是在實際運用過程中，深度神經網絡龐大的參數量和計算量給傳統計算硬件帶來了處理速度和能耗效率等方面的嚴峻挑戰，高能效深度神經網絡加速器的優化設計與實現是新壹代人工智能應用快速落地的關鍵。
基於以上需求，信號處理系統超大規模集成電路（VLSI）設計領域的國際著名專家，南京大學電子科學與工程學院特聘教授王中風，針對深度學習系統的算法優化與硬件加速展開了壹系列研究。王中風教授兢兢業業、辛勤耕耘，為我國人工智能和集成電路設計等技術發展做出了突出貢獻。
追逐夢想 秉承堅定科研情懷
王中風的人生與科研經歷可謂豐富多彩，中專時期，他以頑強的毅力自學完成了高中和大學數學課程；青年時期，他放棄鐵礦的“鐵飯碗”，克服重重困難，通過自學以全縣理科第壹的成績考上清華大學自動化系；大學期間，他從未停歇過前進的腳步，以優異的成績提前完成本科學業並攻讀碩士學位；畢業後，他先就職於北京壹家高 科技 公司，之後出國深造，進入美國明尼蘇達大學電機系繼續攻讀博士學位。讀博期間，他努力付出，先後在行業頂級期刊上發表多篇高質量論文，且於1999年獲得 IEEE 信號處理系統行業旗艦會議SiPS的最佳論文獎。
2000年博士畢業後，王中風先後進入美國國家半導體公司、俄勒岡州立大學電子與計算機工程學院以及美國博通公司工作，在不同單位都取得了壹項又壹項矚目成績。他曾先後參與十余款商用芯片的研發工作，主持設計的壹些核心模塊性能指標在行業處於領先地位。他的有關技術提案先後被IEEE等十余種網絡通信標準所采納。2015年，因在FEC（糾錯碼）設計與VLSI（超大規模集成電路）實現方面的突出貢獻，他被評為IEEE Fellow。
雖然在美國有著優越的科研環境，王中風卻清楚地知道，這並非他心之所向。“科學無國界，但科學家有國界”，身在海外，王中風壹直心系祖國的發展，“那裏才是家國和故土，要為她歷盡所能”。 2016年，當祖國以“國際特聘專家”的形式召喚海外遊子回國時，他毅然在事業的上升期回到祖國的懷抱，矢誌為祖國的科研產業發展貢獻自己的力量。
2016年，王中風進入南京大學電子科學與工程學院，同年，他牽頭創建集成電路與智能系統（ICAIS）實驗室，以數字通信與機器學習的設計與硬件優化為中心，面向智能制造、智慧工地及智慧社區等國家經濟重大需求，和國內外諸多名校及壹些頂尖企業開展合作，積極推動和引領中國集成電路設計領域發展，努力攻克技術瓶頸。如今，王中風的科研團隊在國際集成電路設計領域已頗具影響，科研報國的夢想正在壹步步實現。
開拓創新 突破人工智能芯片
“誌之所趨，無遠弗屆。窮山距海，不能限也”。回國之後，王中風教授快速組建團隊，精心布局，全面展開工作。憑借著20多年數字信號處理與IC設計領域豐富的研發經驗，他帶領團隊以“算法與硬件架構協同設計優化”為中心，在人工智能算法與硬件架構，低功耗、強糾錯能力信道編/解碼硬件架構設計及可信計算加速等科研方向上全面發力，並取得了顯著的學術成果。
具體到人工智能芯片設計方面，王中風帶領團隊開發了多維度的硬件友好型神經網絡壓縮算法和壹系列高效深度學習的推理和訓練硬件加速架構。在算法優化層面，他們創新了硬件加速架構對冗余信息的挖掘和處理方式，充分利用不同維度冗余信息的正交性，將動態計算調整與靜態參數壓縮相結合，在保證推理精度的前提下，顯著降低了深度學習算法的計算復雜度和參數量。此外，團隊就卷積神經網絡等常用模型開展了全面系統地研究，創造性地開發了壹系列計算優化及數據流優化方案，其中包括基於快速算法的卷積加速技術和層間融合復用的數據傳輸方案等，解決了其硬件設計在計算能力和傳輸帶寬方面的兩大瓶頸，大幅提升了系統計算效率、能效和吞吐率。
在硬件實現層面，針對神經網絡中廣泛存在的稀疏性及其並行處理時無法充分提升能效的瓶頸問題，他們引入了局部串行和全局並行的設計思想，可在不損失精度的前提下充分利用神經網絡冗余性，明顯提升了AI推理加速器的功耗效率。結合完整工具鏈的定制設計，該高效架構可以在不同場景中得到廣泛應用。在訓練加速器設計方面，王中風是最早 探索 新型數據表示格式的運用和可重構訓練加速器架構設計的學者之壹。他帶領團隊首次利用Posit數據格式，設計了壹種高效深度神經網絡訓練方法和Posit專用低復雜度乘累加單元，在大幅降低計算、存儲開銷和帶寬需求的同時，實現了與全精度浮點數據格式下相同的模型精度。此外，王中風帶領團隊將高速電路設計領域最常用的並行計算與流水線處理技術充分運用到神經網絡加速架構中，突破了遞歸計算帶來的系統時鐘瓶頸，從而最終提高了加速器整體的吞吐率上限。
為了促進產學研的協同創新，王中風在2018年牽頭創立了南京風興 科技 有限公司，致力於人工智能芯片及智能系統解決方案等相關產品的研發。公司擁有國際領先的低功耗集成電路設計與優化技術，2020年獨家推出了針對高性能智能計算的高能效稀疏神經網絡計算芯片架構，支持常用深度學習算法，解決了AI芯片領域存在的通用性與高性能難以兼顧的難題，具有行業領先的能效比，可以滿足雲-邊-端多種推理應用場景，減輕AI計算對內存帶寬和存儲的極高要求；在顯著提升芯片性能的同時，能夠大幅降低芯片成本，從而有效推動人工智能算法在諸多領域的實際落地。
天道酬勤，付出的汗水澆灌出了美麗的花朵，自2016年回國工作以來，王中風先後獲得江蘇省“雙創人才”、“雙創團隊”領軍人才、南京市“高層次創新人才”、“ 科技 頂尖專家集聚計劃”A類人才等榮譽和獎勵。2020年榮獲吳文俊人工智能 科技 進步獎。2018-2021年，王中風***有7篇合著論文（均為通信作者）進入 IEEE 集成電路相關行業旗艦會議最佳論文獎的最終候選名單，其中關於AI硬件加速器設計方面的工作創紀錄地在18個月內連續四次榮獲IEEE權威學術會議的年度最佳論文獎。與此同時，王中風團隊已經申請發明專利數十項，其中9項專利被產業轉化，帶動 社會 資本投資數千萬元。這些成績也激勵著王中風教授不斷拓寬研究方向，砥礪向前。