王翕职务：副教授
单位： 电话： 出生年月： 邮箱：xi.wang@seu.edu.cn 学历：博士 地址：国家集成电路自动化设计技术创新中心401 职称：副教授
  • 基本信息
  • 教学授课
  • 科学研究
  • 荣誉奖励
  • 团队及招生情况
个人简介
王翕博士，现东南大学集成电路学院副教授，德克萨斯理工大学计算机学院客座研究科学家 (Adjunct Research Scientist), 研究方向专注于计算机体系结构和新一代EDA工具。于2020年在美国德克萨斯理工大学取得计算机科学博士学位， 之后跟随图灵奖得主RISC-V开源架构创始人，David A. Patterson 院士，在清华大学任博士后研究员。 拥有超过9年RISC-V体系结构设计经验，含括处理器设计，新一代EDA工具，大语言模型，高性能计算，并行计算，编译器，二进制转译，敏捷开发工具链等领域的科研工作。参与/主持多项由美国国家自然科学基金，美国国防部，美国能源部，深圳市科创委， RISC-V国际基金会，英特尔，亚马逊，大众中国资助的科研项目，项目经费累计1.55亿人民币。全球首创基于AI大语言模型的处理器芯片自动化设计和验证平台ChatCPU。科研成果多次在 DAC, IPDPS, HPDC, ICPP, JSSC, TC等国际顶级会议和期刊上累计发表20篇，其中一作/通讯12篇。并荣获IPDPS 2021年度最佳论文奖，ISSCC 2023 Code-a-Chip芯片设计奖第一名，CSAW 2023年度国际AI硬件攻击挑战赛冠军等国际学术会议奖项。多项科研成果被美国西北太平洋国家实验室 (PNNL), 劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL), RISC-V国际基金会, 美光科技, 大众, 英特尔, 美光等机构和企业采纳使用。
教育经历



- 2016 - 2020：美国德克萨斯理工大学 （Texas Tech University），计算机科学（博士）

- 2014 - 2016：美国德克萨斯理工大学 （Texas Tech University），计算机科学（硕士）


工作经历

  • 2024.4 - 至今：  东南大学，集成电路学院，副教授

  • 2024.1 - 2024.4：国家集成电路自动化设计技术创新中心，大模型项目组，项目主管

  • 2023.6 - 2024.1：清华大学，深圳国际研究生院，项目研究员

  • 2021.5 - 2023.5：清华大学，深圳国际研究生院，博士后研究员

  • 2018.5 - 2018.8：美国西北太平洋国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory），High-Performance Computing Department，博士实习（Ph.D. Intern）

  • 2017.5 - 2017.8：美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory），Mathematics and Computer Science Division ，科研助理（Research Aide）

  • 2016.5 - 2016.8：美光科技（MicronTechnology, Inc.），Advanced Memory System Group，编译器工程师（Compiler Engineer）


讲授课程
教学研究
出版物
研究领域或方向

研究专注于计算机体系结构，新一代EDA工具，处理器设计，大语言模型，高性能计算，并行计算，编译器，二进制转译，敏捷开发工具链等方向。

研究项目
研究成果


近5年发表论文（ * 通讯作者）


  • Xi Wang, Gwok-Waa Wan, Sam-Zaak Wong, Layton Zhang, Tianyang Liu, Qi Tian and Jianmin Ye, ChatCPU: An Agile CPU Design & Verification Platform with LLM, IEEE DAC 2024

  • Tianyang Liu, Qi Tian, Jianmin Ye, LikTung Fu, Shengchu Su, Junyan Li, Gwok-Waa Wan, Layton Zhang, Sam-Zaak Wong, Xi Wang*, and Jun Yang，ChatChisel: Enabling Agile Hardware Design with Large Language Models，ISEDA 2024.

  • Yuxuan Du, Zhengguo Shen, Junyi Qian, Chengjun Wu, Weiwei Shan, and Xi Wang*, DSC-TRCP: Dynamically Self-calibrating Tunable Replica Critical Paths Based Timing Monitoring for Variation Resilient Circuits, IEEE JSSC, 2024. 

  • Cai Li, Haochang Zhi, Kaiyue Yang, Junyi Qian, Zhihao Yan, Lixuan Zhu, Chao Chen, Weiwei Shan, and Xi Wang*, A 0.61μW Fully-Integrated Keyword-Spotting ASIC with Real-Point Serial FFT-Based MFCC and Temporal Depthwise Separable CNN, IEEE JSSC, 2023.

  • Xi Wang, John D. Leidel, Brody Williams, Alan Ehret, Miguel Mark, Michel Kinsy, and Yong Chen, xBGAS: A Global Address Space Extension on RISC-V for High Performance Computing, IEEE Conference on International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), Best Paper Award (1/462), 2021. 

  • Xi Wang*, Antonino Tumeo, John D. Leidel, Jie Li and Yong Chen, HAM: Hotspot-Aware Manager for Improving Communications with 3D-Stacked Memory, IEEE Transactions on Computers (TC). 

  • Zach Hansen, Brody Williams, John D. Leidel, Xi Wang, Yong Chen, DMM-GAPBS: Adapting the GAP Benchmark Suite to a Distributed Memory Model, IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC), 2021.

  • Brody Williams, John D. Leidel, Xi Wang, and Yong Chen, CircusTent: A Benchmark Suite for Atomic Memory Operations, ACM International Symposium on Memory Systems (MEMSYS), 2020.

  • John D. Leidel, Xi Wang*, Brody Williams, and Yong Chen, Toward a Microarchitecture for Efficient Execution of Irregular Applications, ACM Transactions on Parallel Computing (TOPC), 2020. 

  • Xi Wang, John D. Leidel, Brody Williams, and Yong Chen, PAC: Paged Adaptive Coalescer for 3D-stacked memory, ACM High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC), 2020. 

  • Xi Wang, Brody Williams, John Leidel, et al., Remote Atomic Extension (RAE) for Scalable High Performance Computing. IEEE Design Automation Conference (DAC), 2020. 

  • Xi Wang, Antonino Tumeo, John D. Leidel, Jie Li, and Yong Chen, MAC: Memory Access Coalescer for 3D-Stacked Memory, ACM International Conference on Parallel Processing (ICPP), 2019. 

  • Jie Li, Xi Wang, Antonino Tumeo, Brody Williams, John D. Leidel, and Yong Chen, PIMS: A Lightweight Processing-in-Memory Accelerator for Stencil Computations, ACM International Symposium on Memory Systems (MEMSYS), 2019.

  • Xi Wang, John D. Leidel, Yong Chen, Memory Coalescing for Hybrid Memory Cube, ACM International Conference on Parallel Processing (ICPP), 2018.


学术兼职

  • CSAW 2023 International AI Hardware Attack Challenge, First Prize

  • IEEE ISSCC 2023 “Code-a-Chip” Award, First Prize

  • IEEE Conference on IPDPS 2021 Best Paper Award (1/462)

  • Best Research Poster Award of NSF CAC (Cloud and Autonomic Computing) in 2020

  • Helen DeVitt Jones Excellence in Graduate Teaching Award of Texas Tech University in 2018

  • Travel Grant for attending ACM/IEEE SC17 (Super Computing 2017) in Denver 2017

  • Travel Grant for attending ACM/IEEE SC16 (Super Computing 2016) in Salt Lake City 2016


团队介绍

我们的团队名称为GEAR（ Group of Emerging Architecture Research），专注于计算机体系结构和EDA方向的前沿探索，致力于推动全球新一代EDA技术的发展，应对如今领域定制架构设计和日益繁复的系统设计挑战，以软硬协同的方式开展端到端的全栈式芯片设计研究。


Every cog in the GEAR counts! & There is no loser in a winning team! 我们关注每一位团队成员的未来发展，以Top-Down的教育方式辅助全栈式的芯片设计流程学习，鼓励以兴趣为导向的开放研究模式。同时，我们也根据团队成员们的个人发展规划，平衡科研探索（Research）和工程实现（Development），致力于培养IC行业的六边形战士。



招生情况


课题组常年招收研究生及本科生，欢迎对计算机体系结构、RISC-V开源架构、CPU设计、EDA工具链、大语言模型、人工智能、私密结算、编译器、高性能计算、二进制转换、和并行计算等方向感兴趣的同学加入，详情请通过邮件沟通咨询（xi.wang@seu.edu.cn）。

毕业生介绍