陳怡然獲2022年度Edward J. McCluskey技術成就獎，已創(chuàng)辦存算一體AI芯片公司

編輯 |  ZeR0
芯東西1月28日消息，據(jù)杜克大學官網(wǎng)新聞，杜克大學電子與計算機工程系陳怡然教授獲得2022年度Edward J. McCluskey技術成就獎。

這一獎項設立于1985年，由國際電氣電子工程師協(xié)會（IEEE）計算機學會頒發(fā)，旨在表彰全球范圍內(nèi)在計算機和信息科學以及工程領域做出卓越創(chuàng)新貢獻的學者。陳怡然教授因其對新型非易失性存儲器（NVM）技術及其應用的研究而獲獎，他的研究成果推動該領域取得了重要進展。其團隊專注于研究新型內(nèi)存與存儲系統(tǒng)、機器學習與神經(jīng)擬態(tài)計算，以及移動計算系統(tǒng)。這是華人學者連續(xù)第四年獲此殊榮。此前，美國南加州大學教授郭宗杰、南京大學計算機與人工智能教授周志華曾獲得2019年Edward J. McCluskey技術成就獎。阿里巴巴平頭哥首席科學家謝源，京東探索研究院院長、澳大利亞科學院院士陶大程分別曾獲得2020年、2021年的該技術成就獎。在杜克大學，陳怡然任杜克大學電子與計算機工程系教授、美國國家科學基金委（NSF）下一代移動網(wǎng)絡與邊緣計算人工智能研究院（Athena）主任、美國國家科學基金委（NSF）新型與可持續(xù)計算（ASIC）校企合作研究中心（IUCRC）主任、杜克大學計算進化智能研究中心聯(lián)合主任。陳怡然是清華大學電子系1994級本科生，2001年獲得清華大學碩士學位，2005年獲得普渡大學博士學位。在工業(yè)界工作五年后，他于2010年加入匹茲堡大學任助理教授，并于2014年晉升為長聘副教授、雙世紀校友講席。他曾出版1部專著，發(fā)表近500篇學術論文，獲得了96項專利，擔任過數(shù)十本國際學術期刊的編輯，并在超過60個國際學術會議的技術與組織委員會中任職，現(xiàn)任IEEE電路與系統(tǒng)雜志的主編。在MICRO、KDD、DATE、SEC等知名國際學術會議和研討會中，他曾獲得8項最佳論文獎、1項最佳海報獎，以及14項最佳論文提名。陳怡然教授因其對學術社區(qū)的貢獻收獲了多項獎項，如IEEE計算機學會Edward J. McCluskey技術成就獎，ACM設計自動化組織（SIGDA) 服務獎等。他同時是ACM與IEEE會士（Fellow），并擔任ACM設計自動化組織（SIGDA) 主席。其最具代表性的工作之一，是關于自旋轉(zhuǎn)移力矩隨機存儲器（STT-RAM）的研究。他在希捷（Seagate）公司任職期間發(fā)表的STT-RAM的原型芯片論文，第一次證明了商用半導體工藝制造STT-RAM的可行性。他也首次提出了磁/電協(xié)同設計的STT-RAM存儲單元模型以及STT-RAM作為嵌入式片上存儲器在計算機體系結構中的應用。STT-RAM近年來在三星、格羅方德、臺積電等半導體制造廠商開始商用，并已經(jīng)出現(xiàn)在了許多消費電子產(chǎn)品中。陳怡然教授還是使用非易失性存儲器進行神經(jīng)網(wǎng)絡加速領域研究的先行者。在2009年，他和希捷公司的同事一起首次提出了使用自旋憶阻器模擬神經(jīng)元的相關模型。這一想法的可行性被隨后許多相關的工作所證實。他和其夫人李海教授一起提出了使用憶阻器矩陣計算矩陣向量乘法的映射方法，實現(xiàn)了當下平面半導體制造技術理論上所能夠達到的最高計算密度。這一設計思想也被惠普、IBM等多個公司采用，并直接促生了許多相關領域創(chuàng)企的成立。2021年2月，陳怡然教授主導創(chuàng)辦存算一體AI芯片公司「蘋芯科技」。這家初創(chuàng)公司于同年8月獲得近千萬美元Pre-A輪融資，由紅點中國領投，真格基金、紅杉中國跟投。蘋芯科技創(chuàng)始人兼CEO楊越本科畢業(yè)于清華大學自動化系，在多倫多大學計算機工程系獲得博士學位，曾在美國加州硅谷美光科技擔任首席系統(tǒng)架構師，在存儲芯片、人工智能及相關領域研究方向擁有技術積累及行業(yè)經(jīng)驗。另外兩位聯(lián)合創(chuàng)始人中，章堯君本科畢業(yè)于上海交通大學，后于匹茲堡大學電子工程系取得博士學位，前期深耕于新型存儲器研發(fā)行業(yè)，設計開發(fā)了多款MRAM商用芯片，擁有十余項關鍵專利；許振隆本碩畢業(yè)于新竹清華大學，多年任職于臺積電，擁有超過20年芯片設計經(jīng)驗，曾帶領團隊成功交付多款量產(chǎn)芯片。2021年9月，蘋芯科技宣布其研發(fā)的全球首款可商用基于SRAM架構的存內(nèi)計算加速器S200已測試成功，并稱這款加速器首次將工業(yè)級存內(nèi)計算帶入28nm時代。

據(jù)悉，北京大學人工智能研究院/集成電路學院燕博南研究員課題組參與了這個存內(nèi)計算AI計算加速方案的聯(lián)合研發(fā)設計與封測工作。采用S200的測試芯片，能效比可達到27.38 TOPS/W INT8 有/無符號數(shù)據(jù)類型，存儲密度方面也在SRAM存內(nèi)計算領域中領先于全球其它功能樣片。相比之下，基于同等條件的世界多數(shù)加速器測試結果通常介于2-3TOPS/W之間。這款加速器基于存內(nèi)計算（PIM）架構，可將深度學習算法中占主導的基本運算在存儲器內(nèi)部完成，從而大幅提升計算效率。蘋芯科技稱，該加速器可完成無損精度的運算。