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    黄乐天

    个人信息Personal Information

    副教授 硕士生导师

    性别:男

    毕业院校:电子科技大学

    学历:博士研究生毕业

    学位:工学博士学位

    在职信息:在岗

    所在单位:电子科学与工程学院(示范性微电子学院)

    入职时间:2009-07-06

    学科:计算机系统结构
    微电子学与固体电子学

    办公地点:沙河校区211楼1107房间

    曾获荣誉:2010年,第七届研究生电子设计大赛优秀指导教师
    2012年,第八届研究生电子设计大赛优秀指导教师
    2012年,电子科技大学教学成果奖
    2015年,电子科技大学网络名师
    2017年,第十二届研究生电子设计大赛优秀指导教师

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    个人简介Personal Profile

    关于研究方向和招收研究生的说明:

    由于我的研究方向为芯片设计与计算机系统交叉融合的方向,因此与传统概念上的“数字电路设计”有一定区别。在科研中需要同学具备较宽的知识面和一定的“系统观”,同时要具备较强的抽象思维能力和总结归纳能力。在我们的研究中通常需要将集成电路的物理现象中抽象到行为级加以分析,再利用架构设计/系统管理/电路优化等方法的协同创新来解决问题。在研究过程中向上需要接触到系统软件(操作系统底层与硬件管理有关的内容),向下需要接触到微电子器件(器件可靠性/功耗分析)的多种知识。此外还有可能需要逐步具备一定的算法理解能力(从事领域专用处理器相关研究)和人工智能等算法/数学工具应用能力(利用数学方法对于集成电路设计方案进行分析)。

    用UCB的EECS 151/251A这门课程视频中的一个截图来说明一下:


    我们的研究范畴和UCB EECS151这门课程的内容完全重叠,向上延伸到Instruction Set Arch和ASM这两层,向下部分涉及到Devices这个部分。另外多说一句,EECS151是一门非常好的课程。如果你有志于从事数字集成电路方面的研究,你应该至少看一遍这个课程。在B站可看,已经翻译好了带字幕。

    由于现在研究生招生名额较少,为保障给确实对我的研究方向感兴趣并习惯于这种研究方法的同学机会,我们会对每一位联系的同学做较为全面的沟通和交流。如有造成不便,请各位同学予以谅解。不过大家也不必过分紧张,以目前本科教育的水准能完全达到这样要求的同学很少。但具备宽的知识面和“系统观”是我们对于研究生的培养目标,如果不认同不接受这种培养方向的同学确实不应该报考,以免以后大家都很痛苦。


      由于2020年的特殊情况,相信很多同学也是云参加了很多学校的夏令营,因此导致2020年的推免非常的混乱。目前马上进入“九推”时间节点,到底如何录取需要等待最终结果。在此之前欢迎继续联系,但在情况明了之前无法给出明确答复。

      联系方式为E-mail:huanglt@uestc.edu.cn,也欢迎知乎私信联系(如果你真的想来读我的研究生你应该知道我的知乎账号)。

    • 教育经历Education Background
    • 工作经历Work Experience
    • 研究方向Research Focus
    • 社会兼职Social Affiliations
    • 计算机体系结构与处理器设计(“行为级”计算机):
      A.异构多核片上系统建模与优化
              通过建立C++/System C的模型,研究如何在单一芯片中集成包含微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、专用指令集处理器(ASIP)多种不同的处理器,研究系统架构及编程模型
      B.嵌入式人工智能处理器
           基于嵌入式计算机硬件系统的运算能力和储存资源有限这一前提,  研究在有限人硬件资源的前提下如何设计优化嵌入式微处理器和协处理器。从而设计出适用于中低端嵌入式系统的人工智能处理器,满足如物联网、小型/微型无人设备等领域的应用。

    • 片上系统与片上网络(“寄存器传输级”的计算机):
      A. 面向深度学习的片上系统设计及优化
            设计面向深度学习的硬件加速器单元,针对深度学习参数总量较多、访存压力较大的问题,研究如何设计并合理的优化参数传输方法及存储器接口电路。
      B. 低功耗/高可靠容错片上网络
             针对电压持续降低导致的器件级物理效应,从关键电路/交换结构/互联体系等多个层面协同优化设计高可靠的容错片上网络。

    • 高能效低功耗系统级芯片设计(“电路级”的计算机)
      A.自适应片上微系统(Self-Aware SoC)设计与实现:
            通过片上传感器及读出电路设计与片上网络技术相结合,研究如何实现以感知片上系统微环境为基础的自适应片上微系统,通过改变片上网络的运行状态来提升片上系统的能效和可靠性。
      B.数字化片上传感器及读出网络设计:
             为更好的降低系统级芯片的功耗并保证系统的可靠性,通过设计能够被“深度嵌入”数字系统中的数字化传感器及其读出网络,使得系统软件层面可以观察整个片上系统的微环境,从而为后续的功耗优化提供保证。

    • 异构计算系统设计(“系统级”的计算机):
      A.机器学习算法在FPGA异构计算系统上的实现方法:
              研究如何高效的在FPGA异构计算系统上实现一系列机器学习算法,从而在加速运算的同时最大限度的降低计算系统整体的能耗,提高能量的利用效率。
      B.异构计算机系统体系结构研究:
              研究如何利用FPGA、GPU等计算部件,合理的组成具备一定功能的领域专用计算机系统,探索体系结构级设计方法。
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