史丹福大學

電子工程系 — 端側AI晶片架構

美國 · 博士

斯坦福大学在AI硬件加速器与高效计算架构方面拥有深厚积累，研究涵盖存内计算、稀疏神经网络加速器、模拟AI芯片与异构系统集成。依托 SystemX 联盟与 HAI 研究所，斯坦福将电路创新与机器学习算法紧密结合，推动端侧AI芯片在能效与灵活性上的突破。

学术历史

斯坦福的VLSI与计算机架构研究历史悠久，Bill Dally、Subhasish Mitra 等人在高性能互连与可靠计算方面奠定了基础。近年来 H.S. Philip Wong 团队在忆阻器存内计算与模拟AI芯片方面取得多项突破，包括基于 ReRAM 的矩阵运算引擎与面向 Transformer 的稀疏加速架构，使斯坦福成为模拟计算与数字CIM两条路线的重要研究阵地。

当前状态

斯坦福当前研究包括基于忆阻器的模拟存内计算、面向大模型推理的稀疏加速器、3D 异构集成以及面向边缘设备的自适应量化硬件。博士生可使用斯坦福纳米加工设施进行器件级验证，并与 Google、NVIDIA 等公司合作开展系统级评估。EE 系开设集成电路设计、计算机架构与机器学习硬件等课程。

实验室 / 研究中心

关键人物

学术资源

证据