University of Michigan, Ann Arbor
电气与计算机工程系 — 端側AI晶片架構
美國 · 博士
密歇根大学在VLSI设计、存内计算与AI加速器架构方面拥有深厚积累，研究涵盖模拟存内计算、稀疏推理加速与异构集成。密歇根强调从器件物理到系统架构的跨层创新，在模拟CIM与低功耗AI芯片设计方面具有独特优势。
学术历史
密歇根的集成电路研究传统由 David Blaauw、Dennis Sylvester 等人奠定，他们在超低功耗电路与近阈值计算方面长期领先。近年来 Zhengya Zhang 与团队将研究扩展到稀疏神经网络加速器与近似计算架构，使密歇根在端侧AI芯片能效优化方面保持前沿。
当前状态
密歇根当前研究包括模拟 RRAM 存内计算、面向边缘推理的稀疏加速器、超低功耗物联网芯片以及3D异构集成。博士生可参与从器件建模到流片验证的完整流程。EECS 系开设VLSI设计、计算机架构、低功耗集成电路等课程。
实验室 / 研究中心
关键人物
David Blaauw
Professor
Leading researcher in the field with international recognition for their contributions to AI hardware and systems.
Zhengya Zhang
Associate Professor
Leading researcher in the field with international recognition for their contributions to AI hardware and systems.
学术资源
证据
排名
# ()
师资
2 位相关教师
知名：David Blaauw、Zhengya Zhang
研究产出
See EECS research page and JSSC/ISSCC proceedings for paper counts
就业去向
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