林军

通信工程系 硕导

个人简历

林军博士(IEEE Senior Member)于2007年毕业于云顶娱乐官网物理系,获得理学学士,于2010年毕业于云顶娱乐官网物理系微电子学与固体电子学专业,获得工学硕士学位和优秀研究毕业生称号,于2015年毕业于美国Lehigh University,获得电子工程博士学位,目前主要研究方向为:低功耗高性能人工智能芯片与系统架构、基于深度学习的图像与视频处理算法、高速通信基带信号处理算法与硬件架构、区块链算法与系统架构等,主持和参与了来自国家自然科学基金委、军委科技委创新局、装备发展部、HUAWEI企业等机构的多项科研项目。林博士2010至2011年任职于上海AMD研发中心,参与多款低功耗GPU芯片的AISC实现,承担部分低功耗设计 流程的开发,所参与设计的GPU为AMD第一代采用先进低功耗设计技术的移动GPU产品。2013年5月至8月在Qualcomm 新泽西研究中心从事短期研发工作,参与一款超高速率、低功耗WiFi LDPC解码器设计,该IP已经被Qualcomm后续基带产品采用。 林博士于2015年9月加入云顶娱乐官网,他在IEEE TVLSI/TCAS等集成电路设计领域主流杂志和业内顶尖会议上发表论文近100篇,其中IEEE杂志论文近40篇,申请发明专利20余项。林博士同时担任IEEE信号处理协会的信号处理系统设计与实现(DISPS)的专家组成员, SiPS 2015~2019, AICAS2020, VISAPP2020等会议的TPC成员。林博士曾获得IEEE APPCAS08优秀学生论文奖,2014 IEEE电路与系统学会的travel grant,2019 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI) 最佳论文奖,2019 IEEE International Signal Processing Systems (SiPS) 最佳论文奖,此外其4篇文章获得ISVLSI 2018/2019最佳论文奖提名。

研究方向

人工智能芯片设计、基于深度学习的图像与视频处理算法、通信芯片设计、区块链算法与芯片架构、VR/AR终端芯片设计

主要课程

基于FPGA硬件加速的深度学习系统设计

代表成果

1.        W. Li, J. Lin and Z. Wang, A 124-Gb/s Decoder for Generalized Integrated Interleaved Codes, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 66, no. 8, pp. 3174-3187, Aug. 2019

2.        J. Tian, S. Song, J. Lin and Z. Wang, Efficient T-EMS Based Decoding Algorithms for High-Order LDPC Codes, in IEEE Access, vol. 7, pp. 50980-50992, 2019

3.        C. Zhu, R. Liang, J. Lin, Z. Wang and L. Li, Analysis and Design of a Large Dither Injection Circuit for Improving Linearity in Pipelined ADCs, in IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 27, no. 9, pp. 2008-2020, Sept. 2019

4.        H. Cui, J. Lin and Z. Wang, An Improved Gradient Descent Bit-Flipping Decoder for LDPC Codes, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 66, no. 8, pp. 3188-3200, Aug. 2019

5.        W. Li, J. Tian, J. Lin and Z. Wang, Modified GII-BCH Codes for Low-Complexity and Low-Latency Encoders, in IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 5, pp. 785-788, May 2019

6.        M. Wang, Z. Wang, J. Lu, J. Lin and Z. Wang, E-LSTM: An Efficient Hardware Architecture for Long Short-Term Memory, in IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, vol. 9, no. 2, pp. 280-291, June 2019

7.        Y. Zhou, J. Lin and Z. Wang, Improved Fast-SSC-Flip Decoding of Polar Codes, in IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 6, pp. 950-953, June 2019

8.        Y. Wang, J. Lin and Z. Wang, FPAP: A Folded Architecture for Energy-Quality Scalable Convolutional Neural Networks, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 66, no. 1, pp. 288-301, Jan. 2019

9.     Z. Wang, J. Lin and Z. Wang, Hardware-Oriented Compression of Long Short-Term Memory for Efficient Inference, in IEEE Signal Processing Letters, vol. 25, no. 7, pp. 984-988, July 2018

10.     J. Wang, J. Lin and Z. Wang, “Efficient hardware architectures for deep convolutional neural network”, IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers, vol.65, no.6, pp. 1941-1953, Jun. 2018 (Transactions on Circuits and Systems Top 10 Downloaded May 2018)


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