研究方向1：基于神经网络的芯片建模与自动优化技术

研究简介：本研究利用神经网络（包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、回声神经网络（ESN））对芯片进行建模，并使用神经网络控制技术对芯片的性能进行实时优化与控制。其中，已研发基于卷积神经网络的三维芯片硅穿孔应力估计与控制技术，以及基于回声神经网络的芯片静态功耗建模与控制技术。本研究方向的研究成果已发表于神经网络领域国际顶尖期刊 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)，芯片自动化设计领域最顶尖国际期刊 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD) 以及 ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES)。

研究资助：本研究主要由包括两项国家级项目、一项教育部项目在内的多项科研基金资助：

1. 三维集成电路热可靠性快速分析与在线优化技术研究 ，国家自然科学基金，项目编号61404024，项目负责人：王海。

2. 暗硅多核芯片的功率预算与实时性能优化技术研究，国家自然科学基金，项目编号61974018，项目负责人：王海。

3. 新型高性能芯片动态热管理技术研究，教育部留学回国人员科研启动基金，项目负责人：王海。

近期代表性论文（粗体表示本人或本人指导研究生，星号*表示本人指导的研究生）：

1. H. Wang, X. Long*, and X.-X. Liu, "FastESN: Fast Echo State Network", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022. (中科院一区top期刊，影响因子10.4，CCF B类期刊) (下载)

2. H. Wang, T. Xiao*, D. Huang*, L. Zhang*, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "Runtime Stress Estimation for Three-dimensional IC Reliability Management Using Artificial Neural Network", ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2019. (CCF B类期刊) (下载)

3. H. Wang, X. Guo*, S. Tan, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "Leakage-Aware Predictive Thermal Management for Multi-Core Systems Using Echo State Network", IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2019. (CCF A类期刊)(下载)

4. H. Wang, D. Huang*, R. Liu, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "STREAM: Stress and thermal aware reliability management for 3D-ICs", IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2018. (CCF A类期刊) (下载) (链接)

5. L. Zhang*, H. Wang, S. X.-D. Tan, "Fast Stress Analysis for Runtime Reliability Enhancement of 3D IC Using Artificial Neural Network", Proc. International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED), San Jose, CA, Mar. 2016. (下载) (链接)

研究展示：用于三维芯片硅穿孔应力优化的卷积神经网络结构（本方向论文1）

研究方向2：众核与暗硅芯片的实时性能优化技术

研究简介：本研究对后摩尔时代出现的众核以及暗硅芯片进行设计与运行进行优化，在提高芯片可靠性的同时保障芯片最大运行性能。本研究包括芯片温度稳态与瞬态行为对芯片可靠性影响的分析研究，静态功耗高速分析技术研究，芯片设计过程中对稳态性能进行优化的设计优化方法研究（包括芯片物理热传感器放置方法以及芯片热敏布局方法等），以及芯片运行过程中对瞬态性能进行优化的以动态温度管理技术为代表的在线优化方法研究。本研究方向的两项研究成果发表于计算机设计领域最顶尖国际期刊 IEEE Transactions on Computers (TC)，一项研究成果发表于芯片自动化设计领域最顶尖国际期刊 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD)，一项研究成果获芯片自动化设计重要国际会议ASP-DAC 2019 最佳论文提名。

研究资助：本研究主要由国家自然科学基金项目资助：暗硅多核芯片的功率预算与实时性能优化技术研究，国家自然科学基金，项目编号61974018，项目负责人：王海。

近期代表性论文（粗体表示本人或本人指导研究生，星号*表示本人指导的研究生）：

1. H. Wang, W. He*, Q Yang*, X. Peng, and H. Tang, "DBP: Distributed Power Budgeting for Many-Core Systems in Dark Silicon", IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022. (CCF A类期刊) (下载)

2. H. Wang, W. Li*, W. Qi*, D. Tang*, L. Huang, and H. Tang, "Runtime Performance Optimization of 3-D Microprocessors in Dark Silicon", IEEE Transactions on Computers (TC), 2020. (CCF A类期刊) (下载)

3. H. Wang, D. Tang*, M. Zhang*, S. X.-D. Tan, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "GDP: A greedy based dynamic power budgeting method for multi/many-core systems in dark silicon", IEEE Transactions on Computers (TC), 2018. (CCF A类期刊) (下载) (链接)

4. H. Wang, J. Wan*, S. X.-D. Tan, C. Zhang, H. Tang, K. Huang, Z. Zhang, "A fast leakage-aware full-chip transient thermal estimation method", IEEE Transactions on Computers (TC), vol. 67, no.5, pp. 617-630, May 2018. (CCF A类期刊) (下载) (链接)

5. Xingxing Guo*, H. Wang, C. Zhang, H. Tang, and Y Yuan, "Leakage-Aware Thermal Management for Multi-Core Systems Using Piecewise Linear Model Based Predictive Control", Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC), Jan. 2019, Tokyo, Japan. (CCF C类会议，最佳论文提名) (下载)

6. H. Wang, J. Ma*, S. X.-D. Tan, C. Zhang, H. Tang, K. Huang, Z. Zhang, "Hierarchical Dynamic Thermal Management Method for High-Performance Many-Core Microprocessors", ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), vol. 22, no.1, Artical 1, pp.1:1-1:21, July 2016. (CCF B类期刊) (下载) (链接)

7. H. Wang, M. Zhang*, S. X.-D. Tan, C. Zhang, Y. Yuan, K. Huang, Z. Zhang, "New Power Budgeting and Thermal Management Scheme for Multi-Core Systems in Dark Silicon", Proc. IEEE Internation System-on-Chip Conference (SOCC), Seattle, WA, Sep. 2016. (下载)

8. L. Xu*, H. Wang, S. X.-D. Tan, C. Zhang, Y. Yuan, K. Huang, Z. Zhang, "Distributed Model Predictive Control for Dynamic Thermal Management of Multi-Core Systems", Proc. International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), Hangzhou, China, Oct. 2016. (下载)

9. J. Ma*, H. Wang, S. X.-D. Tan, C. Zhang, H. Tang, "Hybrid Dynamic Thermal Management Method with Model Predictive Control", Proc. Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS), Okinawa, Japan, Nov. 2014. (获学生会议奖金) (下载) (链接) 

研究展示：我们提出的GDP方法（贪心动态功耗预算法，本方向论文1）能够自动求解出暗硅芯片中性能最高的开启核心（如下图所示），并自动实现睿频技术。

研究方向3：三维芯片（3D-IC）的建模与性能优化技术

研究简介：众核三维芯片（Many-Core 3D IC）是下一代芯片技术。其研发中面临的最主要问题之一便是高集成度所带来的高功率密度与高温度问题。过高的芯片温度将降低芯片可靠性与芯片运行性能，更可能对芯片造成不可逆转的物理损害。本研究致力于研发芯片功耗与温度的快速仿真分析技术。该技术将集成于考虑功耗与温度因素的下一代芯片自动化设计工具中，提高3D IC性能并降低3D IC设计与制造成本。本研究方向的研究成果发表于芯片自动化设计领域最顶尖国际期刊 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD) 以及 ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES)。

研究资助：本研究主要由国家自然科学基金资助：三维集成电路热可靠性快速分析与在线优化技术研究 ，国家自然科学基金，项目编号61404024，项目负责人：王海。

近期代表性论文（粗体表示本人或本人指导研究生，星号*表示本人指导的研究生）：

1. H. Wang, W. Li*, W. Qi*, D. Tang*, L. Huang, and H. Tang, "Runtime Performance Optimization of 3-D Microprocessors in Dark Silicon", IEEE Transactions on Computers (TC), 2020. (CCF A类期刊) (下载)

2. H. Wang, T. Xiao*, D. Huang*, L. Zhang*, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "Runtime Stress Estimation for Three-dimensional IC Reliability Management Using Artificial Neural Network", ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), 2019. (CCF B类期刊) (下载)

3. H. Wang, D. Huang*, R. Liu, C. Zhang, H. Tang, and Y. Yuan, "STREAM: Stress and thermal aware reliability management for 3D-ICs", IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2018. (CCF A类期刊) (下载) (链接)

4. L. Zhang*, H. Wang, S. X.-D. Tan, "Fast Stress Analysis for Runtime Reliability Enhancement of 3D IC Using Artificial Neural Network", Proc. International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED), San Jose, CA, Mar. 2016. (下载) (链接)

5. H. Wang, S. X.-D. Tan, D. Li, A. Gupta, and Y. Yuan, "Composable Thermal Modeling and Simulation for Architecture-Level Thermal Designs of Multi-core Microprocessors", ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), vol. 18, no. 2, pp. 28:1-28:27, March, 2013. （CCF B类期刊） (下载) (链接)

6. H. Wang, S. X.-D. Tan, G. Liao, R. Quintanilla and A. Gupta, "Full-chip runtime error-tolerant thermal estimation and prediction for practical thermal management", Proc. IEEE/ACM International Conf. on Computer-Aided Design (ICCAD), pp.716-723, San Jose, CA, Nov. 2011. （CCF B类会议） (下载) (链接) 

研究展示：考虑三维集成电路温度与应力的综合性能优化技术（本方向论文1），能够综合考虑如下图所示的三维集成电路温度与应力分布，并控制各芯片核心处于最大性能状态。