张昊

张昊

副教授
学院：计算机科学与技术学院
电子邮箱：hao.zhang@ouc.edu.cn
办公室：西海岸校区计算机楼B515
最高学历：博士
导师类别：硕士生导师
研究方向：数字集成电路设计，算法加速器设计，人工智能算法

基本信息

  2019年10月毕业于加拿大萨斯卡彻温大学（加拿大Top10研究型公立大学），获得博士学位。 2020年11月于加拿大萨斯卡彻温大学完成博士后经历。 2021年03月以“青年英才工程第三层次”入职中国海洋大学，现任中国海洋大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师。

  主要从事高能效算术运算单元设计，AI芯片设计、AI模型加速及可重构高性能计算等方面的研究，着力于存算一体、科学计算与智能计算功能融合的新型AI芯片架构、新型AI计算范式的设计，推动国产化AI芯片在海洋边缘计算领域的应用。 目前在相关领域顶尖国际期刊和学术会议累计发表论文20余篇，主持或参与多项AI芯片架构设计相关的国家级和省部级科研项目。 参与多项山东省智能芯片与产业应用技术创新中心的研发工作。

  担任IEEE电路与系统学会VLSI系统与应用技术委员会（VSA-TC）委员，参与IEEE P3109机器学习数据格式及运算方法标准（Standard for Arithmetic Formats for Machine Learning）的制定工作以及新版IEEE 754-2029浮点数算术标准（IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic）的修订工作。

  长期担任IEEE TC，IEEE TCAS-I/II， IEEE TVLSI，IEEE Access，IEEE JBHI等期刊以及IEEE ISCAS，IEEE AICAS，DATE，ARITH等国际学术会议的审稿人。 欢迎对计算机系统结构、人工智能硬件架构设计、VLSI/FPGA系统架构设计感兴趣、有基础的同学加入我的团队。

  招生方向：面向海洋领域的AI算法、AI处理器设计、AI模型部署优化、算法加速器设计 团队主页： 山东省智能感知芯片与系统重点实验室：https://it.ouc.edu.cn/iscs/ 海洋大数据国家地方联合工程研究中心：https://obd.ouc.edu.cn/ 个人主页：https://haozhang-qd.github.io/

项目

  1. 1. 国家重点研发计划，2024/12 ~ 2027/11， 主持

  2. 2. 装备预研教育部联合基金， 一般项目， 2024/01 ~ 2025/12， 主持

  3. 3. 山东省自然科学基金， 青年项目， 2024/01 ~ 2026/12， 主持

  4. 4. 中央引导地方科技发展项目， 山东省重点研发计划， 2023/11 ~ 2025/11， 子课题负责人

  5. 5. 青岛市自然科学基金， 青年项目， 2023/07 ~ 2025/06， 主持

  6. 6. 国家自然科学基金， 面上项目， 2023/01 ~ 2026/12， 参与

  7. 7. 青年英才工程科研启动经费，2021/04 ~ 2024/03， 主持

  8. 8. Microsoft AI for Earth，~， 主持

  9. 9. Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada（NSERC）Discovery Grant，~， 参与

  10. 10. ICT R&D Program of MSIT/IITP，~， 参与

  11. 11. R&D Program of MOTIE/KEIT，~， 参与

  12. 12. Mitacs Accelerate，~， 参与

  13. 13. Mitacs Accelerate，~， 参与

  14. 14. NVIDIA GPU Grant，~， 参与

  15. 15. Intel Hardware Acceleration Research Program (HARP)，~， 参与

论文

  1. 1. Energy Efficient Spike Transformer Accelerator at the Edge， Intelligent Marine Technology and Systems， Sep 2024，通讯作者

  2. 2. Energy Efficient FPGA-Based Binary Transformer Accelerator for Edge Devices， IEEE International Symposium on Circuits and Systems， May 2024， EI， 通讯作者

  3. 3. Decoder Reduction Approximation Scheme for Booth Multipliers， IEEE Transactions on Computers， Mar 2024， SCIE， 第二作者

  4. 4. Efficient FPGA Based Transformer Accelerator Using In Block Balanced Pruning， International Conference on Communications, Circuits and Systems， May 2024， EI， 通讯作者

  5. 5. Energy Efficient FPGA Based Accelerator for Dynamic Sparse Transformer， International Conference on Communications, Circuits and Systems， May 2024， EI， 通讯作者

  6. 6. An Energy-Efficient Architecture of Approximate Softmax Functions for Transformer in Edge Computing， International Conference on Electronics and Electrical Engineering Technology， Dec 2023， EI， 通讯作者

  7. 7. Efficient Approximate 4-2 Compressors and Error Compensation Strategies for Approximate Multipliers， International Conference on Electronics and Electrical Engineering Technology， Dec 2023， EI， 通讯作者

  8. 8. Merge Loss Calculation Method for Highly Imbalanced Data Multiclass Classification， IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems， Oct 2023， SCIE， 第二作者

  9. 9. Anterior mediastinal nodular lesion segmentation from chest computed tomography imaging using UNet based neural network with attention mechanisms， Multimedia Tools and Applications， Oct 2023， SCIE， 第三作者

  10. 10. Design of Energy Efficient Logarithmic Approximate Multiplier， 2023 5th International Conference on Circuits and Systems (ICCS)， Oct 2023， EI， 通讯作者

  11. 11. Energy Efficient FPGA-Based Accelerator for Deep Spiking Neural Networks， 2023 IEEE 3rd International Conference on Computer Systems (ICCS)， Sep 2023， EI， 第一作者、通讯作者

  12. 12. High Performance and Energy Efficient Floating-Point Multiplier on FPGA， 2023 IEEE 3rd International Conference on Computer Systems (ICCS)， Sep 2023， EI， 第一作者、通讯作者

  13. 13. Efficient Approximate Posit Multipliers for Deep Learning Computation， IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems， Mar 2023， SCIE， 第一作者

  14. 14. SFCNet: Deep Learning-based Lightweight Separable Factorized Convolution Network for Landslide Detection， Journal of the Indian Society of Remote Sensing， Apr 2023， SCIE， 第四作者

  15. 15. Variable-Precision Approximate Floating-Point Multiplier for Efficient Deep Learning Computation， IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs， Mar 2022， SCIE， 第一作者

  16. 16. Segmentation for Document Layout Analysis: Not Dead Yet， International Journal on Document Analysis and Recognition， Jan 2022， SCIE， 第二作者

  17. 17. Energy Efficient Spiking Neural Network Processing Using Approximate Arithmetic Units and Variable Precision Weights， Journal of Parallel and Distributed Computing， Aug 2021， SCIE， 第二作者

  18. 18. FPGA-Based Approximate Multiplier for Efficient Neural Computation， International Conference on Consumer Electronics Asia (ICCE-Asia 2021)， Oct 2021，第一作者

  19. 19. A Real-Time Architecture for Pruning the Effectual Computations in Deep Neural Networks， IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers， May 2021， SCIE， 第二作者

  20. 20. Efficient Multiple-Precision Posit Multiplier， IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2021)， May 2021， CPCI-S， 第一作者

  21. 21. Document Structure Extraction: An Exploratory Study， 2020 Fourth International Workshop on Scientific Document Analysis (SCIDOCA2020)， Nov 2020，第三作者

  22. 22. Novel Convolutional Neural Network Architecture for Improved Pulmonary Nodule Classification on Computed Tomography， Multidimensional Systems and Signal Processing， Jul 2020， SCIE， 第二作者

  23. 23. Design of Power Efficient Posit Multiplier， IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs， May 2020， SCIE， 第一作者

  24. 24. Breast Cancer Classification in Automated Breast Ultrasound using Multi-View CNN with Transfer Learning， Ultrasound in Medicine & Biology， May 2020， SCIE， 其他作者

  25. 25. Deep Learning for Classification of A Small (≤2cm) Pulmonary Nodule on CT Imaging: A Preliminary Study， Academic Radiology， Apr 2020， SCIE， 其他作者

  26. 26. New Flexible Multiple-Precision Multiply-Accumulate Unit for Deep Neural Network Training and Inference， IEEE Transactions on Computers， Jan 2020， SCIE， 第一作者

  27. 27. Efficient Spiking Neural Network Training and Inference with Reduced Precision Memory and Computing， IET Computers & Digital Techniques， Sep 2019， SCIE， 第三作者

  28. 28. Efficient Multiple-Precision Floating-Point Fused Multiply-Add with Mixed-Precision Support， IEEE Transactions on Computers， Jul 2019， SCIE， 第一作者

  29. 29. Efficient Posit Multiply-Accumulate Unit Generator for Deep Learning Applications， 2019 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)， May 2019， CPCI-S， 第一作者

  30. 30. Improved Hybrid Memory Cube for Weight-Sharing Deep Convolutional Neural Networks， 2019 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS)， Mar 2019， CPCI-S， 第一作者

  31. 31. Retinal Blood Vessel Segmentation Using Fully Convolutional Network with Transfer Learning， Computerized Medical Imaging and Graphics， Sep 2018， SCIE， 第二作者

  32. 32. Efficient Fixed Floating-Point Merged Mixed-Precision Multiply-Accumulate Unit for Deep Learning Processors， 2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)， May 2018， CPCI-S， 第一作者

  33. 33. High Performance and Energy Efficient Single-Precision and Double-Precision Merged Floating-Point Adder on FPGA， IET Computers & Digital Techniques， Jan 2018， SCIE， 第一作者

  34. 34. Area- and Power-Efficient Iterative Single/Double-Precision Merged Floating-Point Multiplier on FPGA， IET Computers & Digital Techniques， Jul 2017， SCIE， 第一作者

  35. 35. Decimal Floating-Point Fused Multiply-Add with Redundant Internal Encodings， IET Computers & Digital Techniques， Jul 2016， SCIE， 第二作者

  36. 36. Area and Power Efficient Decimal Carry-Free Adder， Electronics Letters， Nov 2015， SCIE， 第二作者

课程

  1. 1. 计算机组成原理， 学科基础课， 3.5， 64

  2. 2. 智能计算系统， 专业知识课， 2.5， 48

  3. 3. 计算机组成与设计（微电子科学与工程）， 专业知识课， 3.5， 64

  4. 4. 高级计算机体系结构（英文）， 研究生，64

  5. 5. 人工智能–探索人类智慧的奥秘， 通识课， 2.0， 32

  6. 6. 大数据与智能计算前沿技术， 专业课， 2.0， 32