孙豪，东南大学电子学院电路与系统系讲师。2018年获东南大学自动化专业学士学位，2023年获中国科学院大学微电子学与固体电子学专业博士学位。主要从事高性能和高能效计算，特别是面向机器人以及自动驾驶领域的FPGA定制计算、智能感知硬件、嵌入式系统设计及应用。已在IEEE TCAS-I、TCAS-II、DAC等国际知名期刊和会议发表论文10余篇。

2018.9 - 2023.6  中国科学院大学/上海科技大学 微电子学与固体电子学 博士

2014.9 - 2018.6  东南大学 自动化 本科

2023.12 - 至今  东南大学 电子科学与工程学院 讲师

1. 基于FPGA的高能效计算：从算法、计算架构及加速器层次提升性能与能效，设计相关算法的高效硬件IP核及数字芯片。2. 基于FPGA的嵌入式系统设计及应用：基于FPGA搭建面向机器人与智能车的实时感知系统，高效处理来自激光雷达、摄像头、毫米波雷达、IMU、GPS等传感器的信息。

代表性国际期刊论文：

1. Zhang H, Shu Y, Deng Q, Sun H, et al. WDVR-RAM: A 0.25–1.2 V, 2.6–76 POPS/W Charge-Domain In-Memory-Computing Binarized CNN Accelerator for Dynamic AIoT Workloads[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2023.

2. Sun H, Deng Q, Liu X, et al. An energy-efficient stream-based fpga implementation of feature extraction algorithm for lidar point clouds with effective local-search[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2022, 70(1) : 253 – 265.

3. Deng Q, Sun H, Chen F, et al. An optimized FPGA-based real-time NDT for 3D-LiDAR localization in smart vehicles[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2021, 68(9) : 3167 – 3171.

4. He Z, Sun H, Hou J, et al. Hierarchical topometric representation of 3d robotic maps[J]. Autonomous Robots, 2021, 45(5) : 755 – 771.

5. Sun H, Liu X, Deng Q, et al. Efficient FPGA implementation of K-nearest-neighbor search algorithm for 3D LIDAR localization and mapping in smart vehicles[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2020

代表性国际会议论文：

1. Jiang W, Yu H, Liu X, Sun H, et al. Tait: One-shot full-integer lightweight dnn quantization via tunable activation imbalance transfer[C] // 2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC). 2021 : 1027 – 1032.

2. Shu Y, Zhang H, Deng Q, Sun H, et al. CIMC: A 603TOPS/W in-memory-computing C3T macro with Boolean/convolutional operation for cryogenic computing[C] // 2023 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC). 2023 : 1 – 2.

3. Shu Y, Zhang H, Sun H, Deng Q, et al. CSDB-eDRAM: A 16Kb Energy-Efficient 4T CSDB Gain Cell eDRAM with over 16.6 s Retention Time and 49.23 uW/Kb at 4.2 K for Cryogenic Computing[C] // 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2023 : 1 – 5.

4. Xiao J*, Sun H*, Deng Q, et al. RPS-KNN: An Ultra-Fast FPGA Accelerator of Range-Projection-Structure K-Nearest-Neighbor Search for LiDAR Odometry in Smart Vehicles[C] // 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2023 : 1 – 5.

5. Hu Y*, Sun H*, Guo C, et al. An Energy-efficient and Fast KNN Search Accelerator for Large Scale Point Cloud Map[C] // 2023 30th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS). 2023 : 1 – 4.

6. Zhang Q, Sun H, Deng Q, et al. NORB: A Stream-Based and Non-Blocking FPGA Accelerator for ORB Feature Extraction[C] // 2023 30th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS). 2023 : 1 – 4.

1. 2021年12月 第一届CCF-Xilinx定制计算算法实现挑战赛 冠军

2. 2020年8月 第十五届中国研究生电子设计竞赛 上海赛区二等奖

3. 2020年8月 第十五届中国研究生电子设计竞赛 Xilinx AI专项奖

4. 2020年7月 第三届DAC低功耗目标探测系统设计挑战赛 国际亚军

5. 2017年8月 第十届计算机设计竞赛 国家二等奖

6. 2017年5月 东南大学第七届大学生学术报告会 优秀报告

7. 2016年8月 第十一届智能车竞赛 国家二等奖

课题组提供有竞争力的薪资和舒适的科研条件，积极为同学提供升学、访问和交流机会。欢迎有兴趣的同学邮件咨询（hao.sun@seu.edu.cn）。

1. 欢迎电子、信息、自动化、仪科、生医等学科，以及有智能车、机器人、人工智能等知识背景的同学。

2. 欢迎有智能车、机器人、嵌入式大赛、FPGA大赛、电子设计大赛等相关比赛获奖经历的同学。

招生方向及要求（不一定要全部满足）：

1. FPGA硬件加速及数字芯片设计方向：熟悉VerilogHDL/HLS等硬件描述相关语言；喜欢或者熟悉FPGA硬件加速、数字芯片设计流程。

2. 基于FPGA的嵌入式系统设计方向：熟悉C/C++/Python/Matlab等编程语言；熟悉嵌入式系统设计流程；有单片机/FPGA开发板使用经验。