宋涵是麻省理工学院EECS的助理教授。他在斯坦福大学获得博士学位。他的研究重点是高效的深度学习计算。他提出了“深度压缩”技术，可以在不损失精度的情况下将神经网络大小减少一个数量级，以及首先在深度学习加速器中利用剪枝和权重稀疏性的硬件实现“高效推理引擎”。他的团队在硬件感知神经架构搜索（ProxylessNAS、Once-for-All Network (OFA)、MCUNet）方面的工作被集成到 Facebook、 亚马逊、微软，在旗舰 AI 会议中获得六项低功耗计算机视觉竞赛奖项。Song 在 ICLR'16 和 FPGA'17 中获得了最佳论文奖，以及来自亚马逊、索尼、Facebook、NVIDIA 和三星的多个教师奖。宋被麻省理工科技评论评为“35 位 35 岁以下的创新者”，以表彰他对“深度压缩”技术的贡献，该技术“让强大的人工智能 (AI) 程序在低功耗移动设备上更高效地运行”。宋因“用于加速机器学习的高效算法和硬件”而获得 NSF CAREER 奖和 IEEE “AIs 10 to Watch: The Future of AI”奖。
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