王江波
职务/职称
高级工程师
研究方向
AI算子优化
电子邮箱
wangjiangbo@sribd.cn
教育背景
中国科学院大学 硕士 计算机应用技术
北华大学 本科 网络工程
主要成果/荣誉
1. 基于小米玄戒xxxNPU芯片，完成gemm 拆 K优化，MAC占用70%左右；针对Swin Transformer模型（AIGC类）：完成Roll、LayerNorm、Softmax特化，以及QKV、Attention、FFN子图多Queue并行优化，在相同算力条件下，该模型端侧推理耗时为1.3 ms，约为高通8850平台对应耗时的80%。
2. 基于华为海思xxxNPU芯片，完成matmul/cmp/topk等自定义算子开发，以及rpn后处理优化，完成开放词汇目标检测模型的PC端和NPU板端demo部署，其中将PC端demo后处理的CPU占用率由38%降至3%。同时通过图结构优化使EVA模型性能由16 fps提升至28 fps。
第十六届研电赛 Xilinx 企业专项奖优秀奖（全国第四名）
第十六届中国研究生电子设计竞赛（华北赛区一等奖）
北华大学国家级大学生创新创业训练计划项目（优秀/国家级）
一等优秀奖学金 3 次 、国家励志奖学金 2 次
百度创新中心梦想之星吉林杯二等奖（4/32 含研究生队伍），并入驻百度（吉林）创新基地孵化
第八届全国大学生数学竞赛（三等奖）
第二届吉林省“互联网+”大学生创新创业大赛（银奖）
个人介绍
王江波，中国科学院大学计算机应用技术硕士，曾任职于华为海思、小米玄戒，长期从事AI芯片算子开发、端侧模型部署与性能优化工作，在NPU算子融合、图优化、大语言模型及AIGC网络加速等方面具有丰富经验。上学期间曾参与国家重点研发计划以及寒武纪BANG C算子开发，拥有国家专利及论文成果。
代表性论文
- 软件著作权：《基于语音的智能家居控制系统》
- 受理专利：《一种基于 FPGA 嵌入式图像分类装置》
- 论文：Wang, Jiangbo, et al. Research and Implementation of an Embedded Image Classification Method Based on ZYNQ. IEEE, 2022.
