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首页 - 师资队伍 - 专职教师 - 集成微纳电子系 - 孙仲
专职教师
  • 姓名: 孙仲
  • 职称: 助理教授,博导
  • 办公电话: 62750967
  • 电子邮箱: zhong.sun@pku.edu.cn
  • 研究领域: 模拟计算,存内计算,阻变存储器
  • 课题组网站: http://scholar.pku.edu.cn/zhong_sun

教育背景

2011-2016,清华大学,获博士学位

2007-2011,南开大学,获学士学位


工作经历

2020年至今,北京大学,研究员,北大博雅青年学者,国家高层次青年人才

2016-2020,米兰理工大学,博士后


研究成果

[1] S. Wang, Y. Luo, P. Zuo, L. Pan, Y. Li, Z. Sun*, In-memory analog solution of compressed sensing recovery in one step. Sci. Adv.  2023, 9, adj2908.

[2] Z. Sun*, S. Kvatinsky, X. Si, A. Mehonic, Y. Cai, R. Huang, A full spectrum of computing-in-memory technologies.  Nat. Electron.  2023, 6, 823-835.

[3] P. Zuo, Z. Sun*, R. Huang, Extremely-Fast, Energy-Efficient Massive MIMO Precoding with Analog RRAM Matrix Computing.  IEEE TCAS-II  2023, 70, 2335-2339.

[4] Y. Luo, S. Wang, P. Zuo, Z. Sun*, R. Huang, Modeling and Mitigating the Interconnect Resistance Issue in Analog RRAM Matrix Computing Circuits.  IEEE TCAS-I  2022, 69, 4367-4380.

[5] Z. Sun*, D. Ielmini*, Invited Tutorial: Analog Matrix Computing with Crosspoint Resistive Memory Arrays. IEEE TCAS-II  2022, 69, 3024-3029.

[6] S. Wang, Z. Sun*, Y. Liu, S. Bao, Y. Cai, D. Ielmini, R. Huang, Optimization Schemes for In-Memory Linear Regression Circuit with Memristor Arrays.  IEEE TCAS-I  2021, 68, 4900-4909.

[7] Z. Sun, G. Pedretti, A. Bricalli, D. Ielmini*, One-step regression and classification with crosspoint resistive-memory arrays.  Sci. Adv.  2020, 6, eaay2378.

[8] Z. Sun, G. Pedretti, E. Ambrosi, A. Bricalli, W. Wang, D. Ielmini*, Solving matrix equations in one step with cross-point resistive arrays.  PNAS 2019, 116, 4123-4128.

[9] Z. Sun, E. Ambrosi, A. Bricalli, D. Ielmini*, Logic computing with stateful neural networks of resistive switches.  Adv. Mater. 2018, 30, 1802554.

[10] D. Ielmini, Z. Sun, G. Pedretti, Mathematical problem-solving circuit comprising resistive elements.  US Patent 11,314,843, 2022.


备注

长期从事阻变存储器及新型计算范式研究,相关论文发表在PNAS、Science Advances、IEEE TCAS-I/II等期刊,曾获意大利知识产权一等奖。

目前,主要研究兴趣包括:

1. 模拟矩阵计算,包括基本矩阵计算单元设计、模拟电路与模拟计算理论,及面向机器学习、科学计算、无线通信等领域的应用;

2. 基于阻变动力学的神经网络模型,包括阻变存储器电路的动力学特性与应用、吸引子网络理论与算法;

3. 新原理阻变器件,包括器件的创新设计与优化、器件的精准写入机制设计等方面,实现高性能器件与阵列的制备。

本课题组诚聘博士后,从事以上方向的研究,待遇从优!详见https://www.ime.pku.edu.cn/zszp/zp/1354693.htm

拟每年招收1-2名博士生,欢迎微电子、电子、物理、通信等专业的学生联系。同时欢迎本科生年轻朋友加入团队一起工作!

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