主要研究方向为机器学习系统，重点关注边缘端推理加速，在DAC、TC、TCAD、RTAS、ICCD等体系结构与系统领域顶级会议和期刊上发表论文多篇，申请相关专利多项。其中发表在DAC23及DAC24的论文分别入选了第25届ChinaSys口头报告及第26届ChinaSys Spotlight。参与了国家重点研发计划、国自然面上、北京市自然科学基金等多项课题，担任TCAD、TPDS、TCE、TVLSI、TIE等CCF-A类或一区期刊的审稿人，是流行的图神经网络计算框架PyTorch Geometric的贡献者，改进了其核心计算引擎。
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