l 基本情况
李文杰，1995年3月生，男，汉族，博士，讲师。曾担任IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs、IEEE Communications Letters、SCIENCE CHINA Information Sciences等多个期刊的审稿人。
l 教育与工作经历
2013年9月-2017年7月，南京大学，本科，微电子科学与工程；
2017年9月-2020年7月，南京大学，硕士，通信与信息系统；
2021年4月-2025年3月，上海交通大学，博士，计算机科学与技术；
2025年6月-至今，成人直播平台
，成人直播平台
，讲师。
l 研究方向
VLSI数字信号处理系统、深度学习硬件加速器设计、信道编码。
l 科研项目
1. xxx关键技术研究（信道编码相关），企业横向，2017-2020，主研；
2. 深度融合随机计算的高能效大规模MIMO检测算法与电路设计方法研究，国家自然科学基金面上项目，2021-2024，主研；
3. 成人直播平台
杰出博士科研启动基金项目，2025-2027，主持。
l 论文发表
在中科院一/二区期刊、CCF-A期刊及会议上发表多篇论文，其中一作论文十余篇，近五年代表作如下：
1. W. Li, G. Wang, D. Lyu, N. Xu, G. He, “Efficient Hardware Architecture Design for Rotary Position Embedding of Large Language Models,” in IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, vol. 15, no. 2, pp. 244-257, June 2025. （中科院2区）
2. W. Li, D. Lyu, G. Wang, A. Hu, N. Xu, G. He, “Hardware-Oriented Algorithms for Softmax and Layer Normalization of Large Language Models,” in SCIENCE CHINA Information Sciences, 2024, 67(10): 200404. （CCF-A，中科院1区）
3. W. Li, A. Hu, N. Xu, G. He, “CoDA: A Co-Design Framework for Versatile and Efficient Attention Accelerators,” in IEEE Transactions on Computers, vol. 73, no. 8, pp. 1924-1938, Aug. 2024. （CCF-A）
4. W. Li, A. Hu, N. Xu, G. He, “Quantization and Hardware Architecture Co-Design for Matrix-Vector Multiplications of Large Language Models,” in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 71, no. 6, pp. 2858-2871, June 2024. （中科院2区）
5. W. Li, A. Hu, N. Xu and G. He, “A Precision-Scalable Deep Neural Network Accelerator With Activation Sparsity Exploitation,” in IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 43, no. 1, pp. 263-276, Jan. 2024. （CCF-A）
6. W. Li, A. Hu, G. Wang, N. Xu and G. He, “Low-Complexity Precision-Scalable Multiply-Accumulate Unit Architectures for Deep Neural Network Accelerators,” in IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 70, no. 4, pp. 1610-1614, April 2023. （中科院2区）
7. W. Li, N. Xu, R. Wang and G. He, “Efficient Compression Methods for Wire-Spread-Based Stochastic Computing Deep Neural Networks,” in IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 69, no. 11, pp. 4538-4542, Nov. 2022. （中科院2区）
l 联系方式
邮箱：[email protected]
