9月9日至9月11日，IEEE电路与系统学会（CASS）举办的第33届国际片上系统会议在线上举行。南京大学电子科学与工程学院王中风教授团队有四篇论文被录用，其中论文“自然语言处理转换器神经网络中多头注意力和前馈层的硬件加速器”（作者：路思远，王美琪，梁双，林军，王中风），最终获得大会颁发的“最佳论文奖”。自2019年7月以来，这是王中风教授团队在人工智能电路设计领域第三次在IEEE旗下国际学术会议上获得“最佳论文奖”。
据悉，SOCC年度会议为片上系统（SoC）领域的顶级论坛，涉及主题包括SoC体系结构、逻辑与电路设计、测试、设计工具及其应用等。本次王中风教授团队的获奖论文设计了一种用于Transformer神经网络关键计算单元的硬件加速器架构，可以实现该神经网络在FPGA或专用集成电路芯片等硬件平台上的高速运算。Transformer神经网络目前广泛应用于自然语言处理和机器视觉等领域，在大多数相关任务中的表现明显优于传统循环神经网络（RNN，LSTM，GRU）。该设计是目前学术界首次提出的针对Transformer神经网络的专用硬件加速架构。
王中风教授原任职于博通公司，2016年春天回国全职加入南京大学，创建了集成电路与智能系统实验室。目前其科研团队拥有多名国外名校毕业的博士和数十名在读研究生。四年来该团队在高速通信系统和新一代人工智能处理器设计等方面取得了一系列国际先进的成果。