韩松，深鉴科技联合创始人，首席科学家。
韩松博士，清华大学电子系本科，斯坦福大学电子系博士，师从nvidia首席科学家william j. dally教授。他的研究广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 deep compression 模型压缩技术曾获得 iclr2016最佳论文，ese 稀疏神经网络推理引擎获得 fpga2017最佳论文，引领了世界深度学习加速研究，对业界影响深远，并于博士期间联合创立了深鉴科技。
在2016年5月举办的iclr（international conference on learning representations）大会上，韩松的论文中提出了深度压缩（deep compression）技术，将深度神经网络压缩一个数量级而不会损失预测精度，从而降低计算复杂度和存储空间，该论文获得了“2016年iclr最佳论文”奖。
在神经网络硬件方面，韩松博士首次提出了基于稀疏架构的神经网络推理引擎eie以及用于支持稀疏lstm的高效的语音识别引擎ese，这一稀疏硬件架构在在延时，功耗，能效比上全面优于cpu、gpu、以及传统稠密架构的asic。论文《ese: efficient speech recognition engine with sparse lstm on fpga》在2017年的芯片领域顶级会议——fpga上再次斩获最佳论文奖。同样在机器学习领域的顶级会议nips2015和体系结构的重要会议isca2016上，韩松博士论文中提出的剪枝和稀疏神经网络加速器影响了nvidia，deephi等科技公司的深度学习硬件设计。
近两年，韩松博士的一系列论文获得了工业界与学术界的广泛关注，加州伯克利大学和纽约大学均把论文内容纳入专题课程；而工业界中，google, facebook、baidu、nvidia、xilinx等诸多大型科技公司也开始采用“深度压缩”技术，应用于云端和移动端的人工智能产品中；深鉴科技deephi也在产品中全面使用了深度压缩技术，为新发布的系列产品提供了领先的技术支撑。基于对一系列重要科研成果的继续深入探索，韩松博士将于2018年任职mit助理教授。
