浙大ARClab 王则可研究员

报告生成时间：2026年8月3日
个人主页：http://arc.zju.edu.cn/2021/1231/c62526a2467209/page.htm
所属实验室：http://arc.zju.edu.cn/

一、学者基本信息

王则可（英文署名常见为 Zeke Wang）是浙江大学长聘副教授、百人计划研究员、博士生导师，兼任浙江大学超算队教练。ARClab 的成员页将其列为“研究员”；其浙江大学个人主页则标明单位为人工智能学院，并列出智能计算系统、异构计算（FPGA、GPU、P4）、智能交换机／智能网卡和计算机体系结构等方向。由于院系、实验室页面更新节奏不同，本文将“ARClab 研究员”视为其在计算机系统结构实验室的公开团队身份，将“长聘副教授、百人计划研究员”视为当前校级个人主页展示的职称信息。

项目	公开信息梳理
姓名	王则可（Zeke Wang）
当前职称／身份	浙江大学长聘副教授、百人计划研究员、博士生导师；浙大超算队教练；ARClab 页面列为研究员
工作单位	浙江大学人工智能学院；个人简介同时说明其隶属人工智能协同创新中心。ARClab 官方页面显示其为浙江大学计算机科学与技术学院研究员
核心研究方向	智能计算系统；FPGA/GPU/P4 异构计算；智能交换机、智能网卡；计算机体系结构；低成本高性能大模型训练与推理系统；面向大模型训推的数据处理器架构；大模型赋能搜广推系统
论文数量	公开渠道未检索到其本人维护、可复核的完整论文清单或 Google Scholar／OpenAlex 唯一档案，故不能负责任地给出总数。本文仅核实到多篇代表性论文，不能以此替代累计论文数
身份消歧	浙江大学个人主页、USENIX ATC 2022 论文、HPCA 2025 论文和 LoHan 论文均将 Zeke Wang 与 Zhejiang University 对应；与其他同名“Wang/Zeke”作者不混同

其研究主线具有明显的“算法—系统—硬件”协同特征：早期重心包含 FPGA 可重构计算及数据处理，中期扩展到 GPU 导向 SmartNIC、RDMA、网内计算和分布式系统，近期进一步聚焦在消费级硬件上支撑百亿／千亿参数大模型训练和推理的低成本路径。CCF YOCSEF 2022 年的公开介绍还列举了神经网络大模型训练、图神经网络、存储网络、分布式事务管理和隐私计算等议题；应理解为公开演讲中概括的研究覆盖面，不能据此逐一推定为当前独立项目。

从可核实论文观察，代表性成果包括：FpgaNIC: An FPGA-based Versatile 100Gb SmartNIC for GPUs（USENIX ATC 2022，王则可、黄弘晶、张杰、吴飞、Gustavo Alonso）；LoHan: Low-Cost High-Performance Framework to Fine-Tune 100B Model on a Consumer GPU（arXiv:2403.06504，2024）；RpcNIC: Enabling Efficient Datacenter RPC Offloading on PCIe-attached SmartNICs（HPCA 2025）。此外，公开转载资料将 Shuhai: Benchmarking High Bandwidth Memory on FPGAs（FCCM 2020）列为其成果。LoHan 的公开摘要显示，该框架尝试在 RTX 4090 与 256GB 主存配置上微调 175B 模型，并报告相对基线的吞吐收益；其结论应按论文实验环境理解。

二、教育背景与职业履历

2.1 教育经历与导师信息

公开个人简介确认：王则可于 2011 年获得浙江大学生仪学院博士学位。目前可检索的官方个人页和学术活动介绍均未披露其本科、硕士就读学校与学位信息，也未披露博士导师姓名。因此，本报告不将论文共同作者、工作站负责人或同事推断为其博士导师；相关信息应表述为“公开渠道未检索到相关信息”。

2.2 职业时间线

2011 年：获浙江大学生仪学院博士学位。
2012—2013 年：任浙江大学生仪学院助理研究员。
2013—2017 年：在新加坡南洋理工大学（NTU）和新加坡国立大学（NUS）从事博士后研究。公开检索未能可靠拆分两校各自的起止月份、合作导师及所属课题组。
2017—2019 年12月：在苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）System Group 从事博士后研究。
2019 年12月起：加入浙江大学。个人主页称其隶属人工智能学院与人工智能协同创新中心；ARClab 于 2020 年5月发布的成员页以“浙江大学计算机科学与技术学院研究员”介绍其身份。
加入浙大后：创建 Reconfigurable Computing for Machine Learning（RC4ML）实验室，并参与浙江大学超算队指导工作。

上述履历显示，其学术网络的制度性节点依次覆盖浙江大学、新加坡两所高校和 ETH Zürich。尤其 ETH 阶段并非只能依据履历文字判断：其后发表的 FpgaNIC 论文与 ETH Zürich 的 Gustavo Alonso 共同署名，形成了可直接核实的跨机构合作证据。

三、学生培养情况

王则可的个人主页明确其为博士生导师，并称 RC4ML 面向博士、硕士招生，目标是培养能够独立开展计算机系统研究的人员。个人主页还概述实验室毕业生去向：工业界获得“10+个”阿里、字节、腾讯等互联网企业的人才类 offer；学术界去向包括“浙大软件学院平台百人计划研究员”和“闽江学院讲师”。该表述是实验室汇总口径，未给出毕业生姓名、毕业年份及 offer 与个人的一一对应关系，不能将其拆解为具体个体的确证去向。

可实名核实的培养和竞赛协作关系主要来自浙江大学超算队。2023 年 ASC 世界大学生超级计算机竞赛中，王则可与陈建海、张寅共同指导陈易、杨子晗、钱行健、陈楷骐和徐绍俊；队伍获总决赛一等奖及最高计算性能奖，在 3000W 约束下实现 109 TFLOPS 的 HPL 持续性能。该关系宜界定为竞赛指导／项目协作关系，并不自动等同于全部学生均为其学位论文学生。2025 年 SC25-IndySCC 公开报道还列出其与陈建海、张寅、何水兵、庄博涵共同指导跨学院本科队伍；这说明其培养网络延伸至计算机、数学、外语和管理等学科。

除上述团队成员外，公开渠道未检索到王则可完整的在读学生名单、已毕业学生名单、每位学生的导师归属或详细去向。出于准确性与隐私考虑，本文不依据作者署名顺序或实验室招生页臆测师生关系。

四、学术合作网络

4.1 校内合作与 ARClab／计算机系统生态

最清晰、重复出现的校内协作轴是浙江大学超算队：陈建海—王则可—张寅在 2023 年 ASC 决赛中共同指导队伍；2025 年 SC25-IndySCC 的指导阵容又扩展至何水兵、庄博涵。这是一种围绕高性能计算、集群搭建、性能调优和竞赛训练的长期组织性协作关系。2023 年报道还列出王总辉、何水兵、王则可等人为队伍提供 GPU 设备支持，反映出超算项目也连接了校内设备与平台资源。

在论文层面，FpgaNIC 构成一组可逐名核实的校内系统合作：王则可与黄弘晶、张杰、吴飞均以浙江大学署名，并与 ETH Zürich 的 Gustavo Alonso 合作。2025 年 RpcNIC 的作者信息显示其与黄弘晶、许正、李翔等浙江大学作者，以及上海交通大学的赵洁茹、威斯康星大学麦迪逊分校的刘明共同署名。LoHan／Ratel 作者群则包括廖长月、孙墨、杨子晗、谢俊、陈楷骐、吴飞及香港科技大学的袁斌航等。这些共同署名可视为论文项目协作的直接证据，但不等同于所有参与者均属于 RC4ML 或 ARClab。

用户特别提及陈文智。检索到陈文智与王则可都出现在浙江大学 DeepSeek 系列公开课相关传播中，但公开材料仅能证明他们参与同一系列活动，未检索到二人共同署名论文、共同项目或互为师生的可靠公开证据。因此，不宜将其表述为已证实的直接科研合作者；更稳妥的定位是同校人工智能公共传播／学术活动的弱连接。

4.2 跨机构合作

跨机构网络可按形成阶段分层观察：

新加坡节点：其 2013—2017 年博士后履历连接 NTU 与 NUS。以 NUS 署名的公开论文检索结果中可见其与 Bingsheng He、Johns Paul 合作的 FPGA/OpenCL 研究，支持其在新加坡阶段参与可重构计算网络的判断。
ETH Zürich 节点：2017—2019 年在 System Group 博后，且后续与 Gustavo Alonso 合著 FpgaNIC；ETH System Group 的公开出版信息还显示其参与 2019 年研究成果。这是履历与论文两类证据相互印证的国际合作链路。
北美与国内高校节点：RpcNIC 将浙大团队连接至上海交通大学和威斯康星大学麦迪逊分校；Ratel／LoHan 的作者信息连接至香港科技大学。该层主要由具体论文项目建立，合作强度和持续时间仍需结合完整论文库进一步量化。
竞赛协作节点：2023 ASC 期间，浙江大学超算队与清华大学、青海大学、北京大学、电子科技大学和哥伦比亚 EAFIT 大学组成“超级团队”完成随机量子线路优化。该证据说明存在面向赛事任务的跨校协作，不应扩大解释为常态化联合课题。

4.3 合作网络的边界

没有可复核的完整作者库、引用库或 ORCID／OpenAlex 唯一档案时，不能计算“合作次数前三”“H-index”或给出完整共著图谱。本文只把机构履历、公开论文共同署名、竞赛共同指导和正式报道作为不同强度的连接证据，并避免将同校共事、同场报告与论文合作混为一谈。

五、业界合作关系深度分析

王则可个人主页明确表示，RC4ML 致力于解决华为、阿里、蚂蚁等企业的实际问题；实验室毕业生去向概述还提及阿里、字节、腾讯等互联网企业。该信息表明其实验室有明确的产业问题导向和人才流动通道，但主页并未披露项目合同、联合实验室、资助金额、专利许可、企业共同作者或可公开验证的产品部署。因此，不能将这些企业名称直接写作已确认的独家合作项目或成果落地。

从技术—产业适配角度，合作深度可作如下审慎判断：

基础设施适配层（证据较强）：研究主题直接对应云端 AI、数据中心网络、GPU 集群和异构加速的核心工程问题。FpgaNIC 的 GPU—FPGA—100Gb 网络路径、RpcNIC 的 PCIe SmartNIC 卸载，以及 LoHan 的消费级 GPU 大模型微调，均具有面向云平台和 AI 基础设施的明确应用可迁移性。
企业问题对接层（证据中等）：个人主页直接使用“解决华为、阿里、蚂蚁等大厂的实际问题”的表述，能够支持“存在面向产业需求的研究对接”这一结论；但具体合作方、时间、交付物和成果归属未公开，故应保留边界。
竞赛与设备生态层（证据较强）：2023 年浙大官方报道感谢浪潮、思腾合力、丽台、英伟达、英特尔、北京并行科技提供硬件设备支持与指导。这些信息证实超算队的竞赛平台拥有产业支持网络；但报道没有逐项说明王则可与每家企业的个人合作角色，故不能一概归为其个人横向项目。
人才流动层（证据中等）：实验室公开汇总“10+个”互联网企业 offer，说明研究训练与产业人才市场之间存在输出连接；由于未披露学生名单和雇佣岗位，不能据此统计企业覆盖人数或评价合作项目规模。

总体而言，王则可的业界关系呈现“系统研究原型—竞赛／设备平台—企业应用问题—人才输送”的链条，而非公开可见的单一企业绑定模式。推测：随着大模型训推成本、数据中心网络和异构算力调度的需求增长，该链条未来可能进一步向云计算、AI 基础设施和智能网卡产品化场景延展；这一判断是基于研究主题的趋势推测，不是已公开项目承诺。

六、重要奖项与学术兼职

6.1 可核实奖项与荣誉

2023 年第十届 ASC 世界大学生超级计算机竞赛总决赛一等奖、最高计算性能奖：作为指导教师之一，浙江大学超算队在 3000W 功耗限制下取得 109 TFLOPS HPL 持续性能并创世界纪录。该奖项归属参赛队，本文将其记为王则可的指导成果，而非个人独立奖项。
2023 年国际超算比赛 IndySCC 第一名：浙江大学 DeepSeek 系列公开课宣传资料如此概述其成果。由于本轮检索未取得对应赛事官方获奖页与个人署名的完整交叉证据，保留为“公开宣传所列荣誉”，不进一步扩展名次、赛季或个人奖项属性。
2022 年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步一等奖、华为火花奖：同样见于上述公开课宣传资料。该资料未披露获奖项目、获奖单位、排序或奖项年份细节；为防止把团队奖、项目奖误记为个人奖，本报告仅记录“公开宣传资料列举”，不作独立奖项事实的进一步断言。

6.2 学术服务与公共活动

公开主页明确其担任浙大超算队教练。CCF YOCSEF 2022 年论坛邀请其作为引导发言嘉宾，以“基于网内计算的机器学习系统”为题作报告；2025 年还作为浙江大学 DeepSeek 系列线上公开课报告嘉宾，讲解大模型的算力与成本问题。这些是学术共同体服务、科普传播和竞赛培养活动的可见证据。

本次检索未发现可靠公开信息证明其担任期刊编委、国际会议程序委员会委员、学会理事、学术组织固定职务或国家级人才计划之外的明确学术兼职。因而不以常见的系统领域服务头衔补全推断。

七、Connection 圈层总结

王则可的关系网络可以概括为由“浙大系统与 AI 平台”向“国际可重构计算合作”和“产业算力场景”外扩的多层结构。

第一圈层：核心机构与直接科研／培养协作。 以浙江大学、人工智能学院、人工智能协同创新中心、ARClab 与 RC4ML 为组织基础；以陈建海、张寅、何水兵、庄博涵等超算队共同指导者为高频项目伙伴；以黄弘晶、张杰、吴飞、廖长月、孙墨、杨子晗、谢俊、陈楷骐等论文或竞赛参与者构成课题与培养网络。这里需要区分：共同论文是科研协作，超算队共同指导是长期组织协作，参赛学生是竞赛培养对象，三者不应互相替代。

第二圈层：学术履历与国际共著网络。 浙江大学博士及助理研究员经历、新加坡 NTU/NUS 博后经历、ETH Zürich System Group 博后经历串起其职业网络。Gustavo Alonso 是有明确共同论文支撑的 ETH 合作者；NUS 阶段共同作者 Bingsheng He、Johns Paul，以及香港科技大学、上海交通大学、威斯康星大学麦迪逊分校等论文合作者／机构，构成跨境和跨校的项目型连接。

第三圈层：高性能计算竞赛和跨学科人才培养网络。 浙江大学超算队是其最具识别度的网络枢纽，连接计算机、控制、数学、外语、管理等学院学生，以及 ASC、SC-IndySCC 等国际赛事。2023 年的跨校“超级团队”还将其关联网络延伸至清华、北大、青海大学、电子科技大学和哥伦比亚 EAFIT 大学。该圈层的关系强度以赛事周期、指导与技术协作为主。

第四圈层：产业技术与设备生态。 华为、阿里、蚂蚁在 RC4ML 主页中被列为实际问题对接对象；浪潮、思腾合力、丽台、英伟达、英特尔、北京并行科技等则在浙大超算队报道中出现为设备支持与指导方。二者共同说明其研究与产业基础设施联系紧密，但公开资料不足以给出任何单家企业合作的项目规模、资金或专利转化结论。

弱连接与待核实部分。 陈文智等浙大人工智能相关教师与其存在同校、同系列公开活动的环境性连接，但公开渠道未检索到直接共同论文或项目证据；王则可本科、硕士教育经历、博士导师、完整学生名单、完整论文总数和多数具体奖项详情亦未公开或未检索到可复核来源。后续若需要构建定量合作者图谱，建议以其本人授权的 Google Scholar／ORCID、DBLP 作者页或学校科研系统导出的完整论文清单为准。

主要公开来源

浙江大学个人主页：https://person.zju.edu.cn/wangzeke（职称、研究方向、履历、RC4ML、招生与毕业生概述）。
浙江大学计算机系统结构实验室成员页：http://arc.zju.edu.cn/2021/1231/c62526a2467209/page.htm（ARClab 团队身份）。
USENIX ATC 2022，FpgaNIC：https://www.usenix.org/conference/atc22/presentation/wang-zeke（论文作者与 ETH 合作）。
arXiv，LoHan：https://arxiv.org/abs/2403.06504（论文作者、摘要及实验描述）。
IEEE HPCA 2025，RpcNIC：https://doi.org/10.1109/HPCA61900.2025.00104（论文及跨机构作者信息）。
浙江大学，2023 ASC 报道：https://www.zju.edu.cn/2023/0519/c32861a2759383/pagem.htm（超算队指导、队员、奖项、产业支持）。
CCF YOCSEF 武汉论坛报道：http://www.yocsef.org.cn/YOCSEF/Branches/Wuhan/News/lt/2022-11-29/779871.shtml（研究主题与履历补充）。
浙江大学英文新闻，2023 ASC：https://www.zju.edu.cn/english/_t874/2023/0530/c19573a2765520/page.htm（赛事和队伍信息）。

浙大ARClab 王则可 研究员