宋涵是麻省理工學院 EECS 的副教授。他在斯坦福大學獲得博士學位。他提出了“深度壓縮”技術，包括被廣泛用于高效人工智能計算的修剪和量化，以及首次為現代人工智能芯片帶來權重稀疏性的“高效推理引擎”，使其成為 ISCA 50 年歷史上被引用最多的前五篇論文之一。他開創了 TinyML 研究，將深度學習帶到物聯網設備中，實現邊緣學習。他的團隊在硬件感知神經架構搜索（一勞永逸的網絡）方面的工作使用戶能夠設計、優化、縮小人工智能模型，并將其部署到資源受限的硬件設備上，在旗艦人工智能會議的許多低功耗計算機視覺競賽中獲得第一名。