（原标题：丛京生院士专访：六个问题，真义的启发）

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起原：内容由半导体行业不雅察（ID：icbank）转自公众号【VLSI架构概括本领研究室】，谢谢。

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2023年9月，IEEE集成电路与系统杂志（IEEE Circuits and Systems Magazine)的总裁剪陈欢然解释和副主编陈凡解释格外幸运地采访了丛京生院士。丛院士是天下电子联想自动化 (EDA) 和高性能计算鸿沟的凸起学者。本次采访围绕着丛院士罕见的办事生存的各个方面建议了六个问题。咱们信赖读者一又友一定会从这次采访中得到真义的启发！

丛京生院士是加州大学洛杉矶分校(UCLA)计算机科学系Volgenau Chair for Engineering凸起解释及前系主任，并兼任UCLA电子与计算机工程系解释。同期,丛院士是好意思国国度工程院院士、中国工程院外籍院士、好意思国计算机协会会士(ACM Fellow)、电气和电子工程师协会会士 (IEEE Fellow) 和好意思国国度发明家学院院士 (NAI Fellow)，并于近日刚刚当选好意思国艺术与科学院院士 (AAA&S Fellow)。因在电子联想自动化和 FPGA 联想措施鸿沟的要害孝敬，他于2022年荣获集成电路界的“诺贝尔奖”IEEE Robert Noyce Medal。他照旧UCLA鸿沟特定计算中心 (CDSC) 和超大鸿沟集成电路架构、概括和本领 (VAST) 实验室主任。丛院士的研究标的包括：用于可定制计算的新式架构和编译、超大鸿沟集成电路系统概括以及量子计算。在这些鸿沟丛院士先后发表了 500 多篇论文，其中包括 18 篇最好论文奖和 4 篇入选现场可编程门阵列（FPGA）和可重构计算名东说念主堂 (FPGA And Reconfigurable Computing Hall of Fame) 的论文。丛院士和他的学生们共同创立了 AutoESL。该公司设备了被其后正常使用的 FPGA 高级次概括 (High Level Synthesis)用具AutoPilot。在被Xilinx (现并入AMD) 收购后改名为 Vivado HLS (随后又改名为Vitis HLS)。

问题一：您的培植布景令东说念主印象深刻。您领有北京大学计算机科学学士学位，以及伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的计算机科学硕士和博士学位。是什么原因促使让您取舍了计算机科学专科？您的肄业阅历对您在学术界的办事生存有何影响？您不错给有志在计算机科学鸿沟取得优异成绩并有所成就的同学以及同仁们什么建议吗？

丛院士：我与计算机科学的渊源，止境是在电子联想自动化 (EDA) 鸿沟，走过了一条转弯磨角的说念路，充满了出东说念主意料的升沉。我成长于北京，从小就对数学感风趣，而况在全市数学竞赛中得到了一些奖项。1981年，我入选了海外数学奥林匹克竞赛团队，但最终竞赛团队由于一些原因未能成行。尽管如斯，北京大学数学系照旧邀请了咱们通盘团队成员去学校参不雅，并饱读吹咱们请求入学。参不雅完北大数学系之后，我险些决定把它列为大学的第一专科志愿。但在回程的路上，我决定去计算机科学系参不雅一下，来了解计算机系的名目和课程。我一直很有趣为什么计算机能比东说念主类计算快那么多。

北大计算机科学系其时还处于树立初期阶段，办公场面还只是借用了教员工寝室楼的几个房间。在那儿我很幸运地遭遇了一个我嗅觉格外博学的“解释”，他向我先容了计算机科学专科的纷乱课程，举例数字逻辑、计算机体紧缚构、算法、闹翻数学等等。这次语言激励了我的风趣，促使我之后在填报志愿之前的临了一刻决定将计算机科学专科列为我的第一志愿。进入计算机科学系后，我去感谢那位匡助我作念决定的“解释”，却发现他只是一个考究记载总共学生成绩的责任主说念主员，难怪他对总共课程齐了如指掌！

在北大本科期间，我心爱总共的计算机科学课程，我最心爱的几门课程中就包括了闹翻数学。这门课涵盖了集合、逻辑、图论等内容，为计算机科学的大部分表面奠定了基础；其次是算法课，算法决定了咱们编写的每个计算机设施的效劳；同期我对图论尤其沉迷，图是一种破坏高效的数据结构，不错用来默示不同应用中的各式接洽，亦然好多算法中使用的关节数据结构。我和其他几位同学还组织了一个针对图论的念书小组， 初始攻读Frank Harary 的《图论》一书。咱们的念书小组很幸运地得到了闹翻数学教研室考究东说念主王攻本解释的指导。咱们的闹翻数学课程选用的是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC) 的刘炯朗解释 (C. L. Liu) 的课本。这本书用破坏易懂的例子解释了复杂的见识，让我对这位解释敬佩不已，并渴慕从他那儿学到更多常识。赶巧的是，王解释曾是 UIUC 的走访学者，他浪漫保举我赶赴刘解释门下攻读博士学位。最终我遂愿以偿地被 UIUC 收用，并成为刘解释的学生。

1986 年冬天，我抵达 UIUC 初始我的博士生存。其时刘解释的研究风趣正转向应用鸿沟，尤其是超大鸿沟集成电路 (VLSI) 的计算机辅助联想 (CAD)，当今称为电子联想自动化 (EDA)。我对这个全新的鸿沟感到生分，以致一度议论更换导师。但最终，我决定给我方一个契机，先深入了解一下EDA这个鸿沟。经过一个学期的学习，我发现这个鸿沟穷乏高效的算法和竣事，因此有无数的需乞降契机。事实上，我和刘解释以及黄定发解释互助的第一篇论文发表在ICCAD 1987会议中，该论文建议了操纵图算法来竣事一种紧凑的三层电路板自动布局布线新决议。从那以后，我便在闹翻数学鸿沟找到了我方的风趣场所。这成了我的博士时期和在UCLA的研究生存的主要研究鸿沟。

把柄我本身的阅历，我想和年青的学生们分享几点心多礼会：

· 有趣心：探索的启程点

我对计算机的领先有趣心引颈我走上了探索计算机科学的说念路。恰是这种有趣心，驱使我不停学习、探索，最终成为又名计算机科学家。

· 照拂：改革的能源

于今，每当我学习到一种奥密的组划算法时，仍然会感到激动不已。我对算法研究充满照拂，并竭力于在该鸿沟设备出新颖的算法。追求实在让你激动的东西，不错让你作念出有益旨的孝敬。

· 拥抱未知：怒放的心态

1986年，我决定花一个学期的时刻去探索 EDA 这个全齐生分的鸿沟。这段阅历让我翻开了新天下的大门，也让我收货了好多出东说念主意料的惊喜。要是当初我莫得保持怒放的心态，我将会错过这个鸿沟中好多令东说念主激动的发达和乐趣。

· 应用与探索：均衡的战略

在科研说念路上，我长久宝石均衡应用与探索，这亦然在强化学习（reinforcement learning）鸿沟中遴荐的基本战略。一方面，我积极操纵现存常识和控制进行更深入的研究，不停取得新的冲破。另一方面，我保持怒放的想想，敢于探索未知鸿沟，寻求新的机遇。

问题二：您作为计算机科学鸿沟尤其是在现场可编程门阵列 (FPGA) 本领和物理概括方面的凸起学者，对该鸿沟的孝敬庞大。您的四篇论文入选现场可编程门阵列和可重构计算名东说念主堂，这是全球范围内总共同业研究东说念主员中获奖数目最多的。您能翔实说说您是奈何找到要害的研究问题并入辖下手研究的吗？此外，您是奈何想考并建议改革的本领措施的呢？

丛院士：我以为 EDA 鸿沟的改革与半导体和集成电路 (IC) 本领的跳跃密不成分。两者共同鼓励了摩尔定律所述的集成电路联想复杂性呈指数级增长。因此，我止境关注半导体/IC的本领拐点，这些拐点经常需要EDA鸿沟的改革研究来建议新的处置决议。自1990年我加入UCLA以来于今，我发现了以下三个值得翔实的拐点：

1）互连瓶颈

跟着晶体管在 20 世纪 90 年代初微缩到亚微米尺寸，互连蔓延初始盖过逻辑蔓延，成为决定时钟频率的主要身分。因此，我在UCLA主理的第一个好意思国国度科学基金会名目便是“用于高性能 VLSI 电路和系统的互连问题”（1991-1993年），旨在处置其时进攻的互连挑战。咱们建议了好多新的研究标的举例互连拓扑优化、最优导线尺寸、同步布线和寄存器插入、使用物理档次结构而非逻辑档次结构、探索 3D 联想等等来处置这个问题。这些研究控制的大部天职容回顾在一篇发表于Proceedings of the IEEE 2001年4月刊的应邀论文“An Interconnect-Centric Design Flow for Nanometer Technologies”中。

2）片上系统 (SoC) 机遇

21 世纪初，芯片上的晶体管数目冲破亿级大关，将通盘电子系统集成到单个芯片 (SoC) 上成为可能。一个典型的例子是 Xilinx 在 2002 年推出的 Virtex-II Pro FPGA 初度集成了一个IBM PowerPC内核。这也促使咱们再行注目高级次概括 (HLS) 本领。HLS 是一个在 1980 年代建议的见识，但其时并未流行开来。咱们以为使用高级次软件式样语言 (C、C++ 或 SystemC) 来界说 SoC 规格并径直生成硬件式样 RTL 代码会愈加高效。此外，HLS 还不错缓解互连瓶颈问题， 通过 HLS 调治，不错让信号在多个时钟周期内跨越长距离互连 (这项HLS自动化本领与算法 AutoBridge最终发表在了2021年FPGA会议上并得到了最好论文)。尽管其时主要的 EDA 厂商对 HLS 进入不及，但上述上风让咱们看见了HLS的后劲并促使咱们进军 HLS 鸿沟进行研究。咱们之后的研究取得了几个要害控制，举例基于平台的 HLS、编译时使用差分抵制进行调治优化以及自动内存辩别。这些本领最终促成咱们创立了一家名为 AutoESL 的公司。AutoESL 于 2011 年被 Xlinix 收购，其设备的 HLS 用具成为了其后 AMD/Xilinx 的旗舰居品 Vivado HLS 和 Vitis HLS 的基础，并正常应用于 FPGA 联想鸿沟。咱们的 HLS 研究控制在以下两篇主旨酬谢应邀论文中进行了要点先容：

“High-Level Synthesis for FPGAs: From Prototyping to Deployment” (IEEE Transactions on Computer-Aided Design, 2011)

“FPGA HLS Today: Successes, Challenges, and Opportunities” (ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems, 2022)

3) 登纳德缩放（Dennard scaling）的闭幕

20 世纪末，半导体行业遭遇了一个关节挑战：传统的提高时钟频率的措施依然无法容许肠能普及的需求，这种情状被称为登纳德缩放的闭幕。其时的业界广博以为多核并行化是处置问题的关节，而咱们则别具肺肠建议了以定制化为主的集成电路的联想理念。定制化集成电路指的是把柄特定的责任负载治疗架构，以得到更好的性能/能效比。2008 年，我带领一支由 12 位解释组成的团队，向好意思国国度科学基金会 (NSF) 提交了一份名为“可定制鸿沟特定计算”的提案。该提案得到了极具竞争力的 NSF 计算远征奖 (NSF Expeditions in Computing Award)，并促成了 UCLA 鸿沟可定制化计算中心 (CDSC) 的成立。在畴前的 15 年里，CDSC 中心在可定制化计算鸿沟取得了要紧发达。咱们不仅在架构联想、编译和运行赞成方面取得了冲破，还将应用鸿沟拓展到了医学成像、深度学习、精确医疗和大数据处理等多个鸿沟，设备了好多改革的加快器。咱们在这方面的研究控制发表回顾在2019年Proceedings of the IEEE上的应邀论文“Customizable Computing-From Single Chip to Datacenters”中。如今，鸿沟特定计算的愿景依然得到业界正常招供。在畴前的 5-10 年间，谷歌、微软和亚马逊等主要云计算提供商齐设备了他们我方的定制化加快器。

我的研究长久围绕着一个中枢指标：寻找半导体/IC的本领拐点，并为 EDA 鸿沟建议改革处置决议。通过这种款式，能够确保咱们的研究长久紧贴行业前沿，并在快速发展的鸿沟中产生内容性影响。

问题三：您的研究团队多年以来长久处于研究的前沿，而况最近又在量子计算鸿沟作念出了凸起孝敬。您能翔实先容一下您奈何保持对本身鸿沟最新研究发达和跳跃的了解吗？您奈何确保您的研究长久处于前沿地位？

丛院士：毕生学习是我全力提倡并享受的一项基本原则。为了让我方长久保持在研究鸿沟的最前沿，我所付出的努力如下：

阅读是保持专科常识更新的基石，正如我之前提到的“探索与应用”原则一样。我既会阅读我专科鸿沟的最新刊物，举例 DAC、ICCAD 和 FPGA 等会论说文，也会更正常地涉猎通盘科学和工程鸿沟的府上（举例每周的《科学》杂志和每月的《Communications of ACM》），从中冒昧能发现出东说念主意料的灵感。为了培养不绝学习的文化，我饱读吹我的学生每天阅读一篇论文，我也会致力作念到这小数。

数字期间带来了丰富各样的网罗课程。我本东说念主也受益于参加好多网罗课程，其中既包括与我的研究关联的科目，举例量子计算和量子力学，也包括与研究不径直关联的鸿沟，举例情绪学和天下历史。我这样作念纯正是为了享受学习的乐趣。随机候我会为了督促我方实在学习到一项常识而注册认证课程。

与来自不同学科的共事互助亦然一种收货颇丰的学习路线。举例，我有幸与应用数学鸿沟的 Tony Chan 解释互助了一个对于分析电路布局布线的聚会名目。这拓宽了我对多层优化的坚毅。通过咱们在 CDSC 中心互助，我从发射科的 Denise Aberle、Alex Bui 和 William Hsu 解释那儿了解了医学成像的基础常识。最近，我与孙怡舟解释的互助加深了我对图神经网罗和元学习的团结，这两项本领为 EDA 和硬件加快鸿沟带来了新的措施。

我的博士生们亦然我联翩而至的常识和细察力的起原。举例，谭伯琛是我第一位攻读量子计算标的博士学位的学生。他在每周的酬谢中不仅会更新他的研究发达，还会分享该鸿沟的最新资讯和关联出书物，这些内容齐让我受益匪浅。好多其他学生也会分享他们从各式起原找到的值得翔实的读物，这种实验室内的常识分享和调换确保了咱们长久处于研究前沿。

充分操纵学术放假对膨胀我的常识库和与其他研究东说念主员的调换也格外有匡助。举例，在我最近的学术放假（2022-2023 学年）上半学年在哈佛大学旁听了 Mikhail Lukin 解释的“量子信息物理学”研究生课程，然后不才半学年在瑞士联邦理工学院洛桑分校旁听了 Wulfram Gerstner 解释的“东说念主工神经网罗/强化学习”和 Maria Brbic 解释的“迁徙学习和元学习”等课程。再次回到课堂成为又名学生是一个充实自得的阅历。我以为，在学术界责任最大的公正之一便是它为毕生学习提供了不毫不停的正常契机。

问题四：作为电子联想自动化和下一代计算鸿沟的凸起内行，您以为面前最天际有天的趋势是什么？您能分享您对改日几年可能出现的新兴事物的远见远瞩吗？

丛院士：推测改日是一件很艰辛的事情，我想在这里分享我面前的三个研究标的，它们反馈了我对改日几年要害、有远景的研究课题的想考。

1）普惠集成电路联想 (Democratize Customizable Computing): 十几年来，经过CDSC 研究东说念主员和好多来自学术界和工业界同业们的精诚团结，证据了鸿沟特定加快器 (DSA) 的效劳。然则，联想定制化加快器仍然被以为惟一电路联想东说念主员能娴熟掌执。刻下交易HLS 用具不错从C/C++式样中生成 RTL 代码，但生成代码的质地在很猛进度上取决于输入 C/C++ 代码的编写款式。这频繁需要有教养的硬件工程师手动治疗而况在输入代码中插入好多 设施指令(pragma) 来得到所需的微架构。咱们研究的指标是让每个注重性能的软件设施员或应用设施设备东说念主员无需硬件联想常识也能创建我方的 DSA。咱们正在选定以下三种措施：

架构迷惑优化，举例脉动阵列 (systolic array) 的最优概括。

自动代码改换和自动pragma插入，咱们衔尾尽心联想的启发式措施和深度学习本领来使该经由自动化。

赞成用于高级次鸿沟特定语言 (DSL) 的自动概括，举例对TensorFlow 或 PyTorch式样径直概括生成对应深度学习应用的加快电路。

这项鸿沟的研究控制总合髻表于在2023 年 1 月的《ACM Communications》杂志中一篇名为“Democratize Customizable Computing” 的著述上。这篇著述也与斯坦福大学Mark Horowitz解释在 2023年DAC会议主题演讲中陈诉的愿景一致，他也强调了使应用设施设备东说念主员参与集成电路和系统联想的要害性。

2）近数据计算与加快 (Near-Data Computing and Acceleration): 固然依然存在一些用于优化芯片内互连蔓延的处置决议，但芯片间以致系统级的的数据出动仍然是一个关节瓶颈。从动态立地存储器（DRAM）或 固态硬盘（SSD）将数据出动到 CPU 或 GPU 的蔓延和功耗频繁比在数据上实行计算操作高出几个数目级。为了处置这一挑战，咱们的研究要点放在近内存和近存储加快上，使计算更接近数据。举例，咱们最近的一项名为 NeSSA (HotStorage’2023) 的责任便是在一块集成在SmartSSD 上的 FPGA 进行智能数据取舍，这样惟一少部分数据会从 SSD 出动到用于机器学习历练的 GPU 或 CPU中。这个鸿沟为架构和算法的聚会优化提供了弥漫的契机。

3）量子计算的联想自动化 (Design Automation for Quantum Computing): 当晶体管尺寸接近 1 纳米以致更小的时候，咱们将进入另一个拐点，这可能标记着经典摩尔定律的闭幕。在此布景下，量子计作为为一种新的计算本领，在畴前十年取得了长足的跳跃。举例，超导量子比特系统(superconducting qubit systems)、 离子阱系统(trapped-ion systems) 以及最近的光镊阵列中性原子系统(neutral atoms trapped in optical tweezers arrays) 齐袒泄露庞大的后劲。IBM 筹商建造一台 100,000 个量子比特的量子处理器的筹商突显了膨胀量子编译用具以匹配硬件发展需求的必要性。咱们在 2019 年头始了量子计算研究，发现了现存量子计算布局概括用具存在着庞大的优化空间（以电路深度计约有5-45倍空间），因此咱们设备了第一个最优且实用的量子布局概括编译器 OLSQ。咱们还将 OLSQ 应用于优化特定鸿沟的量子计算架构，举例图最大割优化和量子卷积神经网罗。这个鸿沟交叉了 EDA、计算机科学、电气工程和量子物理等诸多基础与前沿学科。我最近在 DAC’2023 上的邀请演讲/论文 “Scaling Up Quantum Compilation” 愈加翔实地盘考了这些挑战和机遇。

这些研究标的毫不是对改日的全面推测。我信赖还有好多其他激动东说念主心的研究契机。举例深度学习止境是大模子的快速跳跃可能会绝对改变 EDA 算法和措施。咱们正竭力于将深度学习与 HLS 衔尾起来，作为咱们竣事普惠可定制计算指标的一块要害拼图。

问题五：您领有指导特出 50 位博士生和博士后的丰富教养。其中好多东说念主已成为天下驰名学者、研发司理和企业家。这彰显了您在学术界和工业界导师方面的要紧影响。您能分享一下您培养博士生和博士后的措施吗？

丛院士：和学生精采互助，是我学术生存中最令东说念主容许的部分之一。正如我之前提到的，师生之间是彼此学习的接洽，大多数研究名目齐建立在分享的灵敏和共同的愿景之上。此外，我也宽容来自不同布景的学生加入团队，并在实验室会议上饱读吹民众进行怒放式盘考。我相通努力营造一个爱好团队互助的环境。咱们树立了年度最好团队孝敬奖来饱读吹为团队作念出孝敬的学生。

最要害的是，我以为协助学生竣事办事梦想是我的根蒂职守之一。我每年齐会和每位学生单独会面来盘考他们的办事计算。我饱读吹学生在攻读博士学位期间参加 1-2 次行业实习，以便为他们改日取舍留在学术界照旧投身工业界作念好充分的准备。对于那些对解释职位感风趣的学生，我会致力将他们先容给相应鸿沟的驰名解释、资助机构的名目司理、以及潜在的行业互助伙伴等，匡助他们为学术生存作念好准备。另一方面，对于具有创业精神的学生，我会将他们与潜在的投资者和客户接洽起来，为他们建立坚强的东说念主脉赞成。

我肯定，学生优异的成就最终将是对咱们科研和陶冶质地的最大细目。

问题六：在您凸起的办事生存中，您得到了好多享有殊荣的奖项和荣誉，其中包括 IEEE 和 ACM 会士、好意思国国度工程院院士、中国工程院外籍院士、好意思国国度发明家学院院士，以及最近得到的 IEEE Robert Noyce 奖章和 EDAA 成就奖。在这些凸起成就以过甚他可能未说起的成就中，您以为哪项成就最为要害，它从您的角度来看该成就有何止境之处？您个东说念主奈何界说收效？

丛院士：您提到的好多奖项齐令我倍感幸运，能够与之前的获奖者比肩名单，我深感和睦。举例，IEEE Robert Noyce 奖章的往届获奖者包括微电子鸿沟的凸伊始领，举例台湾积体电路制造公司 (TSMC) 独创东说念主兼前首席实行官张忠谋、Intel前首席实行官 Craig Barrett、AMD 首席实行官苏姿丰、Synopsys 独创东说念主兼首席实行官 Aart De Geus，以及最近的 IMEC 首席实行官 Luc Van Den Hove。他们对半导体行业的孝敬和影响齐是庞大的。此外，我也从 EDAA 成就奖的往届获奖者身上领受了无数灵感，举例物理联想自动化鸿沟的 Kurt Antreich 和 Ernest Kuh，逻辑概括鸿沟的 Robert Bryton 和 Alberto Sangiovanni-Vincentelli，高级次概括鸿沟的 Hugo De Man、Daniel Gajski 和 Giovanni De Micheli。止境是，我格外幸运侍从我的博士导师 2017 年 EDAA 奖得主刘炯朗解释的脚步也得到了这个奖项，我永远对刘解释充满感恩。

然则，我最大的容许感来自于看到咱们的研究控制在实践中产生的实在影响。1992 年，咱们设备了首个名为 FlowMap 的多项式复杂度深度最优 FPGA 映射算法后，然后看到它在短短几年内被总共主要的 FPGA 公司遴荐，这对我来说格外高亢。我记起 1990 年代中期 (其时 AT&T 正在销售 ORCA FPGA) 参不雅贝尔实验室时，我问他们使用哪种本领映射算法。谜底是 PamWolf。我以为是一种我所不知说念的新算法。然后，一位里面东说念主士告诉我 PamWolf 试验上是 FlowMap 的字母倒序罗列。因此，它是基于 FlowMap 的！另一个例子是咱们对高级次概括 (HLS) 的孝敬，始于 2000 年代初UCLA的 xPilot 名目，在随后成立的 AutoESL 公司竣事交易化，并于 2011 年被 Xilinx 收购。它组成了 Vivado HLS 和 Vitis HLS 用具的基础，该用具面前正在被全球车载斗量的 FPGA 联想东说念主员使用。几年前，我遭遇了一位物理系解释。令我骇怪的是，他告诉我他们小组也使用 Vivado HLS。他们将各式基于 C/C++ 的算法径直编译到 FPGA 中，用于欧洲核子研究组织大型强子对撞机中及时处理以发现新粒子，这是我全齐没料到的。看到咱们的研究被来自全齐不同鸿沟的科学家用于鼓励东说念主类常识的疆界，我感到十分喜跃。

此外，对于咱们这些解释来说，另一个庞大的容许感起原便是看到学生们的茂密发展。我有幸与 50 多名博士生和博士后研究东说念主员互助，其中好多东说念主其后成为各自鸿沟的指导者。举例，潘志刚解释依然在德克萨斯大学奥斯汀分校指导天下一流 的EDA 研究名目 20 周年，而况他将担任 DAC'2024（EDA 鸿沟旗舰会议）的本领设檀越席。陈德铭解释是在 HLS 和硬件加快方面的责任而着名的，他在伊利诺伊大学香槟分校指导多个大型跨学科研究。以在3D集成电路（3D IC）联想方面进行始创性研究而着名的Sung-kyu Lim解释当今正在 DARPA 开展下一代微电子研究名目。张志汝解释在 AutoESL 收效被收购之后正在康奈尔大学指导一个大型的研究课题组，专注于 HLS 和高效机器学习，并担任了 FPGA 鸿沟顶级会议 FPGA'2024 的主席。

我的好多其他学生在亚马逊、Arista、彭博社、博通、Cadence、城堡投资、谷歌、IBM、KBC、Meta、英伟达等业界公司以及好多优秀的创业公司担任注要害的本领或经管职位。在畴前三十年中，他们一直是咱们在UCLA研究名目背后的坚强能源。见证他们收效的办事生存和指导职位，令我感到无比自重和喜悦，同期也强调了学术界导师作用的长远影响。简而言之，我以为收效并非只是由个东说念主荣誉来推测，而是由个东说念主责任带来的耐久影响以及所指导和培养的东说念主们的成就来推测。

致谢

VAST Lab止境感谢参与这次采访翻译责任的下列学者：陈欢然解释（杜克大学）、高敏博士（谷歌）、周佩佩解释（匹兹堡大学）、吴昌解释（复旦大学）、王羽欣博士（AMD-Xilinx）、以及郭聪博士（杜克大学）。感谢他们的准确翻译和了了表述，让原采访的的内涵得以完竣地保留和传递。

[1] W. Wen, “An interview with Professor David C. L. Liu, legendary computer scientist and educator,” IEEE Circuits Syst. Mag., vol. 20, no. 4, pp. 4–7, 4th Quart., 2020.

[2] J. Cong, “An interconnect-centric design flow for nanometer technologies,” Proc. IEEE, vol. 89, no. 4, pp. 505–528, Apr. 2001.

[3] J. Cong et al., “High-level synthesis for FPGAs: From prototyping to deployment,” IEEE Trans. Comput.-Aided Design Integr. Circuits Syst., vol. 30, no. 4, pp. 473–491, Apr. 2011.

[4] J. Cong et al., “FPGA HLS Today: Successes, challenges, and opportunities,” ACM Trans. Recon-Figurable Technol. Syst., vol. 15, no. 4, pp. 1–42, Dec. 2022.

[5] J. Cong et al., “Customizable computing—From single chip to datacenters,” Proc. IEEE, vol. 107, no. 1, pp. 185–203, Jan. 2019.

[6] Y. Chi et al., “Democratizing domain-specific computing,” Commun. ACM, vol. 66, no. 1, pp. 74–85, Jan. 2023.

[7] N. Prakriya et al., “NeSSA: Near-storage data selection for accelerated machine learning training,” in Proc. 15th ACM Workshop Hot Topics Storage File Syst., Jul. 2023, pp. 8–15.

[8] J. Cong, “Lightning talk: Scaling up quantum compilation-challenges and opportunities,” in Proc. 60th ACM/IEEE Design Automat. Conf. (DAC), Jul. 2023, pp. 1–2.

[9] L. Guo et al., “AutoBridge: Coupling coarse-grained floorplanning and pipelining for high-frequency HLS design on multi-die FPGAs,” in Proc. ACM/SIGDA Int. Symp. Field Programmable Gate Arrays (FPGA), 2021, pp. 81–92.

[10] A. Sohrabizadeh et al., “Automated accelerator optimization aided by graph neural networks,” in Proc. ACM/IEEE Design Autom. Conf., 2022, pp. 55–60.

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