丛京生院士，荣获“ACM 计算突破奖”

摘要：ACM 宣布，加州大学洛杉矶分校萨缪尔利工程学院 Volgenau 工程卓越讲席教授丛京生（Jason Cong）荣获2024 年“ ACM Charles P. “Chuck” Thacker 计算机突破”奖（以下简称“AMC计算突破奖”）。Cong 因其在

ACM 宣布，加州大学洛杉矶分校萨缪尔利工程学院 Volgenau 工程卓越讲席教授丛京生（Jason Cong）荣获2024 年“ ACM Charles P. “Chuck” Thacker 计算机突破”奖（以下简称“AMC计算突破奖”）。Cong 因其在现场可编程系统和可定制计算的设计和自动化领域做出的奠基性贡献而获得表彰。

资料显示，丛京生，1985年在北京大学计算机科学技术系获得学士学位、1990年在美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）获得计算机科学博士学位。现任美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）校长杰出讲席教授、领域定制计算中心主任、分管国际合作的协理副教务长，IEEE Fellow、ACM Fellow、美国国家工程院院士、中国工程院外籍院士，FPGA可定制计算领域的领军人物。

丛京生教授是计算机领域杰出的科学家和教育家。他的主要工作涵盖计算机系统结构与集成电路设计，特别是在FPGA可定制计算以及集成电路设计自动化。他发表近500篇论文，被引用数超过26,000次，H-index高达85；获12篇最佳论文奖和3篇十年最具影响力论文奖。丛教授是首位同时在IEEE电路与系统分会以及IEEE计算机分会均获技术成就奖的科学家，也是首位入选ACM FPGA技术委员会“FPGA与可重构计算名人堂”的学者。丛教授在学术界和高科技成果创新创业领域均有很大影响力，长期致力于将实验室在前沿领域的基础研究成果转化为先进的软件工具，通过创业使高能效计算和芯片设计产业直接受益。

“ACM 计算突破奖“旨在表彰那些拥有与 Thacker 一样突破思维定式、敢于突破、勇于解决未解难题的个人或团体。该奖项奖金为 10 万美元，将在 ACM 年度颁奖晚宴上颁发。获奖者预计将于获奖结果公布后的一年内，在他们选择的 ACM 大型会议上发表 ACM 突破演讲。ACM 突破奖由微软提供资金支持。

在学术和工业界的职业生涯中，丛先生开发了一系列卓越的集成电路设计自动化工具，主要专注于现场可编程门阵列 (FPGA) 工具。FPGA 是一种特殊的集成电路，可以在制造后进行编程。FPGA 能够在制造后更改功能，这使得它们成为数据中心、电信、航空航天、国防和汽车工程等众多应用领域的标准硬件。

虽然 FPGA 是可编程的，但为其创建配置文件却是一项复杂的任务，用户难以完成。丛先生在其职业生涯中投入了大量时间构建工具来解决这个问题。例如，他的工作使得使用 C 或 C++ 等软件编程语言对 FPGA 进行编程成为可能，从而显著提升了 FPGA 的可访问性和可用性。除了开发基本算法外，丛先生和他的学生还创建了嵌入这些算法的商业工具，为当今使用的 FPGA 设计工具提供支持。

20 世纪 90 年代末，Cong致力于研究如何将逻辑映射到查找表（FPGA 的基石）上。这是一个难题，最初采用启发式（heuristics）方法解决。Cong和他的学生取得了重大的理论突破，他们证明了这个问题可以在多项式时间内精确求解。这一发现促成了 Aplus 设计自动化公司的成立，旨在将这项技术商业化，如今它已被应用于所有 FPGA 综合工具。

虽然 Cong 早期的工作使设计人员能够使用 Verilog 等硬件描述语言来设计 FPGA，但软件应用工程师对这些电路进行编程仍然十分困难。21 世纪初，Cong 的团队开始研究高级综合技术，以便能够使用 C/C++ 描述语言对 FPGA 进行编程。这项成功的努力促成了 AutoESL 的诞生，这是他加州大学洛杉矶分校实验室的衍生产品，于 2011 年被赛灵思公司（现为 AMD/Xilinx 公司的一部分）收购。AutoPilot 是一款基于 AutoESL 技术的商业产品，是 AMD/Xilinx 如今高级综合工具的基础。

在创建这些工具后，丛先生将它们应用于可定制的领域特定计算领域。他和他的团队利用 FPGA 设计了一系列领域特定硬件加速器，涵盖深度学习、医学图像处理、基因组测序、数据压缩、可满足性求解以及许多其他计算密集型任务。这些定制计算解决方案的一个重要优势是，与传统的基于 CPU 的计算方法相比，它们的能效显著提升。

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。