【新智元导读】2024年ACM计算突破奖颁给了UCLA华人教授丛京生，以表彰他在FPGA芯片设计自动化和可定制计算领域的重大贡献。他突破了FPGA编程的瓶颈，开发出让普通工程师实现芯片设计的关键工具。

　　旨在表彰其在现场可编程系统设计与自动化方面，以及可定制计算架构领域，做出的基础性贡献。

　　ACM Charles P.「Chuck」Thacker计算突破奖颁给在计算理念或技术上，做出颠覆性或跨越式贡献的个人或团体。

　　该奖项设有10万美元奖金，由微软提供资助。获奖者将在ACM的一次重要会议上发表ACM突破演讲。

　　在学术和工业领域的职业生涯中，丛教授开发出了一系列先进的集成电路设计自动化工具，主要围绕现场可编程门阵列 (FPGA) 工具。

　　FPGA是一种特殊的集成电路，可在制造后进行编程。凭借这一特性，FPGA成为数据中心、电信、航空航天、国防、汽车工程等领域的标准硬件。

　　虽说FPGA可编程，为其创建配置文件却是一项复杂的任务，用户很难完成。丛教授花了大量精力开发相关工具，来解决这个问题。

　　他的工作使得用C或C++等编程语言对FPGA编程成为现实，大大降低了FPGA的使用难度。

　　除了研究核心算法，丛教授还和学生一起，把这些算法融入商业工具中，为FPGA设计工具提供支持。

　　20世纪90年代末，他致力于研究如何把逻辑映射到FPGA的基本构成单元——查找表上。

　　丛教授和他的学生取得了重大理论突破，他们证明这个问题可以在多项式时间内精确求解。

　　这一成果促使Aplus设计自动化公司成立，将这项技术商业化，如今所有FPGA综合工具都用到了这项技术。

　　丛教授早期的成果，让设计师能用Verilog这类硬件描述语言设计FPGA，但对于软件应用工程师来说，给这些电路编程还是困难重重。

　　21世纪初，团队开始研究高级综合技术，让FPGA能直接依据C/C++语言进行编程。

　　这项成果孵化出了AutoESL，该公司从加州大学洛杉矶分校（UCLA）实验室独立出来，并于2011年被赛灵思公司（现为AMD/Xilinx的一部分）收购。

　　基于AutoESL技术开发的商业产品AutoPilot，是现在AMD/Xilinx高级综合工具的核心技术。

　　他和团队用FPGA设计了一系列针对不同领域的硬件加速器，像深度学习、医学图像处理、基因组测序、数据压缩、可满足性求解等计算密集型任务。

　　这些定制计算解决方案的一个重要优势是，与传统PG电子文化有限公司基于CPU的计算方式相比，能效显著提升。

　　ACM计算突破奖是为了致敬Thacker在计算领域的开创性贡献，以及他对一代又一代计算机科学家的启迪。

　　这个奖项授予那些像Thacker一样，拥有创新思维、勇于攻克难题的个人或团体。

　　丛京生（Jason Cong）是加州大学洛杉矶分校（UCLA）Samueli工程学院Volgenau工程卓越讲席教授。

　　他的研究方向主要有超大规模集成电路和系统的设计自动化、可定制计算、量子计算以及高度可扩展算法。

　　他已发表500多篇研究论文，主持过100多个研究项目，并获得了多项专利。

　　丛教授毕业于北京大学，并在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）获得计算机科学硕士和博士学位。

　　他是ACM和IEEE Fellow，也是美国艺术与科学院、美国国家工程院院士，以及中国工程院外籍院士。

　　1946年2月14日，世界上第一台通用计算机ENIAC诞生了，这台庞然大物占地170平方米。

　　当时所有人都认为：计算机不会走入我们的生活。但1956年的神奇预言「摩尔定律」改变了这一切。

　　在集成电路领域，通常把0.35-0.8μm及其以下称为亚微米级，0.25μm及其以下称为深亚微米，0.05μm及其以下称为纳米级。

　　1990年代，丛京生提出的「以互联为中心的设计算法和方法学」在克服深亚微米时序闭合挑战中起到了突出作用，使摩尔定律能够继续扩展。

　　这项奖项促成了Center for Domain-Specific Computing (CDSC)的成立，该中心超越了并行化，专注于特定领域定制，以实现巨大的功率性能效率提升。

　　2014年，丛京生领导的团队赢得了NSF Innovation Transition Program下的首个奖项，该奖项由英特尔公司主导，提供额外300万美元资金，并得到 NSF（美国科学基金会）的匹配支持。

　　丛京生的实验室针对高层综合（HLS）的研究，催生了全球应用最广泛的FPGA高层综合工具（由2006年成立的初创公司AutoESL研发，于2011年被全球最大的FPGA公司Xilinx收购），大大地提高了FPGA设计的效率，促进了FPGA的广泛应用。

　　丛京生教授不仅是一位国际知名的学者，他还在国内对计算机科研和教育做出长期和杰出的贡献。

　　丛京生教授以自己的母校北京大学为基地，在学科建设、教师队伍培养、学术影响力的提升等方面都做了大量和具体的，并卓有成效的工作。

　　1985年-1987年，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 计算机科学专业硕士学位

　　1987年-1990年，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 计算机科学专业博士学位

　　在2023年9月的一次采访中，IEEE集成电路与系统杂志的总编辑陈怡然教授和副主编陈凡教授采访了丛京生院士。

　　其中丛院士对一个问题的回答提到半导体芯片领域的三次拐点，言简意赅，总结深刻，有助于我们理解集成电路的发展。

　　丛院士：自1990年我加入UCLA以来至今，发现了IC领域以下三个值得注意的拐点：

　　随着晶体管在20世纪90年代初微缩到亚微米尺寸，互连延迟开始盖过逻辑延迟，成为决定时钟频率的主要因素。

　　在UCLA主持的第一个美国国家科学基金会项目就是「用于高性能 VLSI 电路和系统的互连问题」（1991-1993年），旨在解决当时迫切的互连挑战。

　　提出了许多新的研究方向例如互连拓扑优化、最优导线尺寸、同步布线和寄存器插入、使用物理层次结构而非逻辑层次结构、探索3D设计等等来解决这个问题。

　　21 世纪初，芯片上的晶体管数量突破亿级大关，将整个电子系统集成到单个芯片 (SoC) 上成为可能。

　　这也促使我们重新审视高层次综合 (HLS) 技术。之后的研究取得了几个重要成果。

　　20世纪末，半导体行业遇到了一个关键挑战：传统的提高时钟频率的方法已经无法满足性能提升的需求，这种现象被称为登纳德缩放的终结。

　　当时的业界普遍认为多核并行化是解决问题的关键，但丛京生则另辟蹊径提出了以定制化为主的集成电路的设计理念。

　　定制化集成电路指的是根据特定的工作负载调整架构，以获得更好的性能/能效比。

　　2008年，丛京生带领一支由12位教授组成的团队，向美国国家科学基金会 (NSF) 提交了一份名为「可定制领域特定计算」。

　　过去的5-10年间，谷歌、微软和亚马逊等主要云计算提供商都开发了他们自己的定制化加速器。

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