2023年9月，IEEE集成電路與系統(tǒng)雜志（IEEE Circuits and Systems Magazine）的總編輯陳怡然教授和副主編陳凡教授非常榮幸地采訪了叢京生院士。

叢院士是世界電子設(shè)計自動化 (EDA) 和高性能計算領(lǐng)域的杰出學(xué)者，本次采訪圍繞著叢院士卓越的職業(yè)生涯的各個方面提出了六個問題。

叢京生院士個人簡介

叢京生院士是加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）計算機科學(xué)系Volgenau Chair for Engineering杰出教授及前系主任，并兼任UCLA電子與計算機工程系教授。

同時，叢院士是美國國家工程院院士、中國工程院外籍院士、美國計算機協(xié)會會士（ACM Fellow）、電氣和電子工程師協(xié)會會士（IEEE Fellow）和美國國家發(fā)明家學(xué)院院士 (NAI Fellow)，并于近日剛剛當選美國藝術(shù)與科學(xué)院院士 （AAA&S Fellow）。

因在電子設(shè)計自動化和FPGA設(shè)計方法領(lǐng)域的重要貢獻，他于2022年榮獲集成電路界的「諾貝爾獎」IEEE Robert Noyce Medal。

他還是UCLA領(lǐng)域特定計算中心 (CDSC) 和超大規(guī)模集成電路架構(gòu)、綜合和技術(shù) (VAST) 實驗室主任。

叢院士的研究方向包括：用于可定制計算的新型架構(gòu)和編譯、超大規(guī)模集成電路系統(tǒng)綜合以及量子計算。

在這些領(lǐng)域叢院士先后發(fā)表了 500 多篇論文，其中包括 18 篇最佳論文獎，以及4篇入選現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）和可重構(gòu)計算名人堂（FPGA And Reconfigurable Computing Hall of Fame）的論文。

叢院士和他的學(xué)生們共同創(chuàng)立了AutoESL。該公司開發(fā)了被后來廣泛使用的 FPGA 高層次綜合（High Level Synthesis）工具AutoPilot。在被Xilinx（現(xiàn)并入AMD）收購后更名為Vivado HLS（隨后又更名為Vitis HLS）。

專訪

問題一：您的教育背景令人印象深刻。您擁有北京大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位，以及伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校（UIUC）的計算機科學(xué)碩士和博士學(xué)位。是什么原因促使讓您選擇了計算機科學(xué)專業(yè)？您的求學(xué)經(jīng)歷對您在學(xué)術(shù)界的職業(yè)生涯有何影響？您可以給有志在計算機科學(xué)領(lǐng)域取得優(yōu)異成績并有所建樹的同學(xué)以及同仁們什么建議嗎？

叢院士：我與計算機科學(xué)的淵源，特別是在電子設(shè)計自動化 (EDA) 領(lǐng)域，走過了一條迂回曲折的道路，充滿了意想不到的轉(zhuǎn)折。

我成長于北京，從小就對數(shù)學(xué)感興趣，并且在全市數(shù)學(xué)競賽中獲得了一些獎項。1981年，我入選了國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽團隊，但最終競賽團隊由于一些原因未能成行。盡管如此，北京大學(xué)數(shù)學(xué)系還是邀請了我們整個團隊成員去學(xué)校參觀，并鼓勵我們申請入學(xué)。參觀完北大數(shù)學(xué)系之后，我?guī)缀鯖Q定把它列為大學(xué)的第一專業(yè)志愿。但在回程的路上，我決定去計算機科學(xué)系參觀一下，來了解計算機系的項目和課程。我一直很好奇為什么計算機能比人類計算快那么多。

北大計算機科學(xué)系當時還處于建設(shè)初期階段，辦公場地還只是借用了教職工宿舍樓的幾個房間。在那里我很幸運地遇到了一個我感覺非常博學(xué)的“教授”，他向我介紹了計算機科學(xué)專業(yè)的眾多課程，例如數(shù)字邏輯、計算機體系結(jié)構(gòu)、算法、離散數(shù)學(xué)等等。這次談話激發(fā)了我的興趣，促使我之后在填報志愿之前的最后一刻決定將計算機科學(xué)專業(yè)列為我的第一志愿。進入計算機科學(xué)系后，我去感謝那位幫助我做決定的“教授”，卻發(fā)現(xiàn)他只是一個負責(zé)記錄所有學(xué)生成績的工作人員，難怪他對所有課程都了如指掌！

在北大本科期間，我喜歡所有的計算機科學(xué)課程，我最喜歡的幾門課程中就包括了離散數(shù)學(xué)。這門課涵蓋了集合、邏輯、圖論等內(nèi)容，為計算機科學(xué)的大部分理論奠定了基礎(chǔ)；其次是算法課，算法決定了我們編寫的每個計算機程序的效率；同時我對圖論尤其著迷，圖是一種簡潔高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以用來表示不同應(yīng)用中的各種關(guān)系，也是許多算法中使用的關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我和其他幾位同學(xué)還組織了一個針對圖論的讀書小組， 開始攻讀Frank Harary的《圖論》一書。我們的讀書小組很幸運地得到了離散數(shù)學(xué)教研室負責(zé)人王攻本教授的指導(dǎo)。我們的離散數(shù)學(xué)課程選用的是伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校 (UIUC) 的劉炯朗教授 (C. L. Liu) 的教材。這本書用簡潔易懂的例子解釋了復(fù)雜的概念，讓我對這位教授敬佩不已，并渴望從他那里學(xué)到更多知識。巧合的是，王教授曾是UIUC的訪問學(xué)者，他大力推薦我前往劉教授門下攻讀博士學(xué)位。最終我如愿以償?shù)乇籙IUC錄取，并成為劉教授的學(xué)生。

1986 年冬天，我抵達UIUC開始我的博士生涯。當時劉教授的研究興趣正轉(zhuǎn)向應(yīng)用領(lǐng)域，尤其是超大規(guī)模集成電路 (VLSI) 的計算機輔助設(shè)計 (CAD)，現(xiàn)在稱為電子設(shè)計自動化 (EDA)。我對這個全新的領(lǐng)域感到陌生，甚至一度考慮更換導(dǎo)師。但最終，我決定給自己一個機會，先深入了解一下EDA這個領(lǐng)域。經(jīng)過一個學(xué)期的學(xué)習(xí)，我發(fā)現(xiàn)這個領(lǐng)域缺乏高效的算法和實現(xiàn)，因此有大量的需求和機會。事實上，我和劉教授以及黃定發(fā)教授合作的第一篇論文發(fā)表在ICCAD 1987會議中，該論文提出了利用圖算法來實現(xiàn)一種緊湊的三層電路板自動布局布線新方案。從那以后，我便在離散數(shù)學(xué)領(lǐng)域找到了自己的興趣所在。這成了我的博士時期和在UCLA的研究生涯的主要研究領(lǐng)域。

根據(jù)我自身的經(jīng)歷，我想和年輕的學(xué)生們分享幾點心得體會：

• 好奇心：探索的起點

我對計算機的最初好奇心引領(lǐng)我走上了探索計算機科學(xué)的道路。正是這種好奇心，驅(qū)使我不斷學(xué)習(xí)、探索，最終成為一名計算機科學(xué)家。

• 熱情：創(chuàng)新的動力

至今，每當我學(xué)習(xí)到一種巧妙的組合算法時，仍然會感到興奮不已。我對算法研究充滿熱情，并致力于在該領(lǐng)域開發(fā)出新穎的算法。追求真正讓你興奮的東西，可以讓你做出有意義的貢獻。

• 擁抱未知：開放的心態(tài)

1986年，我決定花一個學(xué)期的時間去探索EDA這個完全陌生的領(lǐng)域。這段經(jīng)歷讓我打開了新世界的大門，也讓我收獲了許多意想不到的驚喜。如果當初我沒有保持開放的心態(tài)，我將會錯過這個領(lǐng)域中許多令人興奮的進展和樂趣。

• 應(yīng)用與探索：平衡的策略

在科研道路上，我始終堅持平衡應(yīng)用與探索，這也是在強化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）領(lǐng)域中采用的基本策略。一方面，我積極利用現(xiàn)有知識和成果進行更深入的研究，不斷取得新的突破。另一方面，我保持開放的思想，勇于探索未知領(lǐng)域，尋求新的機遇。

問題二：您作為計算機科學(xué)領(lǐng)域尤其是在現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 技術(shù)和物理綜合方面的杰出學(xué)者，對該領(lǐng)域的貢獻巨大。您的四篇論文入選現(xiàn)場可編程門陣列和可重構(gòu)計算名人堂，這是全球范圍內(nèi)所有同行研究人員中獲獎數(shù)量最多的。您能詳細說說您是如何找到重要的研究問題并著手研究的嗎？此外，您是如何思考并提出創(chuàng)新的技術(shù)方法的呢？

叢院士：我認為EDA領(lǐng)域的創(chuàng)新與半導(dǎo)體和集成電路 (IC) 技術(shù)的進步密不可分，兩者共同推進了摩爾定律所述的集成電路設(shè)計復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。因此，我特別關(guān)注半導(dǎo)體/IC的技術(shù)拐點，這些拐點往往需要EDA領(lǐng)域的創(chuàng)新研究來提出新的解決方案。自1990年我加入UCLA以來至今，我發(fā)現(xiàn)了以下三個值得注意的拐點：

1）互連瓶頸

隨著晶體管在20世紀90年代初微縮到亞微米尺寸，互連延遲開始蓋過邏輯延遲，成為決定時鐘頻率的主要因素。因此，我在UCLA主持的第一個美國國家科學(xué)基金會項目就是「用于高性能VLSI電路和系統(tǒng)的互連問題」（1991-1993年），旨在解決當時迫切的互連挑戰(zhàn)。我們提出了許多新的研究方向例如互連拓撲優(yōu)化、最優(yōu)導(dǎo)線尺寸、同步布線和寄存器插入、使用物理層次結(jié)構(gòu)而非邏輯層次結(jié)構(gòu)、探索3D設(shè)計等等來解決這個問題。這些研究成果的大部分內(nèi)容總結(jié)在一篇發(fā)表于Proceedings of the IEEE 2001年4月刊的應(yīng)邀論文「An Interconnect-Centric Design Flow for Nanometer Technologies」中。

2）片上系統(tǒng) (SoC) 機遇

21世紀初，芯片上的晶體管數(shù)量突破億級大關(guān)，將整個電子系統(tǒng)集成到單個芯片 (SoC) 上成為可能。一個典型的例子是Xilinx在2002年推出的Virtex-II Pro FPGA首次集成了一個IBM PowerPC內(nèi)核。這也促使我們重新審視高層次綜合 (HLS) 技術(shù)。

HLS是一個在1980年代提出的概念，但當時并未流行開來。我們認為使用高層次軟件描述語言 (C、C++或SystemC) 來定義SoC規(guī)格并直接生成硬件描述RTL代碼會更加高效。此外HLS還可以緩解互連瓶頸問題，通過HLS調(diào)度，可以讓信號在多個時鐘周期內(nèi)跨越長距離互連 (這項HLS自動化技術(shù)與算法 AutoBridge最終發(fā)表在了2021年FPGA會議上并獲得了最佳論文)。盡管當時主要的EDA廠商對HLS投入不足，但上述優(yōu)勢讓我們看見了HLS的潛力并促使我們進軍HLS領(lǐng)域進行研究。我們之后的研究取得了幾個重要成果，例如基于平臺的HLS、編譯時使用差分約束進行調(diào)度優(yōu)化以及自動內(nèi)存劃分。這些技術(shù)最終促成我們創(chuàng)立了一家名為AutoESL的公司。AutoESL于2011年被Xlinix收購，其開發(fā)的HLS工具成為了后來AMD/Xilinx的旗艦產(chǎn)品Vivado HLS和Vitis HLS的基礎(chǔ)，并廣泛應(yīng)用于FPGA設(shè)計領(lǐng)域。我們的HLS研究成果在以下兩篇主旨報告應(yīng)邀論文中進行了重點介紹：

• 「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) 登納德縮放（Dennard scaling）的終結(jié)

20世紀末，半導(dǎo)體行業(yè)遇到了一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)的提高時鐘頻率的方法已經(jīng)無法滿足性能提升的需求，這種現(xiàn)象被稱為登納德縮放的終結(jié)。當時的業(yè)界普遍認為多核并行化是解決問題的關(guān)鍵，而我們則另辟蹊徑提出了以定制化為主的集成電路的設(shè)計理念。

定制化集成電路指的是根據(jù)特定的工作負載調(diào)整架構(gòu)，以獲得更好的性能/能效比。2008 年，我?guī)ьI(lǐng)一支由 12 位教授組成的團隊，向美國國家科學(xué)基金會 (NSF) 提交了一份名為「可定制領(lǐng)域特定計算」的提案。該提案獲得了極具競爭力的NSF計算遠征獎 (NSF Expeditions in Computing Award)，并促成了UCLA領(lǐng)域可定制化計算中心 (CDSC) 的成立。在過去的 15 年里，CDSC 中心在可定制化計算領(lǐng)域取得了重大進展。我們不僅在架構(gòu)設(shè)計、編譯和運行支持方面取得了突破，還將應(yīng)用領(lǐng)域拓展到了醫(yī)學(xué)成像、深度學(xué)習(xí)、精準醫(yī)療和大數(shù)據(jù)處理等多個領(lǐng)域，開發(fā)了許多創(chuàng)新的加速器。我們在這方面的研究成果發(fā)表總結(jié)在2019年P(guān)roceedings of the IEEE上的應(yīng)邀論文「Customizable Computing-From Single Chip to Datacenters」中。如今，領(lǐng)域特定計算的愿景已經(jīng)得到業(yè)界廣泛認可。在過去的5-10年間，谷歌、微軟和亞馬遜等主要云計算提供商都開發(fā)了他們自己的定制化加速器。

我的研究始終圍繞著一個核心目標：尋找半導(dǎo)體/IC的技術(shù)拐點，并為EDA領(lǐng)域提出創(chuàng)新解決方案。通過這種方式，能夠確保我們的研究始終緊貼行業(yè)前沿，并在快速發(fā)展的領(lǐng)域中產(chǎn)生實質(zhì)性影響。

問題三：您的研究團隊多年以來始終處于研究的前沿，并且最近又在量子計算領(lǐng)域做出了杰出貢獻。您能詳細介紹一下您如何保持對自身領(lǐng)域最新研究進展和進步的了解嗎？您如何確保您的研究始終處于前沿地位？

叢院士：終身學(xué)習(xí)是我全力提倡并享受的一項基本原則。為了讓自己始終保持在研究領(lǐng)域的最前沿，我所付出的努力如下：

閱讀是保持專業(yè)知識更新的基石，正如我之前提到的「探索與應(yīng)用」原則一樣。我既會閱讀我專業(yè)領(lǐng)域的最新刊物，例如DAC、ICCAD和FPGA等會議論文，也會更廣泛地涉獵整個科學(xué)和工程領(lǐng)域的資料（例如每周的《科學(xué)》雜志和每月的《Communications of ACM》），從中或許能發(fā)現(xiàn)意想不到的靈感。為了培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)的文化，我鼓勵我的學(xué)生每天閱讀一篇論文，我也會盡力做到這一點。

數(shù)字時代帶來了豐富多樣的網(wǎng)絡(luò)課程。我本人也受益于參加許多網(wǎng)絡(luò)課程，其中既包括與我的研究相關(guān)的科目，例如量子計算和量子力學(xué)，也包括與研究不直接相關(guān)的領(lǐng)域，例如心理學(xué)和世界歷史。我這么做純粹是為了享受學(xué)習(xí)的樂趣。有時候我會為了督促自己真正學(xué)習(xí)到一項知識而注冊認證課程。

與來自不同學(xué)科的同事合作也是一種收獲頗豐的學(xué)習(xí)途徑。例如，我有幸與應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域的Tony Chan教授合作了一個關(guān)于分析電路布局布線的聯(lián)合項目。這拓寬了我對多層優(yōu)化的認識。通過我們在CDSC中心合作，我從放射科的Denise Aberle、Alex Bui和William Hsu教授那里了解了醫(yī)學(xué)成像的基礎(chǔ)知識。最近，我與孫怡舟教授的合作加深了我對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和元學(xué)習(xí)的理解，這兩項技術(shù)為EDA和硬件加速領(lǐng)域帶來了新的方法。

我的博士生們也是我源源不斷的知識和洞察力的來源。例如，譚伯琛是我第一位攻讀量子計算方向博士學(xué)位的學(xué)生。他在每周的報告中不僅會更新他的研究進展，還會分享該領(lǐng)域的最新資訊和相關(guān)出版物，這些內(nèi)容都讓我獲益匪淺。許多其他學(xué)生也會分享他們從各種來源找到的值得注意的讀物，這種實驗室內(nèi)的知識分享和交流確保了我們始終處于研究前沿。

充分利用學(xué)術(shù)休假對擴展我的知識庫和與其他研究人員的交流也非常有幫助。例如，在我最近的學(xué)術(shù)休假（2022-2023學(xué)年）上半學(xué)年在哈佛大學(xué)旁聽了Mikhail Lukin教授的「量子信息物理學(xué)」研究生課程，然后在下半學(xué)年在瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院洛桑分校旁聽了Wulfram Gerstner教授的「人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/強化學(xué)習(xí)」和Maria Brbic教授的「遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)」等課程。再次回到課堂成為一名學(xué)生是一個充實愉快的經(jīng)歷。我認為，在學(xué)術(shù)界工作最大的好處之一就是它為終身學(xué)習(xí)提供了持續(xù)不斷的廣泛機會。

問題四：作為電子設(shè)計自動化和下一代計算領(lǐng)域的杰出專家，您認為目前最引人入勝的趨勢是什么？您能分享您對未來幾年可能出現(xiàn)的新興事物的遠見卓識嗎？

叢院士：預(yù)測未來是一件很困難的事情，我想在這里分享我目前的三個研究方向，它們反映了我對未來幾年重要、有前景的研究課題的思考。

1）普惠集成電路設(shè)計 (Democratize Customizable Computing):

十幾年來，經(jīng)過CDSC 研究人員和許多來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界同行們的共同努力，證明了領(lǐng)域特定加速器 (DSA) 的效率。然而，設(shè)計定制化加速器仍然被認為只有電路設(shè)計人員能嫻熟掌握。當前商業(yè)HLS工具可以從C/C++描述中生成 RTL 代碼，但生成代碼的質(zhì)量在很大程度上取決于輸入C/C++代碼的編寫方式。這通常需要有經(jīng)驗的硬件工程師手動調(diào)整并且在輸入代碼中插入許多 程序指示(pragma) 來獲得所需的微架構(gòu)。我們研究的目標是讓每個注重性能的軟件程序員或應(yīng)用程序開發(fā)人員無需硬件設(shè)計知識也能創(chuàng)建自己的DSA。我們正在采取以下三種方法：

• 架構(gòu)引導(dǎo)優(yōu)化，例如脈動陣列 (systolic array) 的最優(yōu)綜合。
• 自動代碼轉(zhuǎn)換和自動pragma插入，我們結(jié)合精心設(shè)計的啟發(fā)式方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來使該過程自動化。
• 支持用于高層次領(lǐng)域特定語言 (DSL) 的自動綜合，例如對TensorFlow或PyTorch描述直接綜合生成對應(yīng)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的加速電路。

這項領(lǐng)域的研究成果總結(jié)發(fā)表于在2023年1月的《ACM Communications》雜志中一篇名為「Democratize Customizable Computing」的文章上。這篇文章也與斯坦福大學(xué)Mark Horowitz教授在2023年DAC會議主題演講中闡述的愿景一致，他也強調(diào)了使應(yīng)用程序開發(fā)人員參與集成電路和系統(tǒng)設(shè)計的重要性。

2）近數(shù)據(jù)計算與加速 (Near-Data Computing and Acceleration)

雖然已經(jīng)存在一些用于優(yōu)化芯片內(nèi)互連延遲的解決方案，但芯片間甚至系統(tǒng)級的的數(shù)據(jù)移動仍然是一個關(guān)鍵瓶頸。從動態(tài)隨機存儲器（DRAM）或固態(tài)硬盤（SSD）將數(shù)據(jù)移動到CPU或GPU的延遲和功耗通常比在數(shù)據(jù)上執(zhí)行計算操作高出幾個數(shù)量級。為了解決這一挑戰(zhàn)，我們的研究重點放在近內(nèi)存和近存儲加速上，使計算更接近數(shù)據(jù)。例如，我們最近的一項名為NeSSA (HotStorage’2023) 的工作就是在一塊集成在SmartSSD上的FPG 進行智能數(shù)據(jù)選擇，這樣只有少部分數(shù)據(jù)會從SSD移動到用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的GPU或CPU中。這個領(lǐng)域為架構(gòu)和算法的聯(lián)合優(yōu)化提供了充足的機會。

3）量子計算的設(shè)計自動化(Design Automation for Quantum Computing)

當晶體管尺寸接近1納米甚至更小的時候，我們將進入另一個拐點，這可能標志著經(jīng)典摩爾定律的終結(jié)。在此背景下，量子計算作為一種新的計算技術(shù)，在過去十年取得了長足的進步。例如，超導(dǎo)量子比特系統(tǒng)（superconducting qubit systems）、離子阱系統(tǒng)（trapped-ion systems) 以及最近的光鑷陣列中性原子系統(tǒng)（neutral atoms trapped in optical tweezers arrays) 都顯示出巨大的潛力。

IBM 計劃建造一臺 100,000個量子比特的量子處理器的計劃凸顯了擴展量子編譯工具以匹配硬件發(fā)展需求的必要性。我們在2019年開始了量子計算研究，發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有量子計算布局綜合工具存在著巨大的優(yōu)化空間（以電路深度計約有5-45倍空間），因此我們開發(fā)了第一個最優(yōu)且實用的量子布局綜合編譯器OLSQ。我們還將OLSQ應(yīng)用于優(yōu)化特定領(lǐng)域的量子計算架構(gòu)，例如圖最大割優(yōu)化和量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個領(lǐng)域交叉了EDA、計算機科學(xué)、電氣工程和量子物理等諸多基礎(chǔ)與前沿學(xué)科。我最近在 DAC’2023 上的邀請演講/論文「Scaling Up Quantum Compilation」更加詳細地討論了這些挑戰(zhàn)和機遇。

這些研究方向絕不是對未來的全面預(yù)測。我相信還有許多其他激動人心的研究機會。例如深度學(xué)習(xí)特別是大模型的快速進步可能會徹底改變EDA算法和方法。我們正致力于將深度學(xué)習(xí)與HLS結(jié)合起來，作為我們實現(xiàn)普惠可定制計算目標的一塊重要拼圖。

問題五：您擁有指導(dǎo)超過50位博士生和博士后的豐富經(jīng)驗。其中許多人已成為世界知名學(xué)者、研發(fā)經(jīng)理和企業(yè)家。這彰顯了您在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界導(dǎo)師方面的重大影響。您能分享一下您培養(yǎng)博士生和博士后的方法嗎？

叢院士：和學(xué)生緊密合作，是我學(xué)術(shù)生涯中最令人滿足的部分之一。正如我之前提到的，師生之間是互相學(xué)習(xí)的關(guān)系，大多數(shù)研究項目都建立在共享的智慧和共同的愿景之上。此外，我也歡迎來自不同背景的學(xué)生加入團隊，并在實驗室會議上鼓勵大家進行開放式討論。我同樣努力營造一個重視團隊合作的環(huán)境。我們設(shè)立了年度最佳團隊貢獻獎來鼓勵為團隊做出貢獻的學(xué)生。

最重要的是，我認為協(xié)助學(xué)生實現(xiàn)職業(yè)理想是我的根本責(zé)任之一。我每年都會和每位學(xué)生單獨會面來討論他們的職業(yè)規(guī)劃。我鼓勵學(xué)生在攻讀博士學(xué)位期間參加1-2次行業(yè)實習(xí)，以便為他們未來選擇留在學(xué)術(shù)界還是投身工業(yè)界做好充分的準備。對于那些對教授職位感興趣的學(xué)生，我會盡力將他們介紹給相應(yīng)領(lǐng)域的知名教授、資助機構(gòu)的項目經(jīng)理、以及潛在的行業(yè)合作伙伴等，幫助他們?yōu)閷W(xué)術(shù)生涯做好準備。另一方面，對于具有創(chuàng)業(yè)精神的學(xué)生，我會將他們與潛在的投資者和客戶聯(lián)系起來，為他們建立強大的人脈支持。

我堅信，學(xué)生優(yōu)異的成就最終將是對我們科研和教學(xué)質(zhì)量的最大肯定。

問題六：在您杰出的職業(yè)生涯中，您獲得了許多享有盛譽的獎項和榮譽，其中包括IEEE和ACM會士、美國國家工程院院士、中國工程院外籍院士、美國國家發(fā)明家學(xué)院院士，以及最近獲得的IEEE Robert Noyce獎?wù)潞虴DAA成就獎。在這些杰出成就以及其他可能未提及的成就中，您認為哪項成就最為重要，它從您的角度來看該成就有何特別之處？您個人如何定義成功？

叢院士：您提到的許多獎項都令我倍感榮幸，能夠與之前的獲獎?wù)卟⒘忻麊危疑罡兄t遜。例如，IEEE Robert Noyce獎?wù)碌臍v屆獲獎?wù)甙ㄎ㈦娮宇I(lǐng)域的杰出領(lǐng)袖，例如臺灣積體電路制造公司（TSMC）創(chuàng)始人兼前首席執(zhí)行官張忠謀、Intel前首席執(zhí)行官Craig Barrett、AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐、Synopsys創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Aart De Geus，以及最近的IMEC首席執(zhí)行官Luc Van Den Hove。他們對半導(dǎo)體行業(yè)的貢獻和影響都是巨大的。此外，我也從EDAA成就獎的歷屆獲獎?wù)呱砩霞橙×舜罅快`感，例如物理設(shè)計自動化領(lǐng)域的Kurt Antreich和Ernest Kuh，邏輯綜合領(lǐng)域的Robert Bryton和Alberto Sangiovanni-Vincentelli，高層次綜合領(lǐng)域的Hugo De Man、Daniel Gajski和Giovanni De Micheli。特別是，我非常榮幸追隨我的博士導(dǎo)師，2017年EDAA獎得主劉炯朗教授的腳步也獲得了這個獎項，我永遠對劉教授充滿感激。

然而，我最大的滿足感來自于看到我們的研究成果在實踐中產(chǎn)生的真正影響。1992年，我們開發(fā)了首個名為FlowMap的多項式復(fù)雜度深度最優(yōu)FPGA映射算法后，然后看到它在短短幾年內(nèi)被所有主要的FPGA公司采用，這對我來說非常振奮。我記得1990年代中期 (當時AT&T正在銷售ORCA FPGA) 參觀貝爾實驗室時，我問他們使用哪種技術(shù)映射算法。答案是PamWolf。我以為是一種我所不知道的新算法。然后，一位內(nèi)部人士告訴我PamWolf實際上是FlowMap的字母倒序排列。因此，它是基于FlowMap的！另一個例子是我們對高層次綜合(HLS)的貢獻，始于2000年代初UCLA的xPilot項目，在隨后成立的AutoESL 公司實現(xiàn)商業(yè)化，并于 2011 年被Xilinx收購。它構(gòu)成了Vivado HLS和Vitis HLS工具的基礎(chǔ)，該工具目前正在被全球成千上萬的FPGA設(shè)計人員使用。幾年前，我遇到了一位物理系教授。令我驚訝的是，他告訴我他們小組也使用Vivado HLS。他們將各種基于C/C++的算法直接編譯到FPGA中，用于歐洲核子研究組織大型強子對撞機中實時處理以發(fā)現(xiàn)新粒子，這是我完全沒想到的。看到我們的研究被來自完全不同領(lǐng)域的科學(xué)家用于推進人類知識的疆界，我感到十分欣慰。

此外，對于我們這些教授來說，另一個巨大的滿足感來源就是看到學(xué)生們的蓬勃發(fā)展。我有幸與50多名博士生和博士后研究人員合作，其中許多人后來成為各自領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。例如，潘志剛教授已經(jīng)在德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校領(lǐng)導(dǎo)世界一流的EDA研究項目20周年，并且他將擔(dān)任DAC'2024（EDA 領(lǐng)域旗艦會議）的技術(shù)程序主席。陳德銘教授是在HLS和硬件加速方面的工作而聞名的，他在伊利諾伊大學(xué)香檳分校領(lǐng)導(dǎo)多個大型跨學(xué)科研究。以在3D集成電路（3D IC）設(shè)計方面進行開創(chuàng)性研究而聞名的Sung-kyu Lim教授現(xiàn)在正在DARPA開展下一代微電子研究項目。張志汝教授在AutoESL成功被收購之后正在康奈爾大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)一個大型的研究課題組，專注于HLS和高效機器學(xué)習(xí)，并擔(dān)任了FPGA領(lǐng)域頂級會議 FPGA'2024的主席。

我的許多其他學(xué)生在亞馬遜、Arista、彭博社、博通、Cadence、城堡投資、谷歌、IBM、KBC、Meta、英偉達等業(yè)界公司以及許多優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)公司擔(dān)任著重要的技術(shù)或管理職位。在過去三十年中，他們一直是我們在UCLA研究項目背后的強大動力。見證他們成功的職業(yè)生涯和領(lǐng)導(dǎo)職位，令我感到無比自豪和喜悅，同時也強調(diào)了學(xué)術(shù)界導(dǎo)師作用的深遠影響。簡而言之，我認為成功并非僅僅由個人榮譽來衡量，而是由個人工作帶來的持久影響以及所指導(dǎo)和培養(yǎng)的人們的成就來衡量。

致謝

VAST Lab特別感謝參與此次采訪翻譯工作的下列學(xué)者：陳怡然教授（杜克大學(xué)）、高敏博士（谷歌）、周佩佩教授（匹茲堡大學(xué)）、吳昌教授（復(fù)旦大學(xué)）、王羽欣博士（AMD-Xilinx）、以及郭聰博士（杜克大學(xué)）。感謝他們的準確翻譯和清晰表述，讓原采訪的的內(nèi)涵得以完整地保留和傳遞。