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活动预告 | 第12期“至善芯语”集成电路技术学术论坛

时间:2023.12.13
Dec.13

2023

2023.12.13

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会议简介

“至善芯语”论坛第12期邀请到了北京大学高能效计算与应用中心执行主任罗国杰和香港中文大学徐强教授做学术报告,会议将分别于12月14日(周四)下午16:00和12月15日(周五)上午10:00在EDA国创中心5楼501会议室开始,欢迎各位行业同仁参与、交流和学习。

主办单位

国家专用集成电路系统(ASIC)工程技术研究中心

国家集成电路设计自动化技术创新中心

东南大学集成电路学院

江苏省产研院专用集成电路技术研究所


时间与地点

报告地点

南京江北新区星火路17号创智大厦B座

EDA国创中心

5楼501会议室

报告一

2023年12月14日(周四)

16:00-17:00

报告人

北京大学高能效计算与应用中心

执行主任 罗国杰

报告主题

现代可重构计算架构的综合、映射与验证问题

报告二

2023年12月15日(周五)

10:00-11:30

报告人

香港中文大学  徐强  教授

报告主题

From Circuit Learning to Large Circuit Models: Promises and Challenges


嘉宾及报告介绍


北京大学高能效计算与应用中心

执行主任 罗国杰

罗国杰是北京大学学士和美国洛杉矶加州大学博士,北京大学高能效计算与应用中心执行主任,国家重大人才工程青年学者。他曾获2013年ACM/SIGDA杰出博士论文奖,2017年和2023年两次获ASP-DAC十年最具影响力论文奖。他是CCF容错计算专委会和CCF集成电路设计专委会的常务委员、学术期刊ACM TODAES编委成员。他目前的研究兴趣是新型可重构计算和设计自动化方法。

报告介绍:面向日益增长的数据处理需求与复杂约束,可重构计算已经成为一种强大而灵活的可行技术。然而,现代可重构计算的架构演化,对于逻辑综合、数据流映射、以及功能验证带来了新的挑战。我们将从介绍以下几个典型问题,包括:双输出查找表的逻辑综合问题、空间数据流算法的路由拥塞和映射问题、以及片上网络的验证问题,并且讨论这类问题的解决方案。最后我们将讨论为了应对架构的持续演化,如何利用深度学习等技术加速设计自动化工具研发的方向。

香港中文大学

徐强 教授

Qiang Xu is a Professor at the Chinese University of Hong Kong. His research interests include EDA, fault-tolerant computing, and AI, and has published 200+ papers in related fields with 7000+ citations, including several best papers at prestigious conferences and an ICCAD Ten Year Retrospective Most Influential Paper.


报告介绍:Within the Electronic Design Automation (EDA) domain, AI-driven solutions have emerged as formidable tools, yet they typically augment rather than redefine existing methodologies. In this talk, we argue for a paradigm shift towards AI-native EDA designs. We first discuss some of our recent works on circuit representation learning and their applications. Next, we advocate for the creation of large circuit models (LCMs) to elevate EDA to new heights, which are crafted to harmonize and extract insights from circuit designs at various stages, including functional specifications, RTL designs, circuit netlists, and physical layouts. We will then scrutinize the prospective future and inherent challenges of the proposed LCM paradigm.

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