人物|北大本科生凭芯片研究获全球竞赛第一一作发表 8 篇 EDA 领域顶会论文北大本科生凭芯片研究获全球

北大本科生，刚刚凭借在芯片领域的贡献，斩获国际计算机学会（ACM）年度学生科研竞赛总决赛第一名（本科生组），还收获了来自《人民日报》的点赞。这位少年名叫郭资政，是北京大学图灵班大四学生，目前已直博本校集成电路学院。

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而此次比赛的获奖，在他的科研 / 竞赛履历中并不是第一次。此前，他已经作为北京大学超算队的一员，收获世界大学生超级计算竞赛 ASC 一等奖。还在 DAC、ICCAD、DATE 等芯片设计自动化（EDA）领域国际顶会上发表了 8 篇一作论文。

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▲ 图源：北京大学
在官微底下，不少网友纷纷为其点赞祝贺。

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一作身份发表 8 篇顶会论文
北大图灵班，是北京大学专为培养计算机科学领域拔尖人才成立的班级，每届学生均是从几千名大一新生中优中选优。作为图灵班的一员，郭资政在大二时便有机会进入各个课题组体验科研生活。
据北大官微报道，他与 EDA 之间的缘分就始于前沿计算中心举办的科研轮转活动。
当时大二的他，第一个即选择了集成电路学院林亦波研究员的课题组。刚好林亦波的研究方向是 EDA 以及 EDA 算法的 GPU / FPGA 加速。
EDA 的重要性无需赘述，它也叫做芯片设计自动化，是我国“卡脖子”关键技术之一。不少媒体评价，“谁掌握了 EDA，谁就有了芯片领域的主导权。”
而郭资政的主要研究方向，是 EDA 中的静态时序分析领域。作为芯片设计的重要步骤，它是对数字电路的时序进行计算、预计的工作流程，流程中不需要进行仿真。
据他本人主页显示，本科 2020 年至 2022 年期间共发表了 11 论文，其中以一作身份发表 8 篇，均被 EDA 领域的国际顶级学术会议和期刊 DAC、ICCAD、TCAD 等接收。

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这当中包括提出的使用 GPU 加速静态时序分析的算法，首次实现线性时空复杂度、效率提升一百倍的路径分析算法。
此番获奖的论文，叫做 Heterogeneous Timing Estimation, Optimization, and Verification for VLSI Circuit Design Automation（用于 VLSI 电路设计自动化的异质定时估计、优化和验证），被收录于 ICCAD 2021 。
除此之外，他还将人工智能融入了进来。
比如，将图神经网络和时序分析引擎相结合，提出跨越芯片设计流程多个环节的建模技术。

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还有像受深度神经网络启发提出了基于可微时序引擎的布局优化算法，据称还是学界首次。

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经过优化的布局框架可以在 WNS 和 TNS 上分别实现最多 32.7% 和 59.1% 的改进，并且在 GPU 上运行时都实现了 1.80 倍的加速。

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