北京大学丛京生教授

报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：丛京生
所属团队：北京大学高能效计算与应用中心（CECA）/ UCLA计算机科学系

一、学者基本信息

字段	信息
姓名	丛京生（Jason / Jingsheng Cong）
出生年份	公开资料未见可靠披露（待核实）
职称	UCLA 计算机科学系及电子与计算机工程系 Distinguished Professor、Volgenau Chair for Engineering Excellence；北大资料亦称其为 Chancellor's Professor（校长讲席教授）
所属单位	美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）；北京大学高能效计算与应用中心（CECA）
实验室职务	UCLA VLSI Architecture, Synthesis, and Technology（VAST，原 VLSI CAD）实验室主任；Center for Customizable Domain-Specific Computing 主任
学术头衔	IEEE Fellow（2000）、ACM Fellow（2008）、美国国家工程院（NAE）院士（2017）、中国工程院外籍院士（2019）、美国国家发明家学院（NAI）Fellow（2020）、美国艺术与科学院成员（2024）、ACM Charles P. "Chuck" Thacker计算突破奖得主（2024）
国家级人才	未检索到适用于其美国高校主职的中国“国家级人才”称号之权威公开信息（待核实）
其他任职	北京大学—UCLA 理工联合研究所联合主任；北大 CECA 页面列为顾问委员会主席、北大访问讲席教授；曾任 UCLA 计算机科学系主任（2005—2008）；北大资料称其自 2009 年起任 UCLA 分管国际合作的协理副教务长（Vice Provost）
邮箱	cong@cs.ucla.edu（UCLA 公开学术邮箱）
研究方向	EDA、FPGA 综合与映射、高层次综合（HLS）、可重构/可定制计算、面向机器学习和大数据的领域定制计算、计算机体系结构、高能效计算、量子计算与可扩展算法

二、教育背景与职业履历

丛京生的学术轨迹以“北大计算机教育—UIUC EDA 训练—UCLA 长期建制化研究—北大/UCLA 双向平台建设”为主线。公开官方页面确认，他于 1985 年获北京大学计算机科学学士学位，并于 1987 年、1990 年分别获伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校（UIUC）计算机科学硕士、博士学位；因此“博士毕业于 UC Berkeley”的说法不成立。其博士导师为刘炯朗（D. T. / Din-Tai Liu）的说法可由其 2022 年 ICCAD 演讲回忆材料佐证，但本报告未找到 UIUC 学位档案的直接页面，故仍标注为刘炯朗（待核实）。

博士毕业后，他在 UCLA 长期从事教学、研究和组织建设，逐步形成以 VLSI CAD/VAST 实验室为核心、以领域定制计算中心为平台的研究集群。其工作由早期物理设计自动化、互连优化和 FPGA 技术映射，扩展至 C/C++/SystemC 到 RTL 的高层次综合、FPGA 加速、AI/大数据专用计算架构和量子计算。UCLA 官方页面显示，他现为 Volgenau Chair for Engineering Excellence，且在计算机科学系任职并与电子与计算机工程系联合任职。

时间线：

1985 年：北京大学计算机科学本科毕业。
1987 年：获 UIUC 计算机科学硕士学位。
1990 年：获 UIUC 计算机科学博士学位；进入以 EDA、FPGA 和体系结构为核心的职业研究阶段。
1993 年：获 NSF Young Investigator Award；同年获 UCLA Northrop Outstanding Junior Faculty Research Award，显示其早期已在 UCLA 建立研究地位。
1999—2003 年：创办并任 Aplus Design Technologies 总裁；公司于 2003 年被 Magma Design Automation 收购，后经并购链进入 Synopsys 体系。
2000 年起：UCLA 页面记载其开始担任北京大学客座教授；这构成其与母校持续合作的早期制度纽带。
2005—2008 年：担任 UCLA 计算机科学系主任。
2006—2011 年：共同创办 AutoESL Design Technologies 并任首席技术顾问，将 UCLA 的 xPilot/HLS 研究推向产业化；2011 年被 Xilinx 收购。
2009 年：牵头 UCLA、Rice、Ohio State、UC Santa Barbara 等 12 位教师取得 NSF Expeditions in Computing 项目，继而建立 Center for Domain-Specific Computing（后称 Center for Customizable Domain-Specific Computing）。
2010 年代：与北京大学共同建设跨校研究和人才培养通道，担任北京大学—UCLA 理工联合研究所联合主任。据北大方面公开资料（如百度百科及北大相关报道），丛京生于 2010 年 12 月创建北京大学高能效计算与应用中心（CECA）并担任中心主任，是 CECA 的创始主任；现行 CECA 官方页面将其列为顾问委员会主席，日常管理由执行主任罗国杰负责。
2017 年：当选美国国家工程院院士，表彰其通过 FPGA 综合创新对应用特定可编程逻辑作出的先驱贡献。
2020 年：当选美国国家发明家学院 Fellow；Falcon Computing Solutions 被 Xilinx 收购。
2024 年：当选美国艺术与科学院成员；获 2024 年 ACM Charles P. "Chuck" Thacker 计算突破奖（ACM 计算突破奖，奖金 10 万美元，微软资助，表彰其在可编程系统和可定制计算的设计与自动化方面的奠基性贡献）；获 2024 Phil Kaufman Award（IEEE CEDA 页面亦列有该项记录）。

北大关联并非单一的访问关系：丛京生既是北大计算机系校友，又通过北大—UCLA 联合研究所、CECA 顾问委员会和其学生回流任教，建立了“北大本科—UCLA 博士—北大 CECA 教师/项目”这一持续循环。罗国杰（2005年北大学士、2011年 UCLA 博士、现任北大 CECA 执行主任）即为其中最典型的一例（其 UCLA 博士导师未见官方页面明确记载，但一般公开资料多认为师从丛京生，待核实）。

三、学生培养情况

UCLA Samueli 官方简介称，丛京生已培养 41 名博士；其学生与博士后中已有 13 人进入 Colorado State、Cornell、复旦、Georgia Tech、仁荷大学、北京大学、Purdue、Simon Fraser、SUNY Binghamton、UCLA、UIUC、Pittsburgh、UT Austin 等高校任教。以下列举 8 位有公开材料支持、能代表其学术—产业网络不同去向的人物。需要说明：北大 CECA 的罗国杰是可明确确认的 UCLA 博士及丛京生合作/指导网络成员；王韬为 CECA 早期执行副主任，但公开履历显示其博士在北京大学、博士后在清华—Intel，不应编造为丛京生博士生。

1. [罗国杰]（北京大学计算机学院长聘副教授、CECA 执行主任，UCLA 博士/北大—UCLA人才链）

罗国杰 2005 年获北京大学计算机科学与技术学士，2008 年、2011 年在 UCLA 计算机科学系获硕士、博士学位，现任北大计算机学院长聘副教授与 CECA 执行主任。北大页面确认其研究覆盖可重构架构、近数据架构、硬件代码分析与综合、硬件安全验证及深度学习定制加速器。其与丛京生共同署名的 3D IC 物理设计论文，以及与 Jason Cong、Kalliopi Tsota、Bingjun Xiao 合作的 ASP-DAC 2013 论文获得 2023 ASP-DAC 十年回顾最具影响力论文奖，形成从 UCLA EDA 训练到北大 CECA 组织与科研领导的最清晰回流节点。其 2013 ACM/SIGDA 杰出博士论文奖也说明该培养链在博士阶段的学术质量。

2. [Zhiru Zhang]（康奈尔大学教授，UCLA 博士生/AutoESL 联合创业与 HLS 学术主干）

公开资料可确认 Zhiru Zhang 在 UCLA 与丛京生共同发表高层次综合调度、功耗估计和 AutoPilot 等代表性工作；关于其“师从 Jason Cong、共同创建 AutoPilot”的叙述亦见于产业技术社区材料。其研究将系统差分约束（SDC）调度等算法推进到高层次综合实践，是 xPilot/AutoPilot 技术路线的重要学术贡献者。其后在康奈尔大学从事体系结构与自动化设计研究，代表丛京生学生网络由 UCLA 向顶尖高校扩散、并持续反哺 HLS 社区的路径。具体博士毕业年份和学位论文信息本报告未从高校档案直接取得，故不作无证断言。

3. [Deming Chen]（伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校 Abel Bliss 教授，丛京生前博士生）

UCLA VAST 实验室 2026 年新闻明确称 Deming Chen 为 Jason Cong 的 former student，现为 UIUC Abel Bliss Professor。其与丛京生共同完成 DAOmap（FPGA 深度最优、面积优化映射）等研究；该论文于 2026 年入选 FPGA and Reconfigurable Computing Hall of Fame。其后又与 UIUC 的 Wen-mei Hwu 团队、UCLA 团队在低功耗 HLS、FPGA 功耗估计和 FCUDA 等方向形成合作，展示了丛京生早期 FPGA/EDA 师承如何延展到 UIUC 的可重构计算与异构编译研究。该节点同时连接 UCLA、UIUC 与 FPGA 学术共同体。

4. [Bingjun Xiao]（EDA/体系结构研究者，丛京生博士生）

UCLA 官方履历明确将 Bingjun Xiao 标注为丛京生指导的博士生，其博士论文《Communication Optimization for Customizable Domain-Specific Computing》获得 2016 EDAA Outstanding PhD Dissertation Award。他还与 Jason Cong、罗国杰和 Kalliopi Tsota 共同完成 ASP-DAC 2013 可布线性优化论文，并随该成果获得 2023 ASP-DAC 十年回顾最具影响力论文奖。其培养价值在于把物理设计、通信优化与领域定制计算连接起来，是 CECA/UCLA 协作论文和领域定制计算方法之间的桥梁节点；其毕业后的具体职位公开资料不足，故不强行标注去向。

5. [Karthik Gururaj]（高能效计算研究者，丛京生博士生）

Karthik Gururaj 的 UCLA 博士论文《Energy Efficient Computing Using Static-Dynamic Co-optimizations》在学位数据库中明确列 Jason Cong 为指导教师。其研究围绕静态优化与运行时动态优化结合，以在性能约束下减少能耗，覆盖调度、动态电压频率调整、近似计算等问题。该学生案例显示，丛京生的培养范围并不局限于传统 FPGA 映射，而是延展到面向移动设备和数据中心的系统级高能效计算；本轮未获得其当前正式任职的一手页面，去向标注为（待核实）。

6. [Peipei Zhou]（FPGA 定制计算研究者，丛京生博士生）

Peipei Zhou 的博士论文《Modeling and Optimization for Customized Computing: Performance, Energy and Cost Perspective》明确列 Jingsheng Jason Cong 为导师。论文从芯片、节点和集群三个层面研究 FPGA 定制计算的性能、能耗与成本建模，涉及 HLS 流水线、互连局部性、云端 FPGA 实例与资源优化。这一训练方向直接体现了领域定制计算中心“算法—体系结构—云平台”的研究范式；其毕业后的单位或职务未在本次一手资料中确认，故标为（待核实）。

7. [Suhail Basalama]（深度神经网络硬件加速研究者，丛京生博士生）

UCLA VAST 实验室于 2026 年 6 月公布的新闻明确将 Suhail Basalama 列为丛京生指导的最新博士之一，其论文题为《Automating Hardware Acceleration of Deep Neural Networks Using Dataflow Architectures》。他还与 Yuze Chi、Robert F. Lucas、Jason Cong 合作发表面向共轭梯度求解的 FPGA 加速研究。该案例代表丛京生近年的培养重心：将经典 HLS/可重构计算能力推进到深度神经网络和数据流架构的自动化加速；其毕业后的具体去向尚待公开资料确认。

8. [Wan-Hsuan Lin]（量子计算编译与体系结构研究者，丛京生博士生）

UCLA VAST 实验室 2026 年新闻将 Wan-Hsuan Lin 列为丛京生指导的最新博士之一，其论文题为《Compilation and Architecture Design for Quantum Computing》，聚焦可扩展量子编译工具与体系结构—软件协同设计。该学生节点显示，丛京生近年的培养版图已从 FPGA/HLS 和领域定制计算延展到量子计算自动化；其毕业后的具体去向待核实。

除上述人员外，UCLA 官方页面还列出其学生/博士后进入高校和产业界的总体去向，并称其中 2 人成为 IEEE Fellow、6 人获 NSF CAREER Award。这说明其人才网络不仅聚集在 UCLA，也通过北大 CECA 和多个北美、亚洲高校及半导体企业形成长期扩散。

四、学术合作网络

4.1 实验室内部合作

丛京生在 UCLA 的核心合作载体是 VAST 实验室与领域定制计算中心。VAST 由原 VLSI CAD Laboratory 演变而来，研究重心从 FPGA 映射和物理设计逐渐扩展至 HLS、可重构加速与领域定制计算。实验室项目页面显示，近数据计算方向的在读成员包括 Jason Lau、Mrunal Patel、Weikang Qiao、Neha Prakriya，校友包括 Zain（Zhenyuan）Ruan 和 Zhenman Fang；这类项目围绕存储层级、数据移动和近存计算展开。

内部合作在技术上体现为三条相互支撑的路径：其一是以 FlowMap 等为代表的 FPGA 技术映射和物理设计；其二是以 xPilot、AutoPilot 为代表的 C/C++/SystemC 到 RTL 高层次综合；其三是把自动化工具用于机器学习、大数据、基因组和存储系统加速。Zhiru Zhang、Bingjun Xiao、罗国杰、Zhenman Fang、Yiping Fan、Wei Jiang等共同作者处于这些路径的交汇处。

4.2 跨机构合作

最具结构性的跨机构合作是 北京大学—UCLA 理工联合研究所。该研究所由 Jason Cong 与北大李晓明担任联合主任，机制上包含合作委员会、科学咨询委员会、核心教师以及访问教师、研究人员和学生交流机制。它为 CECA 的跨境人才流动和共同研究提供了制度化通道，而不仅是个人合作。

在北大侧，CECA 的全职教师包括罗国杰、梁云、孙广宇、王韬、林亦波、许辰人等。丛京生与罗国杰的合作最为直接，涵盖 3D IC 物理设计、可布线性优化、近数据和可重构架构；罗国杰的北大—UCLA教育经历使其成为连接节点。孙广宇与 Jason Cong、Yuan Xie 等共同发表新型存储与加速器架构工作，反映 CECA 在存储、CNN 加速器和高能效系统层面的交叉协作。梁云的异构计算、编译技术和嵌入式系统方向，则与领域定制计算的系统软件侧具有主题交集。王韬曾于 2010 年底至 2016 年 8 月任 CECA 执行副主任，并曾在 Intel 任主任研究员；但现有资料不能证明其为丛京生学生，应定位为 CECA 的组织与应用合作节点。

在美国高校合作方面，NSF Expeditions 项目将 UCLA 与 Rice、Ohio State、UC Santa Barbara 的教师群体联结起来；PRISM 项目中，丛京生与 UCLA 的 Yizhou Sun 合作，并与 UC San Diego 主导的智能存储和内存中心协同。这些合作将 FPGA/HLS 方法推进到云计算内存和存储系统。

4.3 国际合作

国际合作网络以可重构计算、EDA 和体系结构学术共同体为轴心。除北美高校外，丛京生学生/博士后进入韩国仁荷大学、加拿大 Simon Fraser University 等机构任教；罗国杰回到北京大学，形成中美双向网络。FCUDA 项目还涉及 UCLA、UIUC 和新加坡 Advanced Digital Science Center（ADSC），将 GPU 编程模型到 FPGA 的转换置于跨国研究协作框架。

在学术组织层面，他长期参与 ASP-DAC、DAC、FPGA、ICCAD、ISCAS、ISPD、ISLPED 等会议的技术/执行委员会，曾任 ACM SIGDA Advisory Board 成员（1993—1999）和 IEEE Circuits and Systems Society Board of Governors 成员（2000—2004）。这使其合作网络不仅依靠共同论文，也通过 EDA 与可重构计算领域的会议评审、专题报告和学术服务持续扩张。

五、业界合作关系深度分析

5.1 产业合作：从算法工具到 FPGA 产品生态

丛京生的产业影响力的关键特点，是将论文中的算法和编译技术通过衍生公司、IP/工具链以及企业顾问关系转化为可部署产品。早期 FlowMap 解决 FPGA LUT 技术映射的延迟优化问题，获得 2011 ACM/IEEE A. Richard Newton Technical Impact Award；UCLA 官方页面称其为 FPGA 技术映射领域的先驱性工作，并指出其对研究界和产业界具有显著影响。

在高层次综合方面，UCLA 的 xPilot 研究被 AutoESL 商业化为 AutoPilot：该工具从 C、C++ 或 SystemC 描述自动生成针对 FPGA/ASIC 平台优化的 RTL，并同时考虑逻辑、互连、性能和功耗。Xilinx 于 2011 年收购 AutoESL；UCLA 页面记载，AutoPilot 随后更名为 Vivado HLS，成为被广泛使用的 FPGA HLS 工具。关于其后进一步融入 Vitis HLS 的产品演进，虽有行业资料支持，但本报告将其表述为产品路线延续，具体版本转换细节以 AMD/Xilinx 官方文档为准。

他还在 Atrenta、eASIC、Get2Chip、Magma Design Automation、Ultima Interconnect Technologies 等 EDA/硅 IP 公司担任技术顾问或技术顾问委员会成员。UCLA 新版页面进一步列出 Inspirit IoT 和 Microsoft Research Asia，并给出多家并购去向：Atrenta 于 2015 年被 Synopsys 收购、eASIC 于 2018 年被 Intel 收购、Get2Chip 于 2003 年被 Cadence 收购、Magma 于 2012 年被 Synopsys 收购。由此可见，其业界联系并非只集中于单一 FPGA 厂商，而是覆盖 EDA、可编程逻辑、硅 IP、云与边缘加速生态。

5.2 创业孵化：UCLA 技术转移的连续链条

丛京生是连续创业者，其公司序列可分为四个层次：

Aplus Design Technologies（1999—2003）：由其创办并任总裁，开发 FPGA 架构评估和物理综合工具；2003 年被 Magma 收购，后随 Magma 并入 Synopsys。这一路径对应其 FPGA 映射、物理设计和EDA工具积累。
AutoESL Design Technologies（2006—2011）：由其共同创办、任首席技术顾问，商业化 UCLA HLS 研究。2011 年被 Xilinx 收购，是“大学算法—HLS 工具—主流 FPGA 开发流程”的代表性转化案例。
Neptune Design Automation（2011—2013）：其共同创办并任首席科学家，开发当时高速度、高可扩展性的 FPGA 物理设计工具，2013 年被 Xilinx 收购。
Falcon Computing Solutions：其共同创办，任董事长及首席科学顾问，提供面向数据中心和边缘计算 FPGA 加速的编译工具与加速器 IP；2020 年被 Xilinx 收购。

这一连续创业链说明其产业化不只是“学生创业后被收购”，而是通过 VAST/领域定制计算中心反复将同一技术栈的不同层次进行转移：底层映射和布局布线、HLS 编译、中层工具链、上层数据中心/边缘加速 IP。更重要的是，UCLA 官方简介明确指出多名学生和博士后与其共同参与这些创业实体，产业节点与人才培养节点高度重合。北大 CECA 因而不仅获得论文合作，也通过罗国杰等回流人才获得工具、方法和产业网络的外溢。

应避免过度推断：公开资料可确证 Aplus、AutoESL、Neptune 和 Falcon 的角色与收购关系，但各公司股权结构、每位学生的具体创始人身份、以及技术在现行产品中占比，均需逐项查验公司档案后才能作更细判断。

六、重要奖项与学术兼职

时间	奖项/兼职	公开确认的意义
1993	NSF Young Investigator Award；UCLA Northrop Outstanding Junior Faculty Research Award	早期学术成长阶段的重要竞争性荣誉
2000	IEEE Fellow	表彰其在集成电路计算机辅助设计、物理设计自动化、互连优化和 FPGA 综合方面贡献
2005—2008	UCLA 计算机科学系主任	系级学术组织与管理职务
2008	ACM Fellow	表彰其对 EDA 的贡献
2010	IEEE Circuits and Systems Society Technical Achievement Award	表彰 EDA、FPGA 综合、VLSI 互连优化和物理设计自动化贡献
2011	ACM/IEEE A. Richard Newton Technical Impact Award in EDA	表彰 FPGA 技术映射的先驱性贡献及产业影响
2014、2015、2017	ICCAD/ASP-DAC 十年回顾最具影响力论文奖	反映其在 3D IC 热驱动设计等方向工作的长期影响
2016	IEEE Computer Society Technical Achievement Award	表彰为 FPGA 高层次综合建立算法基础
2017	美国国家工程院院士	表彰 FPGA 综合创新推动应用特定可编程逻辑
2019	SIA/SRC University Research Award	表彰推进美国半导体技术的大学研究贡献
2020	美国国家发明家学院 Fellow；Volgenau Chair	发明转化与 UCLA 学术讲席认可
2022	IEEE Robert N. Noyce Medal；FPGA and Reconfigurable Computing Hall of Fame	前者表彰半导体技术与产业贡献；后者为 FlowMap 论文入选，官方页面记载其为该名人堂首位入选者
2023	中国科协 Outstanding Scientist Award；TODAES Best Paper Award；ASP-DAC 十年回顾最具影响力论文奖	学术共同体与论文影响力认可
2024	美国艺术与科学院成员；Phil Kaufman Award	分别体现跨学科荣誉与 EDA 杰出贡献认可
长期学术服务	ACM SIGDA Advisory Board（1993—1999）；IEEE CAS Society BoG（2000—2004）；多项 EDA/体系结构会议技术与执行委员会、期刊编委	通过 DAC、ICCAD、FPGA、ASP-DAC、ISPD、ISLPED 等国际会议和 ACM TODAES、IEEE TVLSI 等期刊参与学术治理

注：UIUC Grainger 学院截至 2025 年 2 月的校友页面明确记载他于 2022 年获 IEEE Robert N. Noyce Medal；UCLA 页面将该奖项误写作“Robert N. Royce Medal（2021）”。本报告采用 UIUC 页面所示的“2022、Noyce”表述。

七、Connection圈层总结

第一圈层：UCLA VAST/领域定制计算核心。 丛京生以 VAST 实验室、领域定制计算中心为中心，连接 HLS、FPGA 映射、物理设计、存储/近数据计算和AI加速等方向。Zhiru Zhang、Bingjun Xiao、罗国杰、Zhenman Fang以及 AutoPilot 共同作者群构成了论文、工具和人才三位一体的核心圈。

第二圈层：北大—UCLA 制度与人才回流圈。 北大本科经历、2000 年以来的客座/访问联系、北大—UCLA 理工联合研究所共同主任职务、CECA 顾问委员会主席角色，使其与北大形成长期制度纽带。罗国杰从北大本科到 UCLA 博士再回 CECA 任执行主任，是这一圈层的标志性节点；孙广宇、梁云、王韬等 CECA 教师则在存储、异构计算、系统应用和组织运作层面构成协同网络。

第三圈层：跨校研究合作与国际学术共同体。 NSF Expeditions 将 UCLA 与 Rice、Ohio State、UC Santa Barbara 连接；FCUDA 联结 UCLA、UIUC 和新加坡 ADSC；PRISM 延伸至 UC San Diego。学生/博士后在 Cornell、Georgia Tech、Purdue、UIUC、UT Austin、Simon Fraser、北京大学等高校任教，使该圈层具有高流动性和持续再生产能力。

第四圈层：EDA—FPGA 产业转化圈。 Aplus—Magma/Synopsys、AutoESL—Xilinx、Neptune—Xilinx、Falcon—Xilinx 构成清晰的 UCLA 技术转移链；Atrenta、eASIC、Get2Chip、Magma、MSRA等顾问关系则扩展到 EDA、硅 IP、半导体和云计算企业。其特征是从算法创新到工程工具再到商业平台的闭环。

总体判断。 丛京生的网络不是以单一院校或单一课题为中心的传统师承网，而是以“FPGA/EDA 方法论—HLS 工具链—领域定制计算应用—创业与并购—跨校人才回流”为骨架的多层网络。北大 CECA 在其中承担了中国侧的人才培养、前沿系统研究和中美协作枢纽功能；UCLA VAST 则是核心方法与创业孵化源头。对学生的直接师生关系和具体职位，本报告仅在官方或充分可靠来源明确支持时作肯定表述，其余均已标注“待核实”。

北京大学 丛京生 教授