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北京大學

課題組活躍于當今“卡脖子”的芯片設計自動化（EDA）軟件前沿，專攻高效高性能仿真求解，機器學習輔助優化算法等。相關成果在英偉達、東芝存儲、Cadence 等國際知名公司應用。自 2019 年以來，課題組的本科實習生已經發表了 6 篇以上領域頂級會議論文。?

1. 圖算法異構計算

芯片設計流程涉及大量圖算法，如布局布線、時序分析等，均是在圖上進行計算，耗費了大量運行時間。傳統以多線程 CPU 為運行平臺的仿真/優化算法遇到了帶寬、并行度和吞吐量的瓶頸，無法滿足越來越復雜設計需求。通過 GPU 和 FPGA 這類計算資源構建異構計算平臺，加速傳統設計自動化算法已經成為一種趨勢。課題組針對 EDA 中的圖計算問題研究異構算法，發布了世界首個 GPU 加速的開源布局優化軟件 DREAMPlace，已經在業界多家公司得到應用 [DAC’19, TCAD’20]；近期提出了世界首個全 GPU 加速的時序驗證軟件，也引起了廣泛的關注 [ICCAD’20, ICCAD’21]。?

2. 機器學習輔助 ASIC/FPGA 布局布線優化算法

AI for EDA 是解決芯片設計中跨層次優化問題的重要手段。利用 AI 建立跨層次預測模型，能夠幫助求解器篩選優等解，剪枝劣等解，提高整體優化性能。課題組在針對 ASIC 和 FPGA 布局布線這類組合優化問題深入探索，提出了利用卷積神經網絡預測布線擁塞 [ASPDAC’20]，利用圖神經網絡預測電路約束 [ASPDAC’21]，利用強化學習搜索最優布線順序 [DATE’21] 等技術，刷新了 SOTA 成績。?

3. 交互式模擬版圖自動化算法

模擬電路長期以來依靠手工繪制版圖，工作繁瑣枯燥，設計效率低下。模擬版圖自動化已經成為了近 5 年探索的熱點，包括美國國防部高等計劃研究署（DARPA）在內的多個機構資助了多個模擬版圖自動化項目，推動模擬電路設計方法的變革。課題組基于人機交互的設計理念，提出了首個交互式模擬版圖編輯軟件方案，填補了全自動版圖生成與手工版圖生成的性能差距 [DAC’21]。該方案有望將設計師的工作效率提升多個數量級，已有多家模擬電路設計公司對該方案表達了興趣。

導師簡介

林亦波老師是北京大學計算機系助理教授（2019 年入職北大），北大博雅青年學者，博士生導師。他分別于 2013 年和 2018 年在上海交通大學和 UT Austin 獲得學士和博士學位。他的主要研究興趣包括芯片設計自動化軟件、機器學習應用、GPU/FPGA 加速算法等。他已在國際頂級會議和期刊發表70多篇論文，并多次獲得國際會議最佳論文獎（DAC, ISPD, Integration, SPIE），并發布了多個業界領先的開源軟件。他還多次擔任國際頂級會議 DAC、ICCAD 等的技術程序委員會（TPC）成員。更多信息可以在 http://yibolin.com/ 找到。

實習生要求

現實驗室招收若干大一、大二、大三實習生（目前仍有 2023 級及之后的博士名額）。EDA 是一門交叉學科，實驗室歡迎計算機、智能、電子、微電子、數學、物理等相關背景的同學。實習生將作為合作者參與進行中的研究項目或發掘新課題，同步獲得導師和高年級學生的指導，面向實際問題解決技術挑戰，提煉科學問題并發表高水平學術論文。

?投遞方式?

?????yibolin@pku.edu.cn

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的科研实习 | 北京大学计算机系林亦波老师芯片设计软件组招收实习生的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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