近日，第63届设计自动化会议（The 63rd Design Automation Conference, DAC 2026）录用结果揭晓，实验室硕士生侯崯波（导师蒋文斌教授）、博士生赵文举（导师廖小飞教授）、杜忠承（导师叶晨成教授）、王润泽（导师廖小飞教授）、牛齐元（导师张宇教授）、李可欣（导师廖小飞教授）、张祎（导师廖小飞教授）、周静怡（导师郑龙教授）共计8篇论文被录用。

侯崯波的论文题目为“A Locality-Aware Temporal Motif Mining Accelerator with Chunk-Based Search Tree Expansion”，文章提出了基于分块的搜索树扩展机制的时序模体挖掘加速器LTMiner，以充分利用不同任务之间的强数据局部性提升性能。

赵文举的论文题目为“FuseDot: A Multiplication-Fused Dot Product Accelerator for Efficient LLM Inference”，论文利用低比特量化中可融合的乘法特性，提出了一种新的点积计算范式——MFDP，通过将相同权重的乘法操作融合为单次运算，显著减少乘法次数。

杜忠承的论文题目为“HyperWafer: Communication-Aware Sparse Matrix Multiplication on Wafer-Scale Chips”，文章提出 HyperWafer：面向 WSC 的通信感知 SpGEMM 软硬件协同框架。算法上以加权超图建模高阶通信依赖，并进行通信中心划分与拓扑感知映射；硬件上结合稀疏感知执行引擎与拥塞敏感运行时路由，兼顾吞吐与拥塞抑制。

王润泽的论文题目为“HBSpec: A Hybrid-Bonding-based Heterogeneous Accelerator for Efficient Tree-Structured Speculative Decoding”，论文提出了面向树状投机解码的混合键合（Hybrid-Bonding, HB）异构加速器HBSpec，其在逻辑芯片上定制处理单元以提升NMP计算能力，并提出通信优化型数据映射策略，以降低分布式内存设计中的跨Bank数据访问开销。同时，其设计感知算术强度的自适应算子调度器，实现硬件资源的动态分配，引入Tree-KV池管理机制，以缓解投机分支被拒绝带来的KV缓存碎片问题。

牛齐元的论文题目为“PiHG: A Redundancy-Free Heterogeneous Graph Neural Network Accelerator via a Pivot-Centric Approach”，文章提出了以枢纽为中心的加速器PiHG。它首先通过枢纽顶点定义的微图来识别值得共享的重叠区域，之后通过微图内无冗余聚合与重叠驱动的微图间归约，以充分重用这些区域中的特征向量并消除冗余计算，从而显著减少了不规则的片外内存访问。

李可欣的论文题目为“An Energy-Efficient Dataflow Architecture for Efficient MoE Model Inference”，针对控制流架构与动态稀疏执行之间的结构性失配问题，论文提出 FineMoE，一种面向 MoE 推理的数据流驱动专用加速架构，在多种主流 MoE 模型上均显著优于现有 GPU 推理框架，并大幅降低了推理能耗。

张祎的论文题目为“DyPamear: Efficient and Scalable Dynamic Graph Pattern Mining on Practical Processing-in-Memory Architecture”，文章提出首个面向实际 Processing-in-Memory（PIM）硬件的全栈软硬件协同设计 DGPM 加速系统——DyPamear。该系统构建于新兴商用 PIM 平台 UPMEM 之上。

周静怡的论文题目为“Dart: Towards Redundancy-Free RTL Simulation via DAG-Driven Execution”，论文提出了Dart框架，首次从有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的视角系统性地消除跨激励冗余计算。

Design Automation Conference（DAC）是电子设计自动化与集成电路系统领域最具影响力的国际会议之一，长期聚焦芯片设计自动化、体系结构与系统协同优化等前沿方向，属于中国计算机学会CCF A类会议。该会议近五年的录用率约为23%。

（通讯员：侯崯波、赵文举、杜忠承、王润泽、牛齐元、李可欣、张祎、周静怡）