——　第三部分 国家杰出青年科学基金及创新研究群体学术带头人选介　——

窦　勇 2011年度国家杰出青年科学基金获得者

　　窦勇研究员参加银河系列高性能计算机研制工作，历任设计师、主任设计师、副总设计师，作为自然科学基金“千万亿次高性能计算机”创新群体主要骨干成员，重点开展基于FPGA的算法加速器异构并行体系结构研究。获得军队科技进步一等奖1 项，军队科技进步二等奖3 项，荣立三等功3 次。主要学术成果如下:

　　1. 在FPGA高性能计算方面，不仅通过实践证实了FPGA实现双精度浮点运算的可行性，同时在理论上定量地给出了算法加速器系统结构均衡性与性能可扩展性的关系。相关论文他引次数达到110余次，在同年ACM FPGA会议24篇论文中排第二位；美国弗吉尼亚工业大学可重构计算实验室撰写综述论文探讨FPGA实现超级计算可行性，其中全文共10余处引用该成果，至少4个自然段评价这一工作。

　　2. 在Linpack算法加速器研究中，在国际上首先提出了可选主元LU分解硬件加速器结构，论文连续两年在可重构计算顶级会议FCCM上发表，是该会议举办以来中国大陆研究机构首次发表论文，也是迄今为止唯一在该会议发表的中国大陆研究机构论文。

　　3. 针对FPGA是否能够高效加速四倍浮点精度算法这一问题，面向科学计算中最常用的向量内积操作，提出精确内积算法，能够获得精确的乘累加结果。以128位和256位浮点计算为例，在FPGA平台上实现了向量点积和LU分解加速器原型，实验结果表明，在取得10到24位精度提高的同时，与运行在Intel四核处理器上的软件高精度相比，可获得29到56倍的加速效果。

　　4. 针对生物信息学序列与基因组分析领域的若干典型算法，提出了基于FPGA的细粒度并行计算结构，达到高效加速计算的目的，并使用动态重构技术实现不同应用之间的快速切换，提高了可重构算法加速器对应用程序的适应性。构建了生物信息数据库搜索BLAST算法加速器，改变传统通用计算模式的串行比对为细粒度并行比对，实现同时多种子并行检测。设计了RNA二级结构预测Zuker算法加速器，针对Zuker算法复杂的数据依赖关系，提出了高效细粒度并行算法，在FPGA芯片上首次对完整Zuker算法实现硬件加速。相关论文被美国华盛顿大学学者在FCCM2010国际会议论文引用，它用三个自然段描述的这一设计方案，将此成果作为FPGA加速Zuker算法的基准，进行方案比较。

　　在国家自然科学基金等项目的支持下，窦勇研究员发表学术论文60余篇，其中国际刊物论文18篇，多次担任国际学术会议的程序委员会委员或主席。现任中国计算机学会体系结构专委会主任。