由丛京生教授，张宸博士（CECA员工、现微软亚洲研究院研究员），孙广宇副教授、以及合作者Zhenman Fang教授、Peipei Zhou、Peichen Pan博士于2018年10月发表在IEEE计算机辅助设计期刊（IEEE TCAD）题为“Caffeine: Towards Uniformed Representation and Acceleration for DeepConvolutional Neural Networks”的论文，获得IEEE设计自动化委员会（CEDA）颁发的2019年DonaldO. Pederson最佳论文奖。
Donald O. Pederson最佳论文奖旨在表彰近两年在IEEE TCAD期刊发表的最佳论文。评选过程首先由IEEE TCAD的现任副主编提名最佳论文候选。在最近两年发表的论文中，获得最高引用或最高下载的论文将被整个编辑委员会自动提名，以供评审和投票。
今年编辑委员会提名了五篇论文，另有九篇论文获自动提名。投票结束后、确认最终获奖名单前，由保密的评审委员会来评阅前五篇论文。遴选委员会一致同意并宣布两篇论文成为共同获奖者。该奖项于2019年6月4日在拉斯维加斯举行的设计自动化年会（DAC）颁发。
此次是中国大陆单位首获 IEEE TCAD Donald O. Pederson 最佳论文奖（历年获奖单位请见下表）。张博士、孙教授、丛教授曾在 FPGA'15 发表深度神经网络 FPGA 加速器设计的开创性工作，被 TPU 等论文引用，引用数在4年内达到近800次。软硬件协同设计工具 Caffeine 能将 Caffe 格式的深度神经网络转化为 FPGA 加速器，是 FPGA'15 工作的深入拓展。
背景阅读：
· IEEE TCAD和DAC分别是电子设计自动化领域的顶级期刊和顶级学术会议，均为中国计算机学会推荐的计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域A类国际学术刊物。
· Caffeine论文下载
https://doi.org/10.1109/TCAD.2017.2785257
