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耿浩
助理教授、研究员、博导
博士毕业院校： 香港中文大学
电话：
办公室： 信息学院3-332
个人主页： https://true-genghao.github.io/genghao/
专业方向：
单位：
所属课题组：
研究方向： 机器学习赋能集成电路设计自动化（EDA），主要聚焦于芯片设计空间探索、可制造性设计、计算光刻
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耿浩，信息学院助理教授、研究员、博导。

耿浩博士于 2021 年在香港中文大学获得计算机科学与工程博士学位。2022 年 4 月加入上海科技大学信息学院后摩尔中心。已入选国家高层次青年人才计划、上海市浦江人才、上海市海外领军人才（青年）、浦东明珠菁英人才、上科大优秀教师。

耿浩教授主要研究AI及大模型赋能集成电路设计自动化（EDA），聚焦于计算光刻、芯片设计空间探索、可制造性设计等方向。近年来，耿浩教授在 EDA 领域国际知名期刊如 IEEE TCAD、国际知名学术会议如 DAC、ICCV、ICCAD 、DATE、ASPDAC 等上共发表论文六十余篇。他获得2025年DAC 会议、2025年ICCAD会议、2024年DAC 会议、2019年ASPDAC 会议最佳论文奖提名。耿浩教授长期担任 TCAD、TCAS-I、ICCAD、TCAS-II、ASPDAC、TODAES、JVLSI 等国际知名期刊/会议审稿人。


在校生
  • 姓名：陈禹阳
    身份：博士研究生
    教育背景：
    邮箱：chenyy2022@shanghaitech.edu.cn
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：骆东迩
    身份：博士研究生
    教育背景：
    邮箱：luode2022@shanghaitech.edu.cn
    研究方向：集成电路设计空间探索
  • 姓名：邬一闻
    身份：博士研究生 (co-supervised by Prof. Yu Jingyi)
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：AI4计算光刻
  • 姓名：何洪权
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：李炘恒
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：设计空间探索
  • 姓名：王柳柯
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：李天羿
    身份：博士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：王朕
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：马凯
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：物理设计，计算光刻
  • 姓名：王楠
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：Layout Pattern Matching, MRC, DRC
  • 姓名：董涵彬
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：DRC MRC Layout Matching
  • 姓名：黄子骋
    身份：直博生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：计算光刻
  • 姓名：唐哲鑫
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    邮箱：
    研究方向：AI及AI4IC制造
校友
  • 姓名：陈禹阳
    身份：博士研究生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：骆东迩
    身份：博士研究生
    教育背景：
    研究方向：集成电路设计空间探索
    毕业去向：
  • 姓名：邬一闻
    身份：博士研究生 (co-supervised by Prof. Yu Jingyi)
    教育背景：
    研究方向：AI4计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：何洪权
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：李炘恒
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：设计空间探索
    毕业去向：
  • 姓名：王柳柯
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：李天羿
    身份：博士研究生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：王朕
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：马凯
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：物理设计，计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：王楠
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：Layout Pattern Matching, MRC, DRC
    毕业去向：
  • 姓名：董涵彬
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：DRC MRC Layout Matching
    毕业去向：
  • 姓名：黄子骋
    身份：直博生
    教育背景：
    研究方向：计算光刻
    毕业去向：
  • 姓名：唐哲鑫
    身份：硕士研究生
    教育背景：
    研究方向：AI及AI4IC制造
    毕业去向：

2025年春季    EE215A    集成电路设计自动化

2024年秋季    CS101       算法与数据结构

2024年春季    SI365       AI赋能集成电路设计制造

2024年春季    EE215A    集成电路设计自动化

2023年秋季    CS101       算法与数据结构

2023年春季    EE215A    集成电路设计自动化

2022年秋季    CS101       算法与数据结构




  • 1. Yiwen Wu*, Yuyang Chen*, Shuo Yin, Nan Wang, Tao Wu, Xuming He, Hao Geng#, Jingyi Yu#, LVM-MO: A Large Vision Model Pioneer for Full-Chip Mask Optimization, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, Jun. 22–25, 2025. (Best Paper Award Nomination),
  • 2. Yuyang Chen*, Yiwen Wu*, Jingya Wang, Tao Wu, Xuming He, Jingyi Yu#, Hao Geng#, LLM-HD: Layout Language Model for Hotspot Detection with GDS Semantic Encoding, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, Jun. 23–27, 2024 (Best Paper Award Nomination),
  • 3. Zhen Wang*, Hongquan He*, Tao Wu, Xuming He, Qi Sun, Cheng Zhuo, Bei Yu, Jingyi Yu#, Hao Geng#, LMLitho: A Large Vision Model-Driven Lithography Simulation Framework, IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), Munich, Oct. 26–30, 2025,
  • 4. Donger Luo*, Tianyi Li*, Xinheng Li, Qi Sun, Cheng Zhuo, Bei Yu, Jingyi Yu, Hao Geng#, LLM-Augmented Multi-Modal Fusion for SoC Design Space Exploration, IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), Munich, Oct. 26–30, 2025,
  • 5. Liuke Wang*, Shenshuo Yao*, Shihan Wang, Zhen Wang, Zicheng Huang, Jingyi Yu, Hao Geng#, When Semi-Supervised LVM Meets Frequency-Based Critical Layout Pattern Selection, IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), Munich, Oct. 26–30, 2025,
  • 6. Donger Luo, Qi Sun, Xinheng Li, Cheng Zhuo, Bei Yu, Hao Geng#, From Flatland to Forest: Exploring Pareto-optimal Design through RTL Hierarchy Trees, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, Jun. 22–25, 2025,
  • 7. Kai Ma, Zhen Wang, Hongquan He, Qi Xu, Tinghuan Chen, Hao Geng#, LMM-IR: Large-Scale Netlist- Aware Multimodal Framework for Static IR-Drop Prediction, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, Jun. 22–25, 2025,
  • 8. Donger Luo*, Qi Sun*, Xinheng Li, Chen Bai, Bei Yu, Hao Geng#, Knowing The Spec to Explore The Design via Transformed Bayesian Optimization, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, Jun. 23–27, 2024,
  • 9. Donger Luo, QI SUN, Qi Xu, Tinghuan Chen and Hao Geng#, Attention-Based EDA Tool Parameter Explorer: From Hybrid Parameters to Multi-QoR metrics, IEEE/ACM Proceedings Design, Automation and Test in Europe (DATE), Valencia, Spain, Mar. 25–27, 2024,
  • 10. Hongquan He, Guowen, Qi Sun Kuang, Hao Geng#, PoLM: Point Cloud and Large Pre-trained Model Catch Mixed-type Wafer Defect Pattern Recognition, IEEE/ACM Proceedings Design, Automation and Test in Europe (DATE), Valencia, Spain, Mar. 25–27, 2024,
  • 11. Hao Geng, Tinghuan Chen, Yuzhe Ma, Binwu Zhu, Bei Yu#, PTPT: Physical Design Tool Parameter Tuning via Multi-Objective Bayesian Optimization, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2023, vol. 42, no. 01, pp. 178–189
  • 12. Hao Geng, Yuzhe Ma, Qi Xu, Jin Miao, Subhendu Roy, Bei Yu#, High-Speed Adder Design Space Explo- ration via Graph Neural Processes, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022, vol. 41, no. 8, pp. 2657–2670
  • 13. Hao Geng, Haoyu Yang, Lu Zhang, Fan Yang, Xuan Zeng, Bei Yu#, Hotspot Detection via Attention-based Deep Layout Metric Learning, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022, vol. 41, no. 8, pp. 2685–2698
  • 14. Hao Geng, Wei Zhong, Haoyu Yang, Yuzhe Ma, Joydeep Mitra, Bei Yu#, SRAF Insertion via Supervised Dictionary Learning, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2020, vol. 39, no. 10, pp. 2849-2859 (ASPDAC Best Paper Award Nomination)
  • 15. Hao Geng, Qi Xu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu#, PPATuner: Pareto-driven Tool Parameter Auto-tuning in Physical Design via Gaussian Process Transfer Learning, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 2022, pp. 1237–1242
  • 16. Hao Geng, Fan Yang, Xuan Zeng, Bei Yu#, When Wafer Failure Pattern Classification Meets Few-shot Learning and Self-Supervised Learning, IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), 2021,
  • 17. Qi Xu, Hao Geng#, Song Chen#, Bo Yuan, Cheng Zhuo, Yi Kang, Xiaoqing Wen#, GoodFloorplan: Graph Convolutional Network and Reinforcement Learning Based Floorplanning, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022, vol. 39, no. 10，pp. 3492 - 3502
  • 18. Qi Xu*, Hao Geng*, Tianming Ni, Song Chen, Bei Yu, Xiaoqing Wen#, Fortune: A New Fault-Tolerance TSV Configuration in Router-based Redundancy Structure, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), 2022, vol. 41, no. 10, pp. 3182–3187
  • 19. Su Zheng, Hao Geng#, Chen Bai, Bei Yu#, Martin Wong#, Boosting VLSI Design Flow Parameter Tuning with Random Embedding and Multi-objective Trust-region Bayesian Optimization, ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES) , 2023,