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与“启明二号”
项目组那边热火朝天的启动氛围不同,位于启明芯总部大楼另一侧、安保级别更高的EdA研发中心,则呈现出一种截然不同的景象。
这里没有喧嚣的讨论,只有键盘敲击的噼啪声和服务器风扇低沉的嗡鸣。
空气中弥漫着一种高度专注、近乎凝滞的学术气息。
由李志远领衔的这支“盘古”
EdA团队,是林轩倾注了巨大心血和资源的“秘密武器”
,他们的目标,是攻克被誉为现代集成电路设计“三座大山”
之一(另两者是逻辑综合和仿真验证)的核心技术——布局布线(placeandRoute,p&R)。
p&R是芯片设计的后端物理实现阶段,它决定了芯片上数百万甚至数千万个逻辑门如何被精确地放置在硅片上,并用复杂的金属导线网络连接起来,直接关系到芯片的性能(速度)、功耗、面积(成本)以及制造良率。
长期以来,这一领域一直被美国的三大EdA巨头——cadence、Synopsys和被收购前的Avant!(其核心技术后被Synopsys继承)——所垄断。
他们投入了数十年时间和数以亿计的美元,积累了深厚的技术壁垒和专利护城河。
任何后来者想要挑战,都如同蚍蜉撼树。
但林轩坚信,掌握核心EdA工具,是启明芯未来摆脱“卡脖子”
风险、建立真正技术优势的关键。
他不仅亲自指明了技术方向(强调采用更先进的算法思想,如启发式搜索、机器学习雏形、并行计算等),更是不惜血本,从全球各地招募顶尖的算法专家、软件架构师,并配备了当时最顶级的计算资源。
李志远,这位曾经在硅谷EdA公司郁郁不得志的天才工程师,正是在林轩的感召和充分授权下,得以将自己的才华和抱负,倾注到“盘古”
这个宏伟的项目中。
过去一年多里,李志远和他的团队几乎是夜以继日地工作。
他们从最基础的数学模型开始研究,阅读了浩如烟海的学术论文,尝试了各种不同的算法路径。
林轩时不时会过来和他们进行深入的技术探讨,提出一些看似天马行空、却往往能切中要害的“点子”
或“方向指引”
。
比如,林轩曾建议他们不要拘泥于传统的模拟退火或遗传算法,可以尝试将两者的优点结合起来,并引入一些基于“机器学习”
的思想,让布局引擎能够根据电路的特点进行“智能”
优化。
这一点子,成为了“盘古”
p&R引擎取得突破的关键。
这天下午,李志远盯着自己工作站屏幕上刚刚运行结束的一个p&R任务结果,眼睛瞪得滚圆,呼吸都变得有些急促。
屏幕上显示的是一个被称为“IwLS93vp1”
的标准布局布线测试电路的结果。
这是一个业界公认的、规模不大但布局布线难度很高的测试案例,经常被用来检验新的p&R算法性能。
他们刚刚完成了一次关键的算法迭代——将之前分别开发的、基于“启发式模拟退火”
的全局布局引擎,和一种借鉴了“蚁群算法”
思想的、具有自适应拥塞预测能力的全局布线引擎,进行了更深层次的耦合与协同优化。
结果……令人难以置信!
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