手機在旁邊不停的震動，但寧為仿若未覺。
最近一段時間，湍流算法那邊他幾乎完全放下了，全身心的投入到了EDA軟件這塊。
到不是湍流算法那邊已經(jīng)沒問題了，實際上之所以這個項目一直在實驗室里進行內(nèi)測，還沒有對外聯(lián)系進行大規(guī)模公測，也是因為遇到了技術(shù)瓶頸。
目前湍流算法在實驗室里的錯誤判斷率穩(wěn)定在十萬分之一點八左右，無法再進一步下降了。
十萬分之一點八的出錯率聽起來不算高，但如果應(yīng)用在12306這種售票網(wǎng)站跟APP的服務(wù)器上，卻很可怕。
用戶基數(shù)太大了。
每一億人次使用12306訂票，可能有1800多人被誤判為惡意爬蟲程序而受到懲罰，這得是多敗人品的一件事。更別提每年使用12306訂票系統(tǒng)的何止一億人次？
一個長假都不止了！
寧為跟三位輔助的研究員也不是沒想過辦法，幾個人一起頭腦風(fēng)暴過，對算法經(jīng)過了兩次迭代，但始終無法降低實驗室內(nèi)測的錯誤率。
這讓寧為有種感覺，湍流算法的進一步突破，可能需要他對整個系統(tǒng)的理解進一步加深，這是急不來的，索性先這么在實驗室掛著，多做一段時間的內(nèi)測，可用來分析的數(shù)據(jù)足夠多了，說不定就能從這些數(shù)據(jù)中找出一些端倪。
所以寧為便不再關(guān)注湍流算法那邊，畢竟EDA軟件項目組這邊，沒人比他更清楚這款軟件的結(jié)構(gòu)跟難點。
最大的難點其實就是讓芯片設(shè)計簡單化。
舉一個簡單的例子。
在使用主流EDA軟件做后端設(shè)計的時候，第一步一般是需要對標(biāo)準(zhǔn)庫進行設(shè)置。
需要的數(shù)據(jù)大概可以分為三類，分別為邏輯層、物理層跟設(shè)計。
這三類又能細(xì)分為六種文件，包括工藝文件、單元庫、子庫、綜合后網(wǎng)表文件、約束Pad位置的TDF文件跟綜合后給出的時序約束文件。
然后是芯片的整體布局，這是直接影響到芯片面積、速度信號完整性跟設(shè)計周期的重要步驟。要為模塊、輸入輸出接口、電源焊盤等等分配對應(yīng)的位置。
接下來是時鐘樹綜合，這也是一大挑戰(zhàn)。想想看，在集合數(shù)千萬甚至上億的晶體管后，要將時鐘信號零偏差的傳輸?shù)叫酒恳粋€局部區(qū)域本就是件不簡單的事情。
接下來是整體布線，這也是整個芯片設(shè)計最重要的物理實踐過程。
緊跟著還要進行設(shè)計規(guī)則檢查。
這些都做完之后，沒有問題了，再進入仿真環(huán)節(jié)……
按照寧為的想法，是要以上步驟完全縮減到一步到位，在對象庫中集成完成某一特定類任務(wù)的一級芯片架構(gòu)，即為容器，然后是二級架構(gòu)即為群，然后依次往下劃分……
操作者只需要將進行簡單的組合，經(jīng)過對已有結(jié)構(gòu)的簡單修補刪減之后，就能直接進入仿真環(huán)節(jié)。
這也是這款EDA軟件單純只是為了設(shè)計各類AI芯片的原因。
如果要用這種傻瓜方式設(shè)計通用芯片，寧為就算真把頭發(fā)耗光，也不可能解決得了傻瓜式操作這一難題。
但在AI芯片領(lǐng)域卻是能做到的。
就目前AI領(lǐng)域的情況來說，所謂智能算法一是快速尋求最優(yōu)解的過程。這些算法通過模擬一些自然過程，來解決復(fù)雜工程問題。
還有基于數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)，主要是從已知數(shù)據(jù)出發(fā)用來對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的規(guī)律等等。
所以寧為的設(shè)計理念很簡單。
比如首先搭載一個標(biāo)準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的容器，然后在子分類下方融入各種機器視覺類別的組，比如圖片識別、人臉識別、進階的表情識別、手勢識別等等。
群下再設(shè)組完成具體的加權(quán)、求和、激活、傳遞、回歸等單一功能。
操作者只需要輸入自己想設(shè)計的芯片類型，首先就會跳出對象庫中的容器框架，然后操作者再自行選擇這一框架下要實現(xiàn)的功能。
要讓操作者覺得簡單，對于軟件設(shè)計者來說就很難了。
寧為的目標(biāo)是在這款EDA推出之前起碼要在對象庫中設(shè)計五個容器結(jié)構(gòu)，以及相對應(yīng)可融合的群組結(jié)構(gòu)。
推向市場之后就簡單了，如果有人用，高階的設(shè)計團隊就能在學(xué)習(xí)軟件的各種標(biāo)準(zhǔn)跟說明后，自行設(shè)計容器，跟配套的群、組以及元器件，或者利用已有定義的元器件重新設(shè)計出功能更強悍的容器結(jié)構(gòu)跟配套群、組，上傳后，經(jīng)過審核部門多次驗證之后，納入到對象庫中。
但現(xiàn)階段這些工作必須他自己來做，畢竟實驗室調(diào)撥的那些教授們或者編程技術(shù)都不錯，但數(shù)學(xué)方面，還是要差了一點。
終于，忙碌了三個小時，又用早先定義好的元和組，構(gòu)建了好了一個容器下的群結(jié)構(gòu)，寧為靠在椅子上長出了口氣。搞科研項目是真心的累，尤其是碰到難解問題的時候。
湍流算法那邊遇到瓶頸，EDA這邊又離不開人，寧為開始反省自己是不是真的太過貪心了，把科研問題想的太簡單了。
隨手拿起手機，這才發(fā)現(xiàn)寢室群里今天格外熱鬧。
一大早已經(jīng)刷了幾十條消息。
腦子有些悶，正好看看這幫人在鬧什么，休息一下腦子。
然后看到了經(jīng)典大變臉的完整版步驟。
最初，幾個人輪番在群里@他，威脅的意思很重。
“寧娃娃，你還不回寢室，我們決定要開除你的寢籍了！”
“寧娃娃，爸爸們想你了?！?p> “小寧啊，翅膀硬了是不是？”
大概是見他一直沒回應(yīng)，口氣開始軟了些。
“小老弟，別鬧了，有急事相商，快回消息?！?p> 再到后來，完全放軟。
“寧哥，寧老總，你不能真的見死不救啊。”
最后，徹底服帖，甚至有人完全沒了節(jié)操。
“爸爸，寧爸爸，求求你回個消息吧！”
挺好的，能看到室友們主動叫爸爸，帶來的心理滿足感，很難用語言來形容。
于是他回了個“？”過去。
軒公子最先反應(yīng)過來：“我艸，寧娃娃，你終于不裝死了？我們的論文到底怎么辦？你到是給出個主意啊！”
“我跟你講，不要搞事！”寧為回了個熊貓頭的表情。
“寧爸爸，孩子們的論文您指點指點嘛！”
“孺子可教！”寧為又回了個熊貓頭表情。
好在這回沒調(diào)大家的胃口，直接又回了句：“差不多到飯點了，你們先考慮考慮中午哪個孩子請吃飯吧?！?p>