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深圳,海思总部大楼,某封闭开发区內。
这里是eda工具链攻关组的主战场。
华大九天的技术总监老张,正带著一群国內最顶尖的后端工程师,围在一张巨大的投影屏幕前。
晶片设计就像盖楼。
前端工程师画好了图纸,告诉大家这楼要有几个房间、几扇门。
而后端工程师的任务,就是要把这些房间真的在只有指甲盖大小的硅片上摆放好,並把所有的电线接通。
这个过程叫“布局布线”
。
屏幕上显示的,是一张刚刚生成的lpu逻辑网表。
如果说晶片是人体,那么“网表”
就是它的神经网络图。
它详细记录了晶片內部每一个逻辑门、每一个触发器是如何连接的。
它是代码变成实物前的最后一道抽象蓝图。
如果是外行看这张图,只会觉得是一团乱麻,像是一个打翻了的毛线球。
但在这些专家眼里,这张图既熟悉,又陌生。
熟悉,是因为他们认识每一个逻辑符號;陌生,是因为这种组合方式,他们闻所未闻。
“这……到底是个什么怪物?”
一位资深工程师盯著屏幕,忍不住喃喃自语,喉结上下滚动了一下,“我做了二十年晶片,从没见过这种拓扑结构。”
屏幕上的逻辑连接,不再是传统gpu那种整齐划一的“方阵”
或“网格”
,而是呈现出一种极其复杂的“高维分形结构”
。
它像是一棵疯狂生长的树,根系错综复杂;又像是一个四维空间的超立方体,被强行投影到了二维平面上。
“这绝对不是为了跑深度学习设计的。”
一位戴著厚底眼镜的工程师推了推镜架,眼中闪烁著兴奋而困惑的光芒,“深度学习的核心是矩阵运算,结构很死板,讲究的是大吞吐量。
但这个……这个结构充满了灵动。”
他指著其中一块区域:“你看,这里的数据流不是单向奔流的,而是存在大量的『迴环和『条件跳转。
它像是在模擬某种……思考的过程?”
“我也感觉到了。”
另一位专家接话道,声音不自觉地压低,“你看这些核心单元的连接方式,它们之间存在著大量的动態重组。
这更像是生物大脑的神经网络,而不是计算机的逻辑电路。”
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