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当然,他可没有那么复杂的心思,一整晚都在研究国内外的EDA软件。
选择EDA,是因为这软件最吃算法,而算法又恰好是宁为目前的强项。
国内也有自己的EDA产业,当然相对于EDA三巨头Synopsys、Cadence和MentorGraphics来说,国内EDA产业市场份额弱小的可怜,差距不是一般的大。
其中也包括了华夏EDA产业的龙头企业,华夏九天。
按照数据说话,美国EDA三巨头占据了全球EDA产业市场的百分之九十五,华夏所有EDA公司加起来也不过百分之一的市场份额。
如果是高端复杂的芯片设计,比如CPU,那就几乎是百分之零了。
事实上,不止是设计,一款优秀的EDA软件,在整个芯片制造过程中,会多次参加其中,所以EDA的功能大体也可以分为四大类,第一类是可制造性设计,也就是常说的DFM;第二是工艺仿真,这一块的难点是需要海量数据支撑;
第三是设计接口,难点主要在于提供PDK跟库。
尤其是PDK。
在宁为的理解,PDK相当于直接沟通了IC设计公司、代工厂跟EDA软件商的桥梁。
一套完整而优秀的PDK,对于代工厂来说是一套反应工艺的文档资料,而IC设计公司则需要用它来做物理验证,直接关系到流片的成败。
第四,直接对生产过程中的良品率进行分析,解决提升良品率的问题。
于是一款专用的EDA工具开始在宁为的脑海中酝酿成型。
之所以称其为专用EDA工具,因为虽然这款工具几乎是全能的,但不能用来设计复杂程度极高的CPU、GPU这样的通用芯片。
主要应用领域在于设计半定制、全定制跟类脑芯片这一类专门的智能芯片。
到不是不想一步到位,而是的确太难了。
不止是设计问题,指令集还需要得到英特尔的授权,而绕开这些,能让难度直线下降。
不过如果这款EDA真能设计出来,却也能在EDA产业中独树一帜。
关键就在于其提供的工程库。
按照宁为脑海中浮现的设计理念,他会将许多智能算法填充到工程库中,这样未来在设计实现某种功能的专用智能芯片的时候,就能非常方便的从工程库中进行调用。
钱不钱的另说,这款EDA真要做出来,宁为觉得自己也算是半只脚踏进人工智能领域的牛人了。
这一过程中,在开发些新算法,整个工程下来他觉得再拿个科学进步奖不成问题。
最重要的是,只要这款EDA软件被证明的确有用,并推广开来,他也算是能松口气了。
那个时候即便他的大脑恢复成跟以前一般模样,也能有足够的立身之本。
所以这款软件设计中要做成傻瓜式的。
只要操作够简单,就能让人更轻松的入门,推广起来更加容易。
毕竟,人工智能开发的初衷就是让懒人可以更懒一点。
还有一个兼容性问题。
这一块宁为觉得有必要设计出统一标准,通过这款EDA软件设计出的芯片,都将采用统一的软硬件接口跟工具链,这样就可以使得针对自家芯片为基础的应用,可以自由移植。
这就要求对于芯片的功能边界给出严格的定义。
就这样,一晚上时间,宁为想到什么,就记录下什么,一夜过去了,一个新的开题研究报告初具雏形。
这可是个大项目,如果想要在毕业前做出来,时间上还是比较赶的。
不过想到实验室派给他的那些研究员,宁为又觉得似乎也不太难。
当然,前提是领导得重视,真的当成重点项目,派来的是资深研究员而不是几个学生。
宁为打算就这两天挑个时间找陆教授提交报告,顺便好好谈谈这个项目。
宁为的预期是在明年考研之前完成项目,最少也要可以开始有限推广。
这样等到考研结束之后,他差不多也可以心无旁骛的去继续深造,拓展知识面的广度跟深度。
完美!
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