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牵头，根据这个数学模型，定义全新的‘LPU’架构。这不仅仅是芯片设计，还包括配套的EDA工具链改造，以及最难啃的软件生态。”
“科技部负责统筹，发改委负责立项。我的设想是：三个月内，跑通全流程验证。”
……
话音刚落，海丝的何亭波率先摘下了眼镜。
“部长，战略我认同。但在工程落地前，我有两个技术顾虑，必须摆在桌面上。”
“讲。”
“第一，是‘验证闭环’的死结。”
“在工业界，正常流程是先做FPGA原型验证，再做小规模MPW（多项目晶圆）流片，拿着硬件测出的真实数据去修正算法，如此迭代三轮，至少需要两年。但您要求三个月？”
何亭波指着文件上的公式，“SLRM算法目前只是数学推导。如果没有硬件，算法跑不起来，我们不知道真实的能效比；反过来，如果不知道算法在硬件上的真实行为，我们没法确定缓存的大小和指令流水线的深度。”
“这是一个鸡生蛋、蛋生鸡的死循环。贸然流片，几十亿打水漂事小，浪费的时间窗口事大。”
王至刚微微颔首，示意她继续。
她顿了顿，继续道：“第二，是‘算子硬化’与EDA工具库的匹配问题。”
何亭波在白板上画了一个简图：“现在的GPU架构，大约60%的面积是通用的，比如内存控制器、总线、指令调度，这些我们可以直接复用昇腾现有的成熟设计。这也是我们能快速突破的基础。”
“但是，”她在核心计算区域画了个圈，“剩下的40%，也就是‘计算核’（Core），必须彻底置换。”
“现在的GPU核心，也就是所谓的TensorCore，全是为‘乘加运算’设计的，里面堆满了乘法器和加法器。但LPU的核心是几何逻辑，它需要的是大量的‘比较运算’、‘集合运算’以及特殊的‘Gumbel分布采样’。”
“这意味着什么？”王至刚问。
“意味着我们现有的‘宏单元库’失效了。”
何亭波解释道：“我们现有的EDA工具，Synopsys也好，华大九天也好，它们的综合引擎都是为了‘算术逻辑’优化的。当我们输入一个乘法指令，工具能自动生成最优的电路结构。但如果我们输入一个‘高维几何交集’指令，现有的工具根本不知道该怎么把这一堆晶体管摆放才是最优的。”
“所以，”何亭波总结道，“这不是简单的把GPU里的乘法器拆下来换个零件。这涉及到最底层的物理实现。我们需要重新设计一种‘专用定制单元’，并让EDA工具‘学会’怎么去调用它。”
她看向王至刚，提出了一个明确的要求：“我们需要华大九天的底层算法团队，直接进驻海丝。我们不能只用通用的商用工具，我们需要他们开放后端综合引擎的源码，配合我们的架构师，现场手搓一套专门针对‘几何算子’的物理综合规则。”
“设计与工具协同进化？”
“没错。”何亭波双手紧扣，“我们定义算子，他们修改工具。只有当EDA工具能‘理解’这种新的几何逻辑时，我们才能在有限的硅片面积上，塞进比英伟达多十倍的逻辑算力。”
……