第55章 开工（2/2）

“我们公司的第一个產品，是用强化学习驱动的晶片布局引擎。placement，晶片设计流程里最关键也最痛苦的一步。几百万个標准单元，几十亿条连线，在几平方厘米的硅片上找到最优排列。传统方法，模擬退火，力导向，解析法，搞了二十多年，进步越来越慢。”

他敲了敲白板上的 rl。

“强化学习，是我之前做的小项目，核心是一个叫 deepflow 的计算框架，我用这个框架已经做过一些事，比如家里的安全之类的。这个框架的增量计算引擎，脏標记传播算法，拓扑排序驱动的依赖管理，是我从头开发的。

deepflow 的核心优势在哪？它不是普通的深度学习框架，普通的 dl 框架每次叠代都完整跑一遍计算图，不管有没有变化。deepflow 不一样，它记住上一次叠代的计算结果，只重新计算真正变化的部分。这跟 eda 的 placement 有什么关联？”

高德伟接了话：“placement 的每次扰动，只有局部几个元件的位置变了，全局线长和时序的变化不需要从头重算。这正是 deepflow 擅长的，增量式更新。”

“对。”

陈一然在白板上画了个简单的图：“传统 placement 引擎每次移动元件之后重新评估全局线长，o (n) 复杂度。而用 deepflow 做增量更新，只重算受影响的局部区域，可以做到 o (log n)。这意味著我们可以在同样的算力下跑更多次叠代，也就是 ai 学得更快。”

高德伟补充了一句：“传统的模擬退火，一晚上能跑几万次扰动。用 deepflow 架构，我们预计同样的时间可以跑几百万次。强化学习在这种体量的探索下才有可能收敛。”

会议室里安静了几秒。然后林志伟先开口了。

“我在 synopsys 做 ic，compiler 的 qor 优化，placement 这个地方最大的痛苦就是计算成本。跑一次完整 benchmark 几十个小时，改一行代码又要等几十个小时。如果叠代速度能快几十倍，我不敢想。”

“你接下来可以想了。”

陈一然一边说，一边转身在白板上写分工。

高德伟：整体架构 + placement 算法方向

林志伟：placement 引擎核心 + benchmark 体系

阿密特：vlsi 设计约束 + 標准单元库適配

周天佑：gpu 训练集群 + 分布式训练架构

拉杰：vlsi 验证 + gpu 架构验证经验导入

张明辉 / 刘毅 / 桑杰 / 王雪：c++ 基础设施 + 工具链

“凯萨琳管行政，財务，工资表。平时有什么问题，都可以找她，她解决不了再找我。”

凯萨琳在角落站起来和大家点头示意了一下，她今天穿了件白衬衫，有点帅气。

陈一然放下马克笔：“还有什么问题。”

拉杰举了手：“我们的第一个 benchmark 是什么。”

高德伟回答：“cadence 的 ispd 2006 benchmark suite。业界標准的 placement 测试集，从几十万到几百万个 cell。先走通端到端流程，再上大规模。”

“gpu 集群什么时候到位？” 周天佑问。

“三台 r710 已经在路上了，今天下午到。”

王雪举手，有点不好意思：“我现在需要学什么，我好像没办法直接上手。”

“eda 的基础概念，什么是標准单元，什么是网表，什么是线长模型。高老师会给你资料，你们用两周时间上手工具链，第三周开始写底层优化。”

几个 c++ 工程师都点了点头，看起来有点紧张。

会议结束后，大家各自去了自己的位置开始干活。

毕竟是第一天，陈一然也没有直接溜號，而是在高德伟的办公室刷手机。

等到下午，三台 r710 到货。周天佑带著陈一然和高德伟去机房接线，三个人拆包装就拆了半个小时。也不算特別大的东西，包装简直是离谱，房间里到处都是泡沫和纸箱。

陈一然又叫了几个男的过来帮忙，把这堆垃圾扔到了外面垃圾箱。

然后咖啡的香味飘了出来。

凯萨琳很有眼力价的给大家搞了咖啡，味道好不错，对得起这台不便宜的咖啡机。

陈一然喝完了咖啡，像监工一样每个人都看了看，就溜走了。

他今天可是有重要的事情，老朋友昨天晚上飞到的旧金山，今天就要来硅谷看他了。