“时间不等人。”陈默是真心感觉很紧迫了,毕竟已经是2019了,流氓头子要搞事了。



他顿了顿,然后又继续说道:



“eda团队已经准备好了。



我们将采取‘贴身服务’的模式,我们的架构师将直接嵌入你们的设计团队,现场支持,现场解决问题。



我们需要在真实的高复杂度设计项目中,暴露出工具的所有问题,同时也用最苛刻的需求,来牵引我们工具的下一步进化。”



姚尘风对此非常满意:



“好!就要这种力度。



终端这边也会全力配合,任何基于新工具新流程设计的芯片,流片回来后,测试验证优先级调到最高,我要第一时间看到真实的数据反馈。”



就在大局似乎已定之时,一位一直沉默的海思资深架构师举起了手。



他负责的是最关键的cpu核心设计:



“冯总,陈总,我有一个担忧。



全面切换工具链,尤其是在下一代高端芯片项目上,风险是不是太大了?



新工具的稳定性、与现有知识产权核(ip)的兼容性、还有设计师的学习成本



万一在关键路径上出现无法预见的错误,可能会导致整个项目延期数月。



我们是不是可以考虑更保守的策略?



比如,先在一些非关键的模块或者旧项目上进行验证?”



这个问题非常现实,也代表了一部分设计人员的担忧。



会议室刚刚火热起来的气氛稍微冷却了一些。



孟良凡摇了摇头,率先反驳:



“我理解你的担忧,但时间不允许我们‘保守’。



传统的设计-制造迭代周期太长,我们等不起。



新一代的pdk和ai设计工具,恰恰是为了缩短这个周期,降低迭代成本。



越是复杂的设计,越是接近工艺极限,它们的优势就越明显。



担心兼容性,那就去测试、去解决;



担心稳定性,那就让eda团队驻场,出了问题第一时间修复。



我们不能因为怕摔跤就不学走路。”



陈默表示赞同,并提供了更具体的方案:



“李工的担忧很实际。



我们可以采取‘双轨并行,逐步切换’的策略。



工作组立即成立,全面启动。



但在具体执行上,我们可以先选择一个最重要的子系统,比如下一代麒麟芯片的npu集群,作为‘尖刀连’,率先全面应用新pdk和‘伏羲’系统进行从rtl到gdsii的全流程设计。



同时,其他模块暂时沿用经过验证的旧流程,但必须与新流程设计的模块进行频繁的集成验证。



一旦npu集群的成功得到验证,立即全面铺开。



这样既能控制风险,又能保证进度。”



这个务实而高效的方案立刻得到了大家

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