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PU,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涵盖了当前EDA软件的全部功能,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。一方面工作量过于庞大,另一方面国内现有基础也较为薄弱。

    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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