深圳，海思總部大樓，某封閉開發區內。
這裡是EDA工具鏈攻關組的主戰場。
華大九天的技術總監老張，正帶著一群國內最頂尖的後端工程師，圍在一張巨大的投影螢幕前。
晶片設計就像蓋樓。前端工程師畫好了圖紙，告訴大家這樓要有幾個房間、幾扇門。而後端工程師的任務，就是要把這些房間真的在只有指甲蓋大小的矽片上擺放好，並把所有的電線接通。這個過程叫“佈局佈線”。
螢幕上顯示的，是一張剛剛生成的LPU邏輯網表。
如果說晶片是人體，那麼“網表”就是它的神經網路圖。它詳細記錄了晶片內部每一個邏輯閘、每一個觸發器是如何連線的。它是程式碼變成實物前的最後一道抽象藍圖。
如果是外行看這張圖，只會覺得是一團亂麻，像是一個打翻了的毛線球。但在這些專家眼裡，這張圖既熟悉，又陌生。
熟悉，是因為他們認識每一個邏輯符號；陌生，是因為這種組合方式，他們聞所未聞。
“這……到底是個什麼怪物？”
一位資深工程師盯著螢幕，忍不住喃喃自語，喉結上下滾動了一下，“我做了二十年晶片，從沒見過這種拓撲結構。”
螢幕上的邏輯連線，不再是傳統GPU那種整齊劃一的“方陣”或“網格”，而是呈現出一種極其複雜的“高維分形結構”。
它像是一棵瘋狂生長的樹，根系錯綜複雜；又像是一個四維空間的超立方體，被強行投影到了二維平面上。
“這絕對不是為了跑深度學習設計的。”
一位戴著厚底眼鏡的工程師推了推鏡架，眼中閃爍著興奮而困惑的光芒，“深度學習的核心是矩陣運算，結構很死板，講究的是大吞吐量。但這個……這個結構充滿了靈動。”
他指著其中一塊區域：“你看，這裡的資料流不是單向奔流的，而是存在大量的‘迴環’和‘條件跳轉’。它像是在模擬某種……思考的過程？”
“我也感覺到了。”另一位專家接話道，聲音不自覺地壓低，“你看這些核心單元的連線方式，它們之間存在著大量的動態重組。這更像是生物大腦的神經網路，而不是計算機的邏輯電路。”
大家面面相覷，心中都升起一個巨大的疑問，這個疑問像一團火，燒得他們心癢難耐：
到底是誰設計出了這種架構？
“難道是達摩院？”
“不可能，據我所知，達摩院還在死磕存算一體。”
“那是水木的張院士？”
“張院士的風格我很熟，偏穩健，搞不出這麼狂野的東西。”
老張聽著大家的議論，心裡其實也沒底。上面給下來的任務只有代號“破壁”，關於設計者的身份，那是絕密中的絕密。
“行了，別猜了。”老張敲了敲桌子，把大家的思緒拉回現實，“不管是誰設計的，既然上面把任務交給了我們，我們就得把這塊骨頭啃下來。”
“大家看，”老張調大了螢幕的區域性，指著其中一團複雜的邏輯，“LPU的核心運算是‘盒嵌入’。它需要頻繁地計算兩個高維盒子的交集和體積。”
“我們得重新設計底層的宏單元。”
如果說晶片設計是搭積木，那麼“標準單元”就是最基礎的樂高磚塊；而“宏單元”則是將最小的積木按照一定規則組合起來的大模組，這樣在EDA設計時，可以直接重複呼叫。在GPU裡，最常見的就是Tensor Core。而LPU，要的就是“幾何算術單元”。
“幾何算術單元的核心應該是‘極值比較器陣列’！”一位後端大牛率先反應過來，“求交集本質上就是求座標的最小值和最大值。我們要設計一種並行度極高的比較電路，替代掉GPU裡的乘法器陣列！”
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