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手機在旁邊不停的震動，但寧為仿若未覺。
最近一段時間，湍流演算法那邊他幾乎完全放下了，全身心的投入到了eda軟體這塊。
到不是湍流演算法那邊已經沒問題了，實際上之所以這個專案一直在實驗室裡進行內測，還沒有對外聯絡進行大規模公測，也是因為遇到了技術瓶頸。
目前湍流演算法在實驗室裡的錯誤判斷率穩定在十萬分之一點八左右，無法在進一步下降了。
十萬分之一點八的出錯率聽起來不算高，但如果應用在106這種售票網站跟app的伺服器上，卻很可怕。
使用者基數太大了。
每一億人次使用106訂票，可能有1800多人被誤判為惡意爬蟲程式而受到懲罰，這得是多敗人品的一件事。更別提每年使用106訂票系統的何止一億人次？
一個長假都不止了！
寧為跟三位輔助的研究員也不是沒想過辦法，幾個人一起頭腦風暴過，對演算法經過了兩次迭代，但始終無法降低實驗室內測的錯誤率。
這讓寧為有種感覺，湍流演算法的進一步突破，可能需要他對整個系統的理解進一步加深，這是急不來的，索性先這麼在實驗室掛著，多做一段時間的內測，可用來分析的資料足夠多了，說不定就能從這些資料中找出一些端倪。
所以寧為便不再關注湍流演算法那邊，畢竟eda軟體專案組這邊，沒人比他更清楚這款軟體的結構跟難點。
最大的難點其實就是讓晶片設計簡單化。
舉一個簡單的例子。
在使用主流eda軟體做後端設計的時候，第一步一般是需要對標準庫進行設定。
需要的資料大概可以分為三類，分別為邏輯層、物理層跟設計。
這三類又能細分為六種檔案，包括工藝檔案、單元庫、子庫、綜合後網表檔案、約束pad位置的tdf檔案跟綜合後給出的時序約束檔案。
然後是晶片的整體佈局，這是直接影響到晶片面積、速度訊號完整性跟設計週期的重要步驟。要為模組、輸入輸出介面、電源焊盤等等分配對應的位置。
接下來是時鐘樹綜合，這也是一大挑戰。想想看，在集合數千萬甚至上億的電晶體後，要將時鐘訊號零偏差的傳輸到晶片每一個區域性區域本就是件不簡單的事情。
接下來是整體佈線，這也是整個晶片設計最重要的物理實踐過程。
緊跟著還要進行設計規則檢查。
這些都做完之後，沒有問題了，再進入模擬環節……
按照寧為的想法，是要以上步驟完全縮減到一步到位，在物件庫中整合完成某一特定類任務的一級晶片架構，即為容器，然後是二級架構即為組，然後依次往下劃分……
操作者只需要將進行簡單的組合，經過對已有結構的簡單修補刪減之後，就能直接進入模擬環節。
這也是這款eda軟體單純只是為了設計各類ai晶片的原因。
如果要用這種傻瓜方式設計通用晶片，寧為就算真把頭髮耗光，也不可能解決得了傻瓜式操作這一難題。
但在ai晶片領域卻是能做到的。
就目前ai領域的情況來說，所謂智慧演算法一是快速尋求最優解的過程。這些演算法透過模擬一些自然過程，來解決複雜工程問題。
還有基於資料的機器學習，主要是從已知資料出發用來對未知資料進行預測的規律等等。
所以寧為的設計理念很簡單。
比如首先搭載一個標準的卷積神經網路學習的容器，然後在子分類下方融入各種機器視覺類別的組，比如圖片識別、人臉識別、進階的表情識別、手勢識別等等。
讓組設計可以相對科
