第167章 悟道1號筹建崑崙

  “我研究过天权3號的设计，你们在『异质双簇』和能效控制上做得不错。但ai计算有其特殊性，数据流动模式、计算密度与通用cpu截然不同。『悟道』需要一种全新的、以数据流为核心的架构。我建议，我们摒弃传统的冯·诺依曼架构瓶颈，探索採用粗粒度可重构阵列 作为计算核心，配合高带宽、低延迟的片上存储层次结构，最大限度地减少数据搬运带来的能量消耗。”

  章宸博士眼睛一亮，接口道：

  “哈院士的思路与我不谋而合。我们可以设计一种动態数据流调度引擎，根据神经网络模型的结构，实时配置计算单元之间的连接和数据流向，实现真正的『计算追隨数据』，而非让数据在固定的计算单元间奔波。这能极大提升计算效率和能效。”

  “架构创新是灵魂，但实现是关键。”

  来自天权团队的后端专家提出了现实问题，

  “这样的新架构，对eda工具、物理设计和製造工艺都提出了极高的要求。尤其是我们计划採用的先进工艺节点，其设计规则和寄生效应会非常复杂。而且，全新的架构意味著几乎没有成熟的经验可供参考，验证周期可能会非常长。”

  “这正是我们面临的挑战，也是我们必须克服的障碍。”

  林薇语气坚定，

  “集团已经承诺，『长城计划』的十亿级专项资金將优先保障『崑崙』。我们需要在几个关键路径上並行推进：

  第一，架构设计与仿真。由哈院士和章博士牵头，在一个月內完成核心架构的初步定案，並搭建虚擬原型进行大规模算法仿真。

  第二，人才集结。启动『崑崙学者』计划，面向全球招募顶尖的ai晶片架构、编译器和验证人才。同时，与国內顶尖高校建立联合实验室，定向培养后备力量。

  第三，工具链与生態准备。赵静的ai软体团队需要同步介入，开始设计针对新架构的专用编译器、算子库和开发套件。晶片再好，没有易用的软体生態也是空中楼阁。

  第四，工艺路径评估。我们需要立刻与『华夏芯谷』和『追光计划』团队联动，评估不同工艺节点对实现我们架构目標和成本控制的可行性。”

  林薇的目光扫过在场每一位专家，最后落在章宸博士身上：

  “章博士，您刚从硅谷回来，对国际上前沿的chiplet技术怎么看？这在未来是否是我们提升集成度和降低复杂度的可行方向？”