第(3/3)頁

    寧為的意思是要繞開現有的各種架構跟指令集，又牽扯到兼容性的問題。

    實際上現階段AI芯片本就有現成的解決方案，比如FPGA。

    跟寧為的構思不同，FPGA直接就可以理解為一種萬能芯片，有著統一的結構。

    用戶通過燒入 FPGA 配置文件，來定義這些門電路以及存儲器之間的連線，用硬件描述語言對 FPGA 的硬件電路進行設計。每完成一次燒錄，FPGA內部的硬件電路就有了確定的連接方式，具有了一定的功能，輸入的數據只需要依次經過各個門電路，就可以得到輸出結果。

    這種方式顯然比寧為設計的這種ASIC模式更具性價比。雖然FPGA也有自身的缺點，比如性能比不上 ASIC 芯片，價格也比 ASIC 芯片更高。

    原因是現在各種人工智能的深度學習算法正處于快速發展期，迭代極快，如果照著寧為的想法每種結構都要設計對應配套的最優化可燒錄配置文件，也就意味著每次算法更迭，都要在對象庫里更新新一代的專用芯片結構。

    一旦更新慢了，就落伍了……

    所以整個項目組沒幾個人看好這款EDA軟件的前景。

    但每個人的想法卻又有不同。

    有的人覺得無所謂，反正撥款下來了，不管怎么樣，大家都多少都能賺點。至于這款軟件有沒有實用價值，也沒啥好在意的。

    反正是專項撥款，不用白不用。

    但也有人覺得這樣不妥。

    公家的錢也是錢，現在實驗室的盤子就這么大，在他們的項目上用的多了，別的項目就要削減資金。

    把這錢用在注定沒什么價值的項目上，其他有價值的項目怎么辦？

    于是沉默過后，有人發出了不同的聲音。

    “寧為，能不能解釋下，設計這款軟件的初衷是什么？實用價值又在哪里？”

    　　


    第(3/3)頁