其實這種技術早就出現了，隻不過沒這麽強而已。
芯片設計領域的企業所使用的軟件大部分都是自己開發的，其中就在芯片設計中積累了大量的數據和小工具、小模塊所構成的一個巨大的數據庫。
而隨著芯片設計軟件數據庫的完善和優化，設計人員也無需從每一根線條和小模塊開始設計，而是不斷的通過計算，讓這些小的模塊間的組合進行優化，同時也在升級這些小模塊和工具。
這才是芯片設計入門很難，但是隻要拿出了一兩款成熟的產品之後，就能快速迭代出新產品，或者其他方向的產品的原因。
這是所有芯片設計人員優化了芯片設計軟件和數據庫的原因。
要是沒有這中芯片設計軟件和規範的數據庫，那豈不是一個核心員工離職，整個芯片設計都得等接他班的人掌握他負責的模塊了。
所以隻要數據庫足夠，芯片設計是會越來越智能化的。
而芯片設計人員，更多的是優化那些小模塊，它們的組合方案，甚至能用智能化的窮舉法設計出最優解。
所以桃醉用超大規模的超算去模擬這個芯片從零開始的升級過程，靠窮舉法和小夢以及他的輔助，去積累升級小模塊，不斷的優化設計方案，在理論上是說得通的。
嗯，理論上。
ai芯片在業界早都是爛大街的概念了，人工智能在芯片設計後端的應用這種技術的論文也早都被水的沒人再去水了。
他的理論更高明一點點，有什麽問題麽？
反正就碳基芯片的優越性，他的第一款芯片也沒準備設計的多優越，隻要別有太明顯的邏輯錯誤就行了。
而且他也不是來硬的，第一款芯片在超算介入計算的基本素材裏，有大量的現在主流架構作為參考素材。
所以第一塊芯片的藍圖，其實能看到很多構架會讓人有種‘熟悉’的感覺，如果這玩意上市銷售，一定會被人告技術侵權。
但是它並不需要上市，沒人規定第一款產品必須就是上市產品。
有了第一款之後升級快一點，步子大一點，就更容易讓人接受了。
而那些讓人熟悉的影子也會消失掉，就算拆開用放大鏡看也保證找不出來。
因為這種地的指令集是基於簡文字係統開發的，越是成熟就越不可能跟現在的主流產品相像，因為基因都不同，怎麽可能長得像。
所以這場宏大的運算，就是一個惹人浮想聯翩的過程，也是未來鑄夢集團芯片設計部門成熟數據庫的來源。
這也是沒辦法的事，畢竟桃醉不可能抽出時間來跟那幫程序猿一條條的去重新磨出一套指令集出來。
更不可能從頭招募芯片設計人員依據這種指令集重新開發出一種架構的芯片。
這要是那麽幹，他就算投入再多的錢，三年之內也別想完成。
因為那根量產波動烤爐不同，需要程序猿和設計人員分別重新學習一種知識，然後運用它去創造新的東西，這個學習過程就需要大量的時間成本。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)