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深圳，海思总部大楼，某封闭开发区內。
这里是eda工具链攻关组的主战场。
华大九天的技术总监老张，正带著一群国內最顶尖的后端工程师，围在一张巨大的投影屏幕前。
晶片设计就像盖楼。
前端工程师画好了图纸，告诉大家这楼要有几个房间、几扇门。
而后端工程师的任务，就是要把这些房间真的在只有指甲盖大小的硅片上摆放好，並把所有的电线接通。
这个过程叫“布局布线”
。
屏幕上显示的，是一张刚刚生成的lpu逻辑网表。
如果说晶片是人体，那么“网表”
就是它的神经网络图。
它详细记录了晶片內部每一个逻辑门、每一个触发器是如何连接的。
它是代码变成实物前的最后一道抽象蓝图。
如果是外行看这张图，只会觉得是一团乱麻，像是一个打翻了的毛线球。
但在这些专家眼里，这张图既熟悉，又陌生。
熟悉，是因为他们认识每一个逻辑符號；陌生，是因为这种组合方式，他们闻所未闻。
“这……到底是个什么怪物？”
一位资深工程师盯著屏幕，忍不住喃喃自语，喉结上下滚动了一下，“我做了二十年晶片，从没见过这种拓扑结构。”
屏幕上的逻辑连接，不再是传统gpu那种整齐划一的“方阵”
或“网格”
，而是呈现出一种极其复杂的“高维分形结构”
。
它像是一棵疯狂生长的树，根系错综复杂；又像是一个四维空间的超立方体，被强行投影到了二维平面上。
“这绝对不是为了跑深度学习设计的。”
一位戴著厚底眼镜的工程师推了推镜架，眼中闪烁著兴奋而困惑的光芒，“深度学习的核心是矩阵运算，结构很死板，讲究的是大吞吐量。
但这个……这个结构充满了灵动。”
他指著其中一块区域：“你看，这里的数据流不是单向奔流的，而是存在大量的『迴环和『条件跳转。
它像是在模擬某种……思考的过程？”
“我也感觉到了。”
另一位专家接话道，声音不自觉地压低，“你看这些核心单元的连接方式，它们之间存在著大量的动態重组。
这更像是生物大脑的神经网络，而不是计算机的逻辑电路。”
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