“這裡又對我們的產品提出了一個要求，就是要內置一個對結構的邏輯判斷能力。簡單來說就是所求即所得，換句話說，用戶隻需要能夠比較準確的描述出需求，我們的軟件就能自動給其推薦能完成這一需求的架構跟配套的配置文件！”
“想來大家已經明白這款軟件的設計理念了。那就是簡單，足夠的簡單，就幾乎不需要任何推廣成本。”
“大家還有什麼問題嗎？”
……
項目組成員們麵麵相覷。
因為人在局中很難想象這麼一款eda軟件開發出來的意義在哪。
給小朋友當玩具麼？
沒錯，簡單是能省掉許多的推廣成本，但也意味著這玩意實用價值不高啊！
首先是幾乎不能設計跟仿真大型複雜的通用芯片，比如cu、gu。
另一個就是應用層了。
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fga。
跟寧為的構思不同，fga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fga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fga的硬件電路進行設計。每完成一次燒錄，fga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，輸入的數據隻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fga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於快速發展期，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，都要在對象庫裡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，不管怎麼樣，大家都多少都能賺點。至於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麼大，在他們的項目上用的多了，彆的項目就要削減資金。
把這錢用在注定沒什麼價值的項目上，其他有價值的項目怎麼辦？
於是沉默過後，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麼？實用價值又在哪裡？”