王至刚思考了一会。
「那这样，」
「第一步，解决验证问题。」王至刚说道，「我会和无锡方面打招呼。『神威·太湖之光』超级计算机，哪怕停掉所有的气象模拟任务，也要把全部节点腾出来。这方面我会去协调。」
他看向何亭波：「海丝不需要等流片。你们派最好的软体团队过去，利用神威的众核架构，写一个『软体模拟器』。把SLRM算法放进去跑，用软体模拟硬体行为，用电费和算力换时间。」
何亭波的瞳孔微微收缩。
用峰值性能12.5亿亿次的超算来模拟一颗还没诞生的晶片，这是极其奢侈的「饱和式救援」。
用庞大的算力去填补硬体开发的空窗期，确实能把漫长的叠代压缩到极限。
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「如果有神威兜底，通过软体模拟硬体行为，仿真数据准确度能做到95%以上。这个方案在物理上是可行的。」
「第二步，解决定制单元与EDA问题。」王至刚继续说道，「我原则上同意你的要求。华大九天的刘总已经在路上了。科技部会设专项资金，让他们的一百人核心算法团队，尽快飞往深圳。」
他顿了顿，补充道：「你提到的『算子硬化』和『定制单元库』，是这场仗的关键。这种级别的联合开发，我来做担保。合作中如果有什麽商业壁垒或智慧财产权的问题，直接找我来协调。特事特办，一切为了LPU。」
……
解决了硬体和工具，王至刚的目光转向了长桌的另一侧。
「第三步，生态。我们需要为LPU打造一套属于中国的『CUDA』。」
提到CUDA，在座的几位软体负责人神色都有些凝重。
「老陈，你搞架构出身，你说说看，CUDA为什麽能垄断？」王至刚点名寒武纪的陈天石。
陈天石推了推眼镜，一针见血地说道：「CUDA的成功，不是因为它的硬体最快，而是因为它把门槛降到了最低。」
「二十年前，想调用显卡计算，需要懂图形学，那是极少数人的特权。英伟达做了一件事：它把复杂的图形硬体，封装成了简单的C语言接口。它让一个不懂硬体的物理学家丶生物学家，也能用显卡去跑模拟。这种通用性，才是护城河。」
陈天石看向王至刚：「所以，LPU要想活下来，我们必须开发一套『中间层』，把SLRM复杂的逻辑推演，封装成简单易用的工具。」
「谁来做这件事？」王至刚问，「对标英伟达的，应该是摩尔线程？」
「摩尔线程不行。」陈天石摇头，「他们在全力做GPU兼容，那是存量市场的命根子，人手抽不出来。而且LPU的逻辑范式和GPU完全不同，需要全新的编译器技术。」
王至刚的目光在几位巨头之间巡梭，最后定格在何亭波和陈天石身上。
「那就搞『混合编队』。」
王至刚拍板道：「寒武纪出一支懂理论的队伍，负责定义『指令集架构（ISA）』，你们要把数学公式翻译成机器码；海丝出一支懂工程的队伍，负责做『编译器』和『驱动层』，你们要把机器码封装成好用的API。」
「那应用层的深度学习框架呢？」有人追问，「是不是要指定一家牵头？」
「不。」
王至刚摇了摇头，嘴角露出一丝从容的笑意：「这一块，反而要『放』。」
「我们只需要死死守住底层的指令集和编译器，这就是『书同文，车同轨』。至于上层是用什麽框架来写文章，随他们去。」
他站起身，走到窗前：「阿狸丶腾讯丶字节，他们手里有场景，有开发者，更有危机感。一旦LPU展现出算力优势，他们会比我们更急着把自家的框架适配上来。」
「谁适配得好，开发者就用谁。这种『百团大战』，恰恰是我们生态最需要的养料。只要根扎在我们手里，上面开什麽花，都属于中国。」
……
任务分配完毕。没有掌声，没有激昂的口号。
几位半导体巨头默默收拾起面前那三页薄薄的纸。
纸虽轻如鸿毛，事却重若千钧。
王至刚看着他们起身的背影，突然觉得这群人很像是一支敢死队。
窗外，西山暮色苍茫，雾气深锁。
他们推门而出，一头扎进这无边的暗夜。
去造那一束光。
……
数天后，无锡，国家超级计算中心。
凌晨三点，机房内依然灯火通明。
巨大的LED屏幕上，实时显示着「神威·太湖之光」的负载状态。往日里那些蓝色的气象模拟任务块全部消失了，取而代之的是一片刺眼的红色——那是最高优先级的「LPU架构仿真」任务。
海丝首席架构师李工，正带着团队在进行LPU架构的全系统仿真。
他们面临着一个核心抉择：数据精度与带宽的平衡。
在晶片设计中，这就像是在走钢丝。精度高了，数据量就大，传输通道（带宽）就会堵死；精度低了，计算结果就不准，模型就会变傻。
「李工，全精度浮点数FP32方案的仿真结果出来了。」
一位负责微架构的博士指着屏幕上的数据，面色凝重，「虽然计算准确率完美，但片上缓存（SRAM）的命中率只有40%。大量的数据堵在路上，计算单元有一半时间在空转。」
片上缓存就像是晶片内部的「临时仓库」，离计算核心最近，速度最快。如果仓库太小，或者数据太大塞不进去，计算核心就得停下来等数据从外面运进来，效率会大打折扣。
李工看着数据，眉头紧锁。SLRM模型中，每一个逻辑概念都是一个高维空间中的「盒子」。推理过程，就是成千上万个盒子在空间中不断求交集丶求并集。这些「盒子」的数据量太大了。
「我们必须压缩数据。」李工沉声道，「但在哪里压？怎麽压？」
会议室里，几位核心骨干围坐在白板前，展开了激烈的讨论。
「试试量化？转成8位整数INT8？」有人提议。
「不行。」另一位算法专家立刻反驳，「SLRM的核心是计算盒子的体积，这代表概率。体积计算需要连乘，连乘对精度非常敏感。INT8的精度不够，连乘几次误差就飞了。」
讨论陷入了短暂的僵局。
这时，一直盯着徐辰论文推导过程的一位资深工程师，在白板上写下了一个公式：Volume=exp(∑log(L?))。
「大家看，」他指着公式说道，「徐辰在论文里提到，为了数值稳定性，概率计算最好在对数域进行。」
「对数域……」李工若有所思，「在对数域里，乘法会变成加法，除法会变成减法。」
「没错！」那位工程师接着推演，「如果我们让LPU内部的所有数据，从输入那一刻起，就全部转换为对数形式存储和传输呢？」
众人的眼睛逐渐亮了起来。这不是灵光一闪，而是顺着数学逻辑推导出的必然方向。
「在对数域下，数据的动态范围会极大压缩。」李工迅速在脑海中构建架构图，「原本需要32位浮点数才能表示的概率值，在对数域下，可能只需要16位甚至更少的定点数就能表示，而且精度损失极小。」
「不仅如此，」另一位硬体专家补充道，「加法器的电路面积和功耗，远小于乘法器。如果我们把核心计算全变成了加减法，那就能省下大量的电晶体，用来堆更多的核心！」
「唯一的难点是Gumbel-Softplus算子，它需要非线性变换。」
「查表法。」李工当机立断，「神威的异构核正好擅长做这个。马上安排一组仿真，验证『全对数域数据流+查表法』的精度损失。」
十分钟后，结果出炉。
「误差小于1e-5！完全在SLRM的鲁棒性范围内！」
「好！」李工猛地一拍桌子，「就定这个架构！全对数域数据流。这能把核心面积砍掉一半，功耗降低60%！这才是LPU该有的样子！」
「准备打包RTL代码。」李工下达了指令，「通知深圳那边，前端设计已经封版，可以开始物理综合了。」
……