第1165章 辣个男人 (2/3)

  蒋姓商人那带着施舍意味的压价，像一根刺，扎得他很不爽。

    资金链的阴影如同达摩克利斯之剑悬而未落。

    就在他心烦意乱，几乎要被现实的紧迫感压得透不过气时，小米那句话，如同暗夜中划过的一道强光，骤然照亮了混沌的视野。

    “李总，我看上的那位客户，是华兴的陈默，陈总。”

    “华兴的陈默......”

    李中源握着方向盘的双手不自觉地收紧，喃喃自语。

    作为在GPU领域浸淫超过十五年的老炮，从英伟达华国区总经理到全球副总裁，再到如今毅然离职创业，他太清楚“陈默”这两个字在国产EDA领域的奠基性地位。

    那不仅仅是一个名字，更是一个符号，一个传奇。

    EDA，被誉为“芯片之母”，是芯片设计不可或缺的基础工具。

    全球市场长期被新思科技（SynOpSyS）、楷登电子（CadenCe）和西门子EDA（原MentOr GraphiCS）这三巨头垄断。

    尤其是在高端、复杂的芯片设计领域，这三家的工具几乎形成了生态锁死。

    而GPU，正是这个世界上设计最复杂、集成度最高、对EDA工具依赖最深的芯片类型之一。

    李中源创业，目标直指“全功能GPU”，要与英伟达、AMD这样的巨头竞争，他所面临的EDA挑战是地狱级别的：

    动辄数百亿甚至上千亿的晶体管数量，EDA工具必须在逻辑综合、布局布线、物理验证等各个环节，处理这海量的数据，其复杂度和对计算资源的需求是天文数字。

    他要抗衡巨头，必须在时钟频率、计算吞吐量上达到顶尖水平。

    这对EDA工具的时序分析、信号完整性分析、功耗完整性分析的精度和效率，提出了近乎变态的要求。

    GPU内部海量的计算单元（CUDA COre之类的）、多级缓存、复杂互连，需要布局布线工具在纳米级别的尺度上，如同指挥一场极其复杂的微观战争，同时满足时序、功耗和面积（PPA）的苛刻目标。

    而且，他们必然要采用7nm、5nm甚至更先进的制程，在这些节点上，量子效应、电磁耦合等物理现象更加显著，对EDA工具的建模和仿真能力是终极考验。

    他们的目标不仅是图形处理，还要兼顾通用计算（GPGPU）、AI加速。

    这意味着芯片内部是异构计算架构，可能包含不同架构的计算单元和专用加速器。

    验证这些异构单元如何高效、正确地协同工作，需要更强大的验证工具和方法学。

    同时，硬件与软件驱动、计算框架（如CUDA的竞品）的协同设计和验证，也必须在设计阶段就通过EDA工具进行仿真，确保未来软件能百分百释放硬件潜力。

    正因为深知其中的艰难，李中源才对陈默主导下的华兴EDA取得的进展感到震惊。

    他听行业内的朋友提起过，华兴的EDA团队在陈默的带领下，通过“自研+收购概伦电子、禾芯科技+资源整合”的模式，愣是在被国外三巨头垄断的领域里，杀出了一条血路。

    尤其在时序分析、功耗分析和物理验证这几个GPU设

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