ent 有什麼關聯？」
高德偉接了話：「placement 的每次擾動，隻有局部幾個元件的位置變了，全局線長和時序的變化不需要從頭重算。這正是 DeepFlow 擅長的，增量式更新。」
「對。」
陳一然在白板上畫了個簡單的圖：「傳統 placement 引擎每次移動元件之後重新評估全局線長，O (n) 複雜度。而用 DeepFlow 做增量更新，隻重算受影響的局部區域，可以做到 O (log n)。這意味著我們可以在同樣的算力下跑更多次疊代，也就是 AI 學得更快。」
高德偉補充了一句：「傳統的模擬退火，一晚上能跑幾萬次擾動。用 DeepFlow 架構，我們預計同樣的時間可以跑幾百萬次。強化學習在這種體量的探索下才有可能收斂。」
會議室裡安靜了幾秒。然後林誌偉先開口了。
「我在 Synopsys 做 IC，Compiler 的 QoR 優化，placement 這個地方最大的痛苦就是計算成本。跑一次完整 benchmark 幾十個小時，改一行代碼又要等幾十個小時。如果疊代速度能快幾十倍，我不敢想。」
「你接下來可以想了。」
陳一然一邊說，一邊轉身在白板上寫分工。
高德偉：整體架構 + placement 算法方向
林誌偉：placement 引擎核心 + benchmark 體係
阿密特：VLSI 設計約束 + 標準單元庫適配
周天佑：GPU 訓練集群 + 分布式訓練架構
拉傑：VLSI 驗證 + GPU 架構驗證經驗導入
張明輝 / 劉毅 / 桑傑 / 王雪：C++ 基礎設施 + 工具鏈
「凱薩琳管行政，財務，工資表。平時有什麼問題，都可以找她，她解決不了再找我。」
凱薩琳在角落站起來和大家點頭示意了一下，她今天穿了件白襯衫，有點帥氣。
陳一然放下馬克筆：「還有什麼問題。」
拉傑舉了手：「我們的第一個 benchmark 是什麼。」
高德偉回答：「Cadence 的 ISPD 2006 benchmark suite。業界標準的 placement 測試集，從幾十萬到幾百萬個 cell。先走通端到端流程，再上大規模。」
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「GPU 集群什麼時候到位？」 周天佑問。
「三台 R710 已經在路上了，今天下午到。」
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