的能耗需求模型和并行计算要求，我们在7nm工艺节点上模拟的最新一代设计，理论峰值算力已经翻倍，但在保证能效比的前提下，要达到您提出的‘支撑千万级并发小梅深度学习任务、延迟毫秒级’的目标，功耗控制是最大的拦路虎，物理极限的阴影比预想的更早出现。”
洛珞脱下西装外套，换上防静电工装，走到布满示波器探针和调试终端的实验台前。
他拿起一片晶圆，在灯光下观察着上面细密如血管的线路。
“物理极限是挑战，但也是起点，架构设计是关键，不能只盯着工艺。”
他目光锐利，语速很快：
“我上次提议的‘异构计算核融合方案’，加上针对小梅浮点运算密集特性优化的定制指令集，模拟结果如何？”
一位年轻的工程师调出屏幕数据：
“架构仿真显示潜力巨大，指令集效率提升30%，但编译器适配和驱动层调度逻辑复杂度陡增，导致开发周期预估…远超预期。”
“周期就是壁垒。”
洛珞放下晶圆，指尖在触摸屏上快速滑动，调出密密麻麻的源代码和性能热力图。
“驱动逻辑我来梳理，核心算法层面，小梅的自学习优化模型里有部分‘自我剪枝压缩’机制，我们可以逆向推导，将其思路用在硬件感知调度上。”
“陈工，我需要你们硬件组一周内给我一套模拟平台，用于测试这个混合驱动模型对计算资源动态分配的效率。”
接下来的日子，洛珞几乎融入了实验室。
他与陈工团队日夜轮换，常常是凌晨时分，他还在和软件工程师对着屏幕争论微指令的时序。
他将小梅运行中遇到的典型瓶颈任务，分解为细粒度的操作指令流，一遍遍地在模拟器上测试，寻找硬件加速的可能性。
每一个微小的性能提升点都需要无数次的模拟和代码调整。
项目的进展缓慢而扎实。
针对浮点运算的定制指令集经过三轮精简和优化，初步稳定，编译器基础框架搭建完成，驱动调度模型验证初步显示能降低关键路径延迟18%。
异构计算核的互连瓶颈被发现，通信延迟抵消了部分性能增益。
洛珞与架构师反复商讨，提出了一种基于特定内存映射协议的非对称总线共享方案，大幅减少了冗余数据传输。
散热挑战依然严峻。
新材料热传导模型在测试中未能达到预期目标，
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