第58章 瘋狂推進度
愉快的洛杉磯之行結束，陳一然沒等到周一，而是在周末就開始了工作。
之前已經整理了ISPD 2006 placement benchmark的全部資料，還有幾個測試案例的netlist文件，標準單元庫的LEF 格式描述，以及官方給出的線長和密度約束文檔。
【數據的輸入格式已經了解了，LEF 描述的是標準單元的物理尺寸和引腳位置，netlist 給出的是單元之間的連通關係。HPWL 半周長線長模型。每個 net 的 bounding box 的寬度加高度，就是線長的近似值。】
「你的意思是，你能直接設計解析器？」
【可以，但這只是第一步。benchmark 的格式本身不複雜，複雜的是怎麼把解析出來的數據餵給 DeepFlow。編輯器的 AST 是一維的樹形結構，placement 是二維空間加三維連通。
核心改造在於：增量更新的觸發條件從文本變更變成了空間位置變更 —— 當一個 cell 的位置移動，受影響的不再是語法樹上的兄弟節點，而是空間上相鄰的 cell 和 netlist 上相連的 cell。
我們需要一個 adapter，它的功能是：接收 placement 引擎每次移動 cell 之後的坐標變化，轉換成 DeepFlow 能理解的 delta 描述，然後把 DeepFlow 計算出的梯度反饋回 placement 引擎。】
陳一然在筆記本上開始畫圖，茉莉一邊分析一邊讓他改。
陳一然扛著久違的低燒感，努力了來兩天。
最終輸出了一份 13 頁的設計文檔，包含：benchmark 解析器架構、DeepFlow 適配層的接口定義、placement 引擎和 GPU 訓練集群之間的數據流約定。每一部分的輸入輸出格式、數據結構、調用順序，全都寫清楚了。
周一早上，陳一然把設計文檔列印了好，發給了每個人。凱薩琳也湊熱鬧想要一份，被陳一然以浪費紙張為由拒絕了。
高德偉看了五分鐘，然後放下文檔，看著陳一然。
「老闆，不愧是第一個項目就能賣兩億的人啊。」
高德偉站起來走到白板前面，他把陳一然文檔里的架構圖又畫了一遍，畫完之後退了兩步，看了一會。
「這個適配層的設計是對的，把增量更新的觸發條件從 AST 的樹形結構改成空間 + 連通性的混合索引 —— 這是 placement 和編輯器最本質的差異。」
周天佑看到 GPU 訓練集群和 placement 引擎之間的數據流約定，說自己周末剛好把三台 R710 的 CUDA 環境和 MPI 調通了 —— 本來以為還要一兩周才能用上，沒想到架構文檔直接把接口定義好了。
其他人各領了一塊，張明輝和劉毅負責 benchmark 解析器，桑傑和王雪負責 LEF / 標準單元庫的數據加載，阿密特和林志偉開始把 ISPD 的物理約束翻譯成 DeepFlow 能處理的格式。
工作分配白板上寫滿了，陳一然在旁邊看了一眼，覺得自己沒什麼事可做了。
「我明天開始就不過來了，你們自己干，有問題 MSN 找我。」
高德偉看了他一眼：「老闆你這就居家了？」
「我在家效率更高。」
高德偉對這話是買帳的，作為公司里資歷經驗最多的人。
他在前幾天其實是有點擔憂的，畢竟陳一然開業第二天就帶大家出去玩的，這做派雖然會讓員工很開心，但是以公司進度來看實在沒有什麼幫助。
更可怕的是，開業那天雖然他分配了人物，實際上路線也算合理，但是陳一然完全沒有給大概的時間表。
高德偉自己算過，如果正常比較流暢的話。
團隊磨合 + 工具鏈搭建需要 1 到 2 周。才能能編譯、跑通 ISPD 2006 benchmark。
DeepFlow 適配 placement 也需要 2 到 3 個月，才能適配增量計算引擎適配 2D 空間數據。
最後第一個 benchmark 結果，就得三四月，然後還得和傳統方法的初步數據做對比。
RL 訓練框架跑通的時候，至少得半年以後。
然後在一年左右，公司能產出可用的商業原型，進行穩定的可比可演示的引擎。
這都是往好了想，中途隨便出點問題，就可能卡很久。沒有一個詳細的項目時間表，整體團隊都有可能變得有點混亂。
開業那天，陳一然完全沒提過這些，高德偉感覺出來了，他應該是完全沒有這個概念。
想想也正常，之前陳一然只是獨立開發者，對整體的項目管理可以說是完全沒有經驗。
高德偉本來覺得，等陳一然發現問題後，可能提議慢慢的推出一個人做項目整體的主管。
這活高德偉自己可以干，但是他不太想，他年齡大了，不想那麼累。
陳一然看這樣不是個勤快人，團隊裡現在看只有拉傑比較合適。
然而用了兩天，陳一然就讓高德偉看到了什麼叫做天才。
他幾乎是一己之力，把可視範圍內的麻煩全都解決了，該設計的全都設計好了。
這種人，不上班也就不上班了。隨便在線指揮一下，就足夠讓項目瘋狂推進了。
接下來幾天，陳一然基本上每天睡到自然醒，遛完皮蛋就開始一邊看劇一邊在線和員工們交流問題。
有問題的不少，但大多數自己琢磨一會就解決了。真正需要他幫忙的，都是茉莉能一眼看出來的東西。
林志偉在解析 LEF 文件的時候撞上了格式版本的問題，ISPD 2006 的數據還是 LEF 5.6 的老格式，他按 5.7 寫的解析器讀到 OBS 段就報錯。茉莉掃了一眼，知道是 OBS 段的 LAYER 嵌套在 5.6 和 5.7 之間改了，補了個向下兼容。
張明輝那邊跑大案例的時候內存炸了，他習慣性地先把整個 netlist 讀到內存再建結構，bigblue4 兩百萬個 cell 一口氣吃掉了 16G。
陳一然讓他改成流式解析，邊讀邊建圖，省掉中間的完整副本。張明輝是 EA 出來的，遊戲引擎的資源加載全是流式的，這活對他來說應該順手。果然第二天就重構完了，內存砍了一半。
阿密特遇到的麻煩比較刁鑽，macro cell 的固定位置約束和標準單元的密度約束在同一個區域裡衝突了。
需要一個約束消解層，macro 優先，標準單元只在 macro 沒占用的空間裡生效。茉莉把邏輯理了一下，寫了幾行發過去，阿密特加了這層之後全部約束通過了，然後發過來了一堆彩虹屁。
除此之外，團隊基本上沒出什麼大問題。可以說，在茉莉的一對一投餵下，公司的磨合非常的快，基本上一周就完成了高德偉預計半個多月才能完成的任務。
周五下午，陳一然開車去了公司。
高德偉在終端前面跑了第一個集成測試，屏幕上的 log 刷了大概三十秒，最後一行顯示：ISPD 2006 adaptec1 loaded and validated。
辦公室里稀稀落落地鼓了幾下掌。
陳一然走到白板前面。上面還留著周一畫的架構圖，旁邊多了密密麻麻的箭頭和批註，全是這一周大家往上加的。
「下周開始跑第一次 placement，adaptec1，二十萬個 cell。不要求線長多好，只要全流程走通。」
林志偉靠在椅子上想了想：「第一次跑的話，我建議先用最簡單的隨機初始化做 baseline。不做任何 AI 訓練，就隨機放 cell 然後讓 DeepFlow 算線長。先把數據全流程驗證一遍，從解析到引擎到線長評估，確保每一步的數據都是對的。等 baseline 確認沒問題了再上 RL。」
高德偉點了點頭：「同意。而且這個 baseline 本身就有用。你可以同時把模擬退火也跑一遍 adaptec1，用相同的 benchmark 條件。等 RL 訓練起來之後，這兩個 baseline 就是對比的錨點。」
周天佑手裡還拿著半卷網線說：「訓練集群這邊有個問題。R710 只有 CPU 沒有 GPU，placement 的 RL 訓練如果是純 CPU 跑，二十萬個 cell 的疊代速度會很慢。DeepFlow 的增量計算引擎本身可以大幅降低單次疊代的計算量，但是 RL 需要的大量並發探索還是需要 GPU 加速。」
阿密特問：「你之前不是說三台 R710 都調通了嗎。」
「調通了，但 R710 是伺服器級的 Xeon，沒配 GPU 卡。純 CPU 跑深度學習訓練，效率大概只有 GPU 的十分之一。」
高德偉轉過來看陳一然：「這周先用 CPU 跑小的，benchmark 跑通了再考慮 GPU 擴容？」
陳一然看了下茉莉的說法，回復道：「先看看 adaptec1 在純 CPU 上的單次疊代時間。DeepFlow 的增量更新可能比你想的省算力。如果一晚上能跑幾萬次疊代，對於二十萬個 cell 的初版原型來說夠了，後續上大規模訓練再配 GPU。」
拉傑有點無奈的說：「儘快吧，我感覺現在只能幫幫忙。」
阿密特點點頭說：「下周我可以把八個 benchmark 案例的約束全部翻譯完，這周只做完了 adaptec1 這一個。」
「全部八個做完要多久。」
「兩周。後面幾個大的比較複雜，bigblue 系列有 macro corner 的額外密度約束。」
「先集中精力把 adaptec1 跑通全流程，其他 benchmark 後面再補。」
幾個人又討論了一輪，白板上又多了一堆箭頭和 TODO。
矽谷是這樣的，尤其是初創公司，正是大家都很熱情的時候，說到興奮處，幾個單身的甚至開始提議乾脆今天晚上不回家，就在在單位住了。
陳一然趕緊敗退了，今天可是周五，還要回家和爸媽視頻呢，這周國內的房子他們應該就能定下了。
之前已經整理了ISPD 2006 placement benchmark的全部資料，還有幾個測試案例的netlist文件，標準單元庫的LEF 格式描述，以及官方給出的線長和密度約束文檔。
【數據的輸入格式已經了解了，LEF 描述的是標準單元的物理尺寸和引腳位置，netlist 給出的是單元之間的連通關係。HPWL 半周長線長模型。每個 net 的 bounding box 的寬度加高度，就是線長的近似值。】
「你的意思是，你能直接設計解析器？」
【可以，但這只是第一步。benchmark 的格式本身不複雜，複雜的是怎麼把解析出來的數據餵給 DeepFlow。編輯器的 AST 是一維的樹形結構，placement 是二維空間加三維連通。
核心改造在於：增量更新的觸發條件從文本變更變成了空間位置變更 —— 當一個 cell 的位置移動，受影響的不再是語法樹上的兄弟節點，而是空間上相鄰的 cell 和 netlist 上相連的 cell。
我們需要一個 adapter，它的功能是：接收 placement 引擎每次移動 cell 之後的坐標變化，轉換成 DeepFlow 能理解的 delta 描述，然後把 DeepFlow 計算出的梯度反饋回 placement 引擎。】
陳一然在筆記本上開始畫圖，茉莉一邊分析一邊讓他改。
陳一然扛著久違的低燒感，努力了來兩天。
最終輸出了一份 13 頁的設計文檔，包含：benchmark 解析器架構、DeepFlow 適配層的接口定義、placement 引擎和 GPU 訓練集群之間的數據流約定。每一部分的輸入輸出格式、數據結構、調用順序，全都寫清楚了。
周一早上，陳一然把設計文檔列印了好，發給了每個人。凱薩琳也湊熱鬧想要一份，被陳一然以浪費紙張為由拒絕了。
高德偉看了五分鐘，然後放下文檔，看著陳一然。
「老闆，不愧是第一個項目就能賣兩億的人啊。」
高德偉站起來走到白板前面，他把陳一然文檔里的架構圖又畫了一遍，畫完之後退了兩步，看了一會。
「這個適配層的設計是對的，把增量更新的觸發條件從 AST 的樹形結構改成空間 + 連通性的混合索引 —— 這是 placement 和編輯器最本質的差異。」
周天佑看到 GPU 訓練集群和 placement 引擎之間的數據流約定，說自己周末剛好把三台 R710 的 CUDA 環境和 MPI 調通了 —— 本來以為還要一兩周才能用上，沒想到架構文檔直接把接口定義好了。
其他人各領了一塊，張明輝和劉毅負責 benchmark 解析器，桑傑和王雪負責 LEF / 標準單元庫的數據加載，阿密特和林志偉開始把 ISPD 的物理約束翻譯成 DeepFlow 能處理的格式。
工作分配白板上寫滿了，陳一然在旁邊看了一眼，覺得自己沒什麼事可做了。
「我明天開始就不過來了，你們自己干，有問題 MSN 找我。」
高德偉看了他一眼：「老闆你這就居家了？」
「我在家效率更高。」
高德偉對這話是買帳的，作為公司里資歷經驗最多的人。
他在前幾天其實是有點擔憂的，畢竟陳一然開業第二天就帶大家出去玩的，這做派雖然會讓員工很開心，但是以公司進度來看實在沒有什麼幫助。
更可怕的是，開業那天雖然他分配了人物，實際上路線也算合理，但是陳一然完全沒有給大概的時間表。
高德偉自己算過，如果正常比較流暢的話。
團隊磨合 + 工具鏈搭建需要 1 到 2 周。才能能編譯、跑通 ISPD 2006 benchmark。
DeepFlow 適配 placement 也需要 2 到 3 個月，才能適配增量計算引擎適配 2D 空間數據。
最後第一個 benchmark 結果，就得三四月，然後還得和傳統方法的初步數據做對比。
RL 訓練框架跑通的時候，至少得半年以後。
然後在一年左右，公司能產出可用的商業原型，進行穩定的可比可演示的引擎。
這都是往好了想，中途隨便出點問題，就可能卡很久。沒有一個詳細的項目時間表，整體團隊都有可能變得有點混亂。
開業那天，陳一然完全沒提過這些，高德偉感覺出來了，他應該是完全沒有這個概念。
想想也正常，之前陳一然只是獨立開發者，對整體的項目管理可以說是完全沒有經驗。
高德偉本來覺得，等陳一然發現問題後，可能提議慢慢的推出一個人做項目整體的主管。
這活高德偉自己可以干，但是他不太想，他年齡大了，不想那麼累。
陳一然看這樣不是個勤快人，團隊裡現在看只有拉傑比較合適。
然而用了兩天，陳一然就讓高德偉看到了什麼叫做天才。
他幾乎是一己之力，把可視範圍內的麻煩全都解決了，該設計的全都設計好了。
這種人，不上班也就不上班了。隨便在線指揮一下，就足夠讓項目瘋狂推進了。
接下來幾天，陳一然基本上每天睡到自然醒，遛完皮蛋就開始一邊看劇一邊在線和員工們交流問題。
有問題的不少，但大多數自己琢磨一會就解決了。真正需要他幫忙的，都是茉莉能一眼看出來的東西。
林志偉在解析 LEF 文件的時候撞上了格式版本的問題，ISPD 2006 的數據還是 LEF 5.6 的老格式，他按 5.7 寫的解析器讀到 OBS 段就報錯。茉莉掃了一眼，知道是 OBS 段的 LAYER 嵌套在 5.6 和 5.7 之間改了，補了個向下兼容。
張明輝那邊跑大案例的時候內存炸了，他習慣性地先把整個 netlist 讀到內存再建結構，bigblue4 兩百萬個 cell 一口氣吃掉了 16G。
陳一然讓他改成流式解析，邊讀邊建圖，省掉中間的完整副本。張明輝是 EA 出來的，遊戲引擎的資源加載全是流式的，這活對他來說應該順手。果然第二天就重構完了，內存砍了一半。
阿密特遇到的麻煩比較刁鑽，macro cell 的固定位置約束和標準單元的密度約束在同一個區域裡衝突了。
需要一個約束消解層，macro 優先，標準單元只在 macro 沒占用的空間裡生效。茉莉把邏輯理了一下，寫了幾行發過去，阿密特加了這層之後全部約束通過了，然後發過來了一堆彩虹屁。
除此之外，團隊基本上沒出什麼大問題。可以說，在茉莉的一對一投餵下，公司的磨合非常的快，基本上一周就完成了高德偉預計半個多月才能完成的任務。
周五下午，陳一然開車去了公司。
高德偉在終端前面跑了第一個集成測試，屏幕上的 log 刷了大概三十秒，最後一行顯示：ISPD 2006 adaptec1 loaded and validated。
辦公室里稀稀落落地鼓了幾下掌。
陳一然走到白板前面。上面還留著周一畫的架構圖，旁邊多了密密麻麻的箭頭和批註，全是這一周大家往上加的。
「下周開始跑第一次 placement，adaptec1，二十萬個 cell。不要求線長多好，只要全流程走通。」
林志偉靠在椅子上想了想：「第一次跑的話，我建議先用最簡單的隨機初始化做 baseline。不做任何 AI 訓練，就隨機放 cell 然後讓 DeepFlow 算線長。先把數據全流程驗證一遍，從解析到引擎到線長評估，確保每一步的數據都是對的。等 baseline 確認沒問題了再上 RL。」
高德偉點了點頭：「同意。而且這個 baseline 本身就有用。你可以同時把模擬退火也跑一遍 adaptec1，用相同的 benchmark 條件。等 RL 訓練起來之後，這兩個 baseline 就是對比的錨點。」
周天佑手裡還拿著半卷網線說：「訓練集群這邊有個問題。R710 只有 CPU 沒有 GPU，placement 的 RL 訓練如果是純 CPU 跑，二十萬個 cell 的疊代速度會很慢。DeepFlow 的增量計算引擎本身可以大幅降低單次疊代的計算量，但是 RL 需要的大量並發探索還是需要 GPU 加速。」
阿密特問：「你之前不是說三台 R710 都調通了嗎。」
「調通了，但 R710 是伺服器級的 Xeon，沒配 GPU 卡。純 CPU 跑深度學習訓練，效率大概只有 GPU 的十分之一。」
高德偉轉過來看陳一然：「這周先用 CPU 跑小的，benchmark 跑通了再考慮 GPU 擴容？」
陳一然看了下茉莉的說法，回復道：「先看看 adaptec1 在純 CPU 上的單次疊代時間。DeepFlow 的增量更新可能比你想的省算力。如果一晚上能跑幾萬次疊代，對於二十萬個 cell 的初版原型來說夠了，後續上大規模訓練再配 GPU。」
拉傑有點無奈的說：「儘快吧，我感覺現在只能幫幫忙。」
阿密特點點頭說：「下周我可以把八個 benchmark 案例的約束全部翻譯完，這周只做完了 adaptec1 這一個。」
「全部八個做完要多久。」
「兩周。後面幾個大的比較複雜，bigblue 系列有 macro corner 的額外密度約束。」
「先集中精力把 adaptec1 跑通全流程，其他 benchmark 後面再補。」
幾個人又討論了一輪，白板上又多了一堆箭頭和 TODO。
矽谷是這樣的，尤其是初創公司，正是大家都很熱情的時候，說到興奮處，幾個單身的甚至開始提議乾脆今天晚上不回家，就在在單位住了。
陳一然趕緊敗退了，今天可是周五，還要回家和爸媽視頻呢，這周國內的房子他們應該就能定下了。