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重生后我只做正确选择

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第1165章 辣个男人(第1/2页)
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    那个年轻得过分,却已然站在华兴权力顶端和国内科技产业前沿的男人。
    那个在福布斯榜上名字不断攀升的富豪。
    如果是他......
    李中源的脑海里,瞬间闪过许多信息碎片:陈默在灵境互动和瑞子咖啡上的惊人投资回报,他在华兴内部主导的重大项目,他执掌的数字技术BU和车BG智驾产品线......
    这一切,都勾勒出一个年轻的科技巨头形象。
    如果真的是陈默看上了他的房子,那小米的说法确实就很合理了。
    他沉默了片刻,似乎在消化这个信息,也像是在重新评估整个局面。
    然后,他缓缓地点了点头,目光再次看向小米时,已经多了几分不同的意味。
    “米总,”李中源的语气平和了许多,甚至带上了一丝郑重,“如果真的是陈总看上了我的房子,那......情况自然不同。”
    他停顿了一下,做出了决定:
    “好,我就再给你,也给链家两周时间。
    到本月底为止,这套房子,我不会接触其他任何买家,也不会接受其他任何报价。
    我等你......或者说,等陈总那边的消息。”
    他特意强调了“陈总”二字。
    “但是,”他话锋一转,语气再次变得严肃,“月底,是最后的期限。如果到时候陈总那边还是没有明确的进展,那么......”
    后面的话他没有说完,但意思已经不言而喻。
    “我明白!非常感谢李总的信任和支持!”小米强压住内心的狂喜和激动,连忙保证,“我一定会尽全力,尽快促成陈总与您的会面!”
    这一次,她的保证充满了底气。
    因为她知道,当“华兴陈默”这个名字被抛出的那一刻,天平的砝码,已经悄然改变了。
    李中源点了点头,没再说什么,转身便开车离开了。
    小米独自站在原地,看着对方的座驾汇入车流,这才长长地舒了一口气。
    不过很快她便感受到了时间的急迫,两周!只有两周时间!
    她必须在这两周内,想办法让陈默抽出时间,坐下来与李中源谈价。
    这不再是普通的房产交易,这几乎成了对她个人能力的考验。
    小米拿出手机,点开那个熟悉的对话框,看着陈默最后那句“找时间约业主聊价格”。
    这一次,她不能再被动等待了。
    看着手机屏幕上“华兴陈默”四个字,眼神逐渐变得坚定。
    ......
    香格里拉大酒店那场不欢而散的谈判仿佛仍萦绕在李中源鼻尖。
    他驾驶着车辆融入鹏城夜晚依旧川流不息的车河,窗外的霓虹勾勒出都市冰冷的骨架,却无法照亮到他的心间。
    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
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