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PU，那就几乎是百分之零了。
事实上，不止是设计，一款优秀的EDA软件，在整个芯片制造过程中，会多次参加其中，所以EDA的功能大体也可以分为四大类，第一类是可制造性设计，也就是常说的DFM；第二是工艺仿真，这一块的难点是需要海量数据支撑；
第三是设计接口，难点主要在于提供PDK跟库。
尤其是PDK。
在宁为的理解，PDK相当于直接沟通了IC设计公司、代工厂跟EDA软件商的桥梁。一套完整而优秀的PDK，对于代工厂来说是一套反应工艺的文档资料，而IC设计公司则需要用它来做物理验证，直接关系到流片的成败。
第四，直接对生产过程中的良品率进行分析，解决提升良品率的问题。
于是一款专用的EDA工具开始在宁为的脑海中酝酿成型。
之所以称其为专用EDA工具，因为虽然这款工具几乎涵盖了当前EDA软件的全部功能，但不能用来设计复杂程度极高的CPU、GPU这样的通用芯片。主要应用领域在于设计半定制、全定制跟类脑芯片这一类专门的智能芯片。
到不是不想一步到位，而是的确太难了。一方面工作量过于庞大，另一方面国内现有基础也较为薄弱。
不过如果这款EDA真能设计出来，却也能在EDA产业中独树一帜。关键就在于其提供的工程库。
按照宁为脑海中浮现的设计理念，他会将许多智能算法填充到工程库中，这样未来在设计实现某种功能的专用智能芯片的时候，就能非常方便的从工程库中进行调用。
钱不钱的另说，这款EDA真要做出来，宁为觉得自己也算是半只脚踏进人工智能领域的牛人了。
这一过程中，在开发些新算法，整个工程下来他觉得再拿个科学进步奖不成问题。
最重要的是，只要这款EDA软件被证明的确有用，并推广开来，他也算是能松口气了。那个时候即便他的大脑恢复成跟以前一般模样，也能有足够的立身之本。
所以这款软件设计中要做成傻瓜式的。只要操作够简单，就能让人更轻松的入门，推广起来更加容易。毕竟，人工智能开发的初衷就是让懒人可以更懒一点。
还有一个兼容性问题。
这一块宁为觉得有必要设计出统一标准，通过这款EDA软件设计出的芯片，都将采用统一的软硬件接口跟工具链，这样就可以使得针对自家芯片为基础的应用，可以自由移植。
这就要求对于芯片的功能边界给出严格的定义。
就这样，一晚上时间，宁为想到什么，就记录下什么，一夜过去了，一个新的开题研究报告初具雏形。这可是个大项目，如果想要在毕业前做出来，时间上还是比较赶的。
不过想到实验室派给他的那些研究员，宁为又觉得似乎也不太难。
当然，前提是领导得重视，真的当成重点项目，派来的是资深研究员而不是几个学生。宁为打算就这两天挑个时间找陆教授提交报告，顺便好好谈谈这个项目。
宁为的预期是在明年考研之前完成项目，最少也要可以开始有限推广。这样等到考研结束之后，他差不多也可以心无旁骛的去继续深造，拓展知识面的广度跟深度。
完美！