第255章 最高端的技术往往只需要最简单的办法-《我的博浪人生》


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    目前arm市值在120亿美元左右波动,资产在19亿美元左右波动。

    早在7月份,因为秦正领衔的ic设计陷入僵局,温良曾批准授意购买了arm的ip授权。

    870万美元的授权费与1.5%的版税。

    根据arm的财报,营收来源于33%的授权费、50%的版税与工具与技术支持。

    现阶段授权费一般少则百万多则千万美元。

    这个价格基本算顶格了。

    现阶段arm在核心处理器的ip授权分为:架构/指令集级授权、内核(ip核)级授权、使用层级授权三个形式。

    架构级授权指可以对arm架构进行大幅度改造,甚至可以对arm指令集进行扩展或缩减。

    苹果是其中的典型例子,基于armv7指令集架构扩展出了自己的swift架构。

    内核级授权指可以以一个个诸如cortex-a53这样的内核为基础然后在加上自己的一些设计,最后形成一颗soc,高通和菊厂是其中的典型例子。

    这一层授权区别可以很大。

    比如高通有自己的gpu架构,所以不需要gpu方面的内核授权,甚至有魔改cpu架构的想法。

    而菊厂没有gpu架构,需要这方面授权,当然这个授权可以从arm买,也可以从别的公司买。

    毕竟soc是一种综合布局。

    最后的使用层级授权指不能更改arm的ip,也不能借arm的ip创造自己的基于该ip的封装产品。

    一个简单的比喻:

    一篇文章a拿去可以修改使用,这是架构级授权,b只能引用使用,这是内核级授权,c只能转发不能更改,这是使用层级授权。

    当时的考虑是适合给秦正他们当做研究实际参照物,所以博浪购买的是架构与内核级授权的全套内容。

    即去年11月份推出的armv8-a    cpu架构和mali    gpu架构。

    包括v8-a57、v8-a53、v8-a35和mali-400这些ip核。

    也是在眼下这年头,授权费用会这么高的原因。

    这部分版权购买费用计作基础研究经费中的研究参考资料成本。

    截止7月底的3.5亿基础研究经费中,ic实验室花掉了2.7亿,包括这870万美元合计5500万人民币的授权费。

    之前秦正会推辞曹院士邀请的访学,与此有关。

    因为在芯片的基础研究资料、研究环境、研究设备等各方面的超高投入与研究不断推倒重来陷入僵局之间存在巨大落差。

    后来还是星辰系统推出后,大家都有了激情,再加上温良的劝导,秦正才‘幡然醒悟’。

    可能从一开始大量投入研发经费目标是从零开始的自研,所以温良潜意识里没考虑过基于arm授权设计研发soc这个选项。

    以及,温良对2012年的行情有点误判,如果是基于arm深度授权,设计研发个芯片,试错成本不高。

    以目前博浪花大价钱购买的这一全套深度授权为例,三个月不算快的,最快当天买当天丢给台积电流片。

    百分百保证流片成功,至于好不好用,那没谁保证,翻车例子比比皆是。

    现在华工ic实验室、博浪实验室内部花了三个多月时间、耗费了不少研发经费,初步审定结果是应该挺不错的。

    毕竟华工ic实验室这三个月的主要研究内容是尝试引用这些ip核进行排列组合与小范围调优。

    直接一点的形容:这个研究内容的方式是最简单的穷举法。

    不缺研发经费,缺时间,于是一个个团队分开尝试,按1、2、3、4这么排列组合着来,哪个好用哪个。

    得说明,这款要流片的soc属于博浪设计的东西非常非常少。

    总之,如果只是想要能用,一亿人民币大致能搞定一款soc,工艺采用32nm或者28nm——其实从工艺制程就能看出来投入不会那么高。

    只不过,在温良看来,截止3季度,两个实验室各项基础研究投入耗费高达4.6亿,75%用在了ic实验室,他又按前世观念先入为主的觉得投入会很高。

    认为起码得烧几个亿美金吧。

    谁又能想到芯片设计这个被认为很高端的技术,无论是有ip授权,还是没ip授权,都可以用很初级很暴力的穷举法来解决。

    也不怪原本1亿能烧出来的东西,实验室烧了近3.5亿,还在推倒重来的过程中。

    所以,今天来公司看到soc流片计划,温良才这么失态。

    理清了来龙去脉后,温良也不犹豫,直接道:“技术审定没问题就拿去台积电流片,流片失败继续,直到成功为止。”

    “比起现在这点花销,如果我们的第一款手机能对硬软件核心有更高的掌控力,那么离业务成功就不远了。”

    说完安排,也没给大家多说的机会,温良直接将大家‘撵出’了办公室。

    关上门,温良搓起了手,一脸激动的念叨起来:“哈哈,老子原来看错了时代!淦踏马的就完了!”

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    ps:关于穷举法,一些更高端的项目中也这样进行,因为哪怕2022年的科技发展其实也很少有创新,关键项目很多都是暴力解决,材料、硬件、软件都有过。

    比如推荐算法,一般都是用海量数据暴力堆出来的。


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