重生2010我脑中的AI太强了 第55章 开工

陈一然说干就干，毕竟现在是有人服务的富家翁，开户什么的都是一个电话的事情。

他一边给皮蛋丟球，一边掏出手机给大通那边的专属小秘书打了电话。

“你好陈先生，这边是琳达，很高兴为您服务，有什么可以帮助您的吗。”

琳达是 richard 的秘书之一，专门负责陈一然的接待，平时有什么简单的都是她办理，她搞不定就会想上找 richard 要资源。

“琳达，我需要开一个股票交易帐户。”

“好的陈先生，stock brokerage account opening，我这边马上可以帮您操作好。五分钟后您的手机 app 上的投资帐户入口就可以使用了，您可以自由转钱进入此帐户。

然后需要我们这边帮您进行配资或者其他的金融衍生品操作吗，我们的投资顾问也是很专业的，你有任何需求都可以找我们。”

“不用不用，我自己搞定，自己买就行了。”

陈一然等了一会，和皮蛋拔了会河，感觉时间差不多了。就打开了手机 app，进行了几项验证之后，股神陈一然要开始投资了。

百度，一千五百万美元。亚马逊，一千五百万美元。苹果，一千五百万美元。netflix，一千五百万美元。新浪，一千五百万美元。salesforce，一千五百万美元。

当然不能一次性下单，陈一然虽然不是经济专业的，但是好歹是大学毕业，economics101 还是学过的。

在茉莉的指示下，陈一然一点一点，用一整天时间分批次买入，避免直接抬高股价造成滑点太大。最终，搞定了所有股票。

实际上如果功利点，陈一然应该全部梭哈新浪，新浪此时买入，2010 年 4 月卖出，可以直接吃 4 倍利润。

但是毕竟他上辈子看到的数据不太全，全部梭哈还是有风险，所以乾脆分散投了这六个上辈子看过的股票。

根据茉莉对记忆中图標的分析，今年涨的最少的苹果也至少涨了 3 成，其它的，也都很夸张，按照一年期来算，怎么也能赚一倍回来。

全部按照图表上的高点操作，应该在 2014 年可以赚3亿美金。况且他手握未来图表，只要每次买的不多，不做影响海啸的那只蝴蝶，那这几只股他能一直吃到 2022 年。

但陈一然还是有点后悔，为什么上辈子，没有定时关注股市，还有各种期货市场。

天天就知道就看比赛，nflnbaf1英超欧冠世界盃pubg瓦罗兰特csloldota2通通涉猎有什么用。小说里面一个世界盃贏个十几亿都是骗二傻子的，赌场是有限额的啊。不只是买入有限额，人家赔付甚至都有限额的。哪怕是最大型的赌场，最多一场球赔给你两三百万美金到头了。

陈一然很是悲愤了几天，然后就把这事拋在脑后了，因为他的公司终於要开业了。

六一儿童节这天，floweda 终於正式开工了。

陈一然上辈子就不是个纯粹的无神论者，加上又遇到了穿越这种离奇的事情，本著寧可信其有的心情。

带著一眾员工，先拜了关公，后拜了比干，范蠡，赵公明，按中国民间说法，这都是文武財神。

福禄寿神和灶神也没受冷落，都收了礼。

然后菩萨弥勒，耶穌上帝，真主阿拉。为了照顾印度员工，把三大主神也都拜了拜。

突出一个跟各路神仙都熟，去哪都有人罩著。

员工们虽然都有点无语老板的迷信，但是还是很配合的走了流程。

之后几个没签合同的，也都纷纷签了合同。然后找到了自己的工位，清一色的 aeron 椅子，上面放著两把 surefire 手电和两瓶 sabre oc-17 喷雾。

配合著公司有点夸张的安全门，以及墙壁上的加强筋，公司的企业文化从第一天就建立起来了。

技术不一定要最强，武德一定要充沛。

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按照陈一然的要求，公司没有设置会议室，总共就是十一个人，会议室实在没必要。

四个独立办公室分別给了高德伟，拉杰，和周天佑，最后一个准备之后给 c 系统工程师中表现最好的一个。陈一然自然是决定居家办公了，偶尔来看看就行。

开业第一天，总得有点动员，陈一然把大家叫到了开放工位区的中央。

陈一然还是有点小激动的，不知道以后这些人会不会一直跟著自己，floweda 只是自己的一个小阶段。以后的总公司肯定不会叫这个。但是这十一人不知道是不是能有个，茉莉十一罗汉的称呼。

陈一然紧了紧公司神兽皮蛋，让他老实一点，然后开始交代工作。

“今天是公司第一天。我先说几个事。”

他拿起马克笔，在白板上写了三个词：placement，rl，eda。

“我们公司的第一个產品，是用强化学习驱动的晶片布局引擎。placement，晶片设计流程里最关键也最痛苦的一步。几百万个標准单元，几十亿条连线，在几平方厘米的硅片上找到最优排列。传统方法，模擬退火，力导向，解析法，搞了二十多年，进步越来越慢。”

他敲了敲白板上的 rl。

“强化学习，是我之前做的小项目，核心是一个叫 deepflow 的计算框架，我用这个框架已经做过一些事，比如家里的安全之类的。这个框架的增量计算引擎，脏標记传播算法，拓扑排序驱动的依赖管理，是我从头开发的。

deepflow 的核心优势在哪？它不是普通的深度学习框架，普通的 dl 框架每次叠代都完整跑一遍计算图，不管有没有变化。deepflow 不一样，它记住上一次叠代的计算结果，只重新计算真正变化的部分。这跟 eda 的 placement 有什么关联？”

高德伟接了话：“placement 的每次扰动，只有局部几个元件的位置变了，全局线长和时序的变化不需要从头重算。这正是 deepflow 擅长的，增量式更新。”

“对。”

陈一然在白板上画了个简单的图：“传统 placement 引擎每次移动元件之后重新评估全局线长，o (n) 复杂度。而用 deepflow 做增量更新，只重算受影响的局部区域，可以做到 o (log n)。这意味著我们可以在同样的算力下跑更多次叠代，也就是 ai 学得更快。”

高德伟补充了一句：“传统的模擬退火，一晚上能跑几万次扰动。用 deepflow 架构，我们预计同样的时间可以跑几百万次。强化学习在这种体量的探索下才有可能收敛。”

会议室里安静了几秒。然后林志伟先开口了。

“我在 synopsys 做 ic，compiler 的 qor 优化，placement 这个地方最大的痛苦就是计算成本。跑一次完整 benchmark 几十个小时，改一行代码又要等几十个小时。如果叠代速度能快几十倍，我不敢想。”

“你接下来可以想了。”

陈一然一边说，一边转身在白板上写分工。

高德伟：整体架构 placement 算法方向

林志伟：placement 引擎核心 benchmark 体系

阿密特：vlsi 设计约束 標准单元库適配

周天佑：gpu 训练集群 分布式训练架构

拉杰：vlsi 验证 gpu 架构验证经验导入

张明辉 / 刘毅 / 桑杰 / 王雪：c 基础设施 工具链

“凯萨琳管行政，財务，工资表。平时有什么问题，都可以找她，她解决不了再找我。”

凯萨琳在角落站起来和大家点头示意了一下，她今天穿了件白衬衫，有点帅气。

陈一然放下马克笔：“还有什么问题。”

拉杰举了手：“我们的第一个 benchmark 是什么。”

高德伟回答：“cadence 的 ispd 2006 benchmark suite。业界標准的 placement 测试集，从几十万到几百万个 cell。先走通端到端流程，再上大规模。”

“gpu 集群什么时候到位？” 周天佑问。

“三台 r710 已经在路上了，今天下午到。”

王雪举手，有点不好意思：“我现在需要学什么，我好像没办法直接上手。”

“eda 的基础概念，什么是標准单元，什么是网表，什么是线长模型。高老师会给你资料，你们用两周时间上手工具链，第三周开始写底层优化。”

几个 c 工程师都点了点头，看起来有点紧张。

会议结束后，大家各自去了自己的位置开始干活。

毕竟是第一天，陈一然也没有直接溜號，而是在高德伟的办公室刷手机。

等到下午，三台 r710 到货。周天佑带著陈一然和高德伟去机房接线，三个人拆包装就拆了半个小时。也不算特別大的东西，包装简直是离谱，房间里到处都是泡沫和纸箱。

陈一然又叫了几个男的过来帮忙，把这堆垃圾扔到了外面垃圾箱。

然后咖啡的香味飘了出来。

凯萨琳很有眼力价的给大家搞了咖啡，味道好不错，对得起这台不便宜的咖啡机。

陈一然喝完了咖啡，像监工一样每个人都看了看，就溜走了。

他今天可是有重要的事情，老朋友昨天晚上飞到的旧金山，今天就要来硅谷看他了。