r>    一篇文章A拿去可以修改使用，這是架構級授權，B只能引用使用，這是內核級授權，C只能轉發(fā)不能更改，這是使用層級授權。

    當時(shí)的考慮是適合給秦正他們當做研究實(shí)際參照物，所以博浪購買(mǎi)的是架構與內核級授權的全套內容。

    即去年11月份推出的Armv8-A CPU架構和mali GPU架構。

    包括v8-A57、v8-A53、v8-A35和mali-400這些IP核。

    也是在眼下這年頭，授權費用會(huì )這么高的原因。

    這部分版權購買(mǎi)費用計作基礎研究經(jīng)費中的研究參考資料成本。

    截止7月底的3.5億基礎研究經(jīng)費中，IC實(shí)驗室花掉了2.7億，包括這870萬(wàn)美元合計5500萬(wàn)人民幣的授權費。

    之前秦正會(huì )推辭曹院士邀請的訪(fǎng)學(xué)，與此有關(guān)。

    因為在芯片的基礎研究資料、研究環(huán)境、研究設備等各方面的超高投入與研究不斷推倒重來(lái)陷入僵局之間存在巨大落差。

    后來(lái)還是星辰系統推出后，大家都有了激情，再加上溫良的勸導，秦正才‘幡然醒悟’。

    可能從一開(kāi)始大量投入研發(fā)經(jīng)費目標是從零開(kāi)始的自研，所以溫良潛意識里沒(méi)考慮過(guò)基于A(yíng)RM授權設計研發(fā)SoC這個(gè)選項。

    以及，溫良對2012年的行情有點(diǎn)誤判，如果是基于A(yíng)RM深度授權，設計研發(fā)個(gè)芯片，試錯成本不高。

    以目前博浪花大價(jià)錢(qián)購買(mǎi)的這一全套深度授權為例，三個(gè)月不算快的，最快當天買(mǎi)當天丟給臺積電流片。

    百分百保證流片成功，至于好不好用，那沒(méi)誰(shuí)保證，翻車(chē)例子比比皆是。

    現在華工IC實(shí)驗室、博浪實(shí)驗室內部花了三個(gè)多月時(shí)間、耗費了不少研發(fā)經(jīng)費，初步審定結果是應該挺不錯的。

    畢竟華工IC實(shí)驗室這三個(gè)月的主要研究?jì)热菔菄L試引用這些IP核進(jìn)行排列組合與小范圍調優(yōu)。

    直接一點(diǎn)的形容：這個(gè)研究?jì)热莸姆绞绞亲詈?jiǎn)單的窮舉法。

    不缺研發(fā)經(jīng)費，缺時(shí)間，于是一個(gè)個(gè)團隊分開(kāi)嘗試，按1、2、3、4這么排列組合著(zhù)來(lái)，哪個(gè)好用哪個(gè)。

    得說(shuō)明，這款要流片的SoC屬于博浪設計的東西非常非常少。

    總之，如果只是想要能用，一億人民幣大致能搞定一款SoC，工藝采用32nm或者28nm——其實(shí)從工藝制程就能看出來(lái)投入不會(huì )那么高。

    只不過(guò)，在溫良看來(lái)，截止3季度，兩個(gè)實(shí)驗室各項基礎研究投入耗費高達4.6億，75%用在了IC實(shí)驗室，他又按前世觀(guān)念先入為主的覺(jué)得投入會(huì )很高。

    認為起碼得燒幾個(gè)億美金吧。

    誰(shuí)又能想到芯片設計這個(gè)被認為很高端的技術(shù)，無(wú)論是有IP授權，還是沒(méi)IP授權，都可以用很初級很暴力的窮舉法來(lái)解決。

    也不怪原本1億能燒出來(lái)的東西，實(shí)驗室燒了近3.5億，還在推倒重來(lái)的過(guò)程中。

    所以，今天來(lái)公司看到SoC流片計劃，溫良才這么失態(tài)。

    理清了來(lái)龍去脈后，溫良也不猶豫，直接道：“技術(shù)審定沒(méi)問(wèn)題就拿去臺積電流片，流片失敗繼續，直到成功為止?！?/br>
    “比起現在這點(diǎn)花銷(xiāo)，如果我們的第一款手機能對硬軟件核心有更高的掌控力，那么離業(yè)務(wù)成功就不遠了?！?/br>
    說(shuō)完安排，也沒(méi)給大家多說(shuō)的機會(huì )，溫良直接將大家‘攆出’了辦公室。

    關(guān)上門(mén)，溫良搓起了手，一臉激動(dòng)的念叨起來(lái)：“哈哈，老子原來(lái)看錯了時(shí)代！淦踏馬的就完了！”

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    PS：關(guān)于窮舉法，一些更高端的項目中也這樣進(jìn)行，因為哪怕2022年的科技發(fā)展其實(shí)也很少有創(chuàng )新，關(guān)鍵項目很多都是暴力解決，材料、硬件、軟件都有過(guò)。

    比如推薦算法，一般都是用海量數據暴力堆出來(lái)的。