吕辰心里一动，陈教授连“强一致性”这种词都整出来了，这可是后世的规则。
陈教授继续说：“这个问题，年后我让研究生专门查资料。你们做工程的有个说法，磨刀不误砍柴工。数据结构没想好，后头全是坑。”
吕辰又说：“还有一个问题。工程师坐在终端前面，敲一个命令，等半天才有反应，这也不行。”
“什么命令要等半天？”
“比如查一个单元的参数。标准单元库有四百多个单元，每个单元有几十个参数。如果存得不好，查一个参数要扫描整个库，那就慢了。工程师翻手册只需要几秒钟，计算机不能比手册还慢吧？”
陈教授若有所思：“你是说响应速度？”
“对。”吕辰说，“用户等不起。翻手册是几秒钟，计算机如果做不到几秒钟，人家还不如翻手册。所以数据组织方式必须考虑‘怎么查得快’，不能每次都从头扫到尾，得有索引，得能直接定位。”
陈教授笑了，在纸上画了一个树状图，又画了一个格子图。
“你这个问题，就是索引和检索。树结构、哈希表，都是为了让计算机不用扫遍所有数据就能找到目标。你把图书馆的卡片目录搬过来就行，按型号建一个索引，按功能建一个索引，按参数建一个索引。想查什么，先查索引，再取数据，不用扫遍整个库。”
他在哈希表旁边写了两个字：O(1)。
“这就是数学上的常数时间，不管库有多大，查一次的时间是一样的。你要的低延迟，就是这个。”
吕辰接着追问：“还有一个问题，算得慢。”
“算什么？”
“仿真。一个与非门单元，跑一遍仿真，可能要几分钟。四百多个单元，每个跑一遍，就是几十个小时。这还只是一个版本。工程师改一版，又要重新跑。”
陈教授放下铅笔，靠在椅背上：“你是说吞吐率？高吞吐？”
“对。”吕辰说，“不能让大家排队等着。得让机器同时跑多个仿真，A工程师的与非门在跑，B工程师的或非门也在跑，互不干扰。这就是您刚才说的并发，但不是‘数据并发’，是‘计算并发’，多个人同时用，机器不能闲下来。”
陈教授想了想：“这个问题，比前两个复杂。前两个是‘怎么存’‘怎么查’，这个是‘怎么调度’。多个任务同时提交，谁先算、谁后算、怎么分配算力。如果机器够多，还可以并行算，一个任务拆成几块，几台机器同时算，算完了再拼起来。”
他在纸上画了一个任务队列的图。
“这个在数学上叫调度算法。我们要的是单位时间内处理的任务尽可能多。但不是越多越好，还要考虑每个任务的等待时间。这就是权衡。”
吕辰最后说：“还有一个问题，也是最头疼的。”
陈教授看着他。
吕辰说：“集成电路设计，不是一个人干的活。有人画版图，有人跑仿真，有人做测试。版图画好了，仿真模型要跟着改；仿真模型改了，测试向量也要跟着改。这些数据是连着的，这边改了，那边不知道，就乱了。”
陈教授坐直了身子：“你是说——模型耦合？”
“对。”吕辰说，“版图、仿真模型、测试向量，是同一个单元的不同侧面。它们应该是一体的，改版图的时候，系统应该提醒仿真模型可能也要改；跑仿真的时候，系统应该自动用最新的版图数据。不能这边改完了，那边还在用旧的。”
陈教授沉默了一会儿，站起来走到书架前，抽出一本书翻了翻，又放回去。
他转过身，看着吕辰：“你这个问题，比前面几个都深。前面是‘怎么存’‘怎么查’‘怎么算得快’，这个是‘怎么让不同的数据保持同步’。”
他走回来坐下，拿起铅笔，在纸上画了一个有向图，几个圆圈，箭头从一个指向另一个。
“这涉及到数据之间的依赖关系。A改了，B要跟着改，C也要跟着改。这种依赖关系，可以用有向图来表示。节点是数据，边是依赖关系。A指向B，表示A改了B要跟着改。”
吕辰二人凑过去看那个图，诸葛彪道：“那计算机能不能自动知道这种依赖关系？工程师改了一个单元的版图，系统自动找出所有依赖它的仿真模型和测试向量，提示这些也要更新？”
陈教授点点头：“理论上可以。但依赖关系要定义清楚，数据要能追踪来源和去向。这又回到数据结构的问题，数据不能孤立地存，要存它们之间的关系。这就是刚才说的模型耦合，不同模型之间怎么对齐、怎么同步、怎么保证一致性。”
陈教授放下铅笔，靠在椅背上，看着茶几上那张画满图的纸，沉默了好一会儿。
“诸葛、小吕，你们今天问的这几个问题，多个人同时用、查得快、算得快、数据对得上，其实是一个问题。”
吕辰二人听着。
陈教授说：“就是怎么把标准单元库的数据组织好，让计算机既能存、又能查、还能管住它们之间的关系。这不只是一个‘库’，这是一个‘知识系统’。就像图书馆不只是放书的地方，还是一个能查、能借、能管住书不丢、能知道谁借了哪本书的系统。”
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