“钟部长，刚跑完最后一轮对比测试，精度完全达标，甚至比预期的还好！
PDK数据已经同步了，正在做兼容性检查，目前没有报错。”
耳机里传来刘工略显兴奋但又克制的声音，显然也是获得了理想的成绩。
“非常好！把测试报告和日志发我一份，重点标注一下与上一版工具的差异点。
另外，让测试组的同事加紧压力测试，模拟超大规模设计的负载情况，不能只看理想状态。”
钟耀祖指示道。
“明白钟部长，我马上安排。”
刚结束通话，另一个窗口弹出消息，是负责AI布局优化算法的王博士：
“耀祖部长，有个情况。
我们新迭代的布局算法在7nm工艺的一个测试案例上，时序收敛效果比预期差了百分之三左右。
初步分析可能和新的布线拥塞预测模型有关，也可能是工艺角覆盖不够全面。
需要你帮忙看看决策树那里是否需要调整。”
钟耀祖立刻回复：
“把测试案例、收敛报告以及新模型的调试日志发给我。
同时，启动B方案，用之前的稳定版本先确保这个案例能过。
算法优化不能影响当前项目的交付节点。
半小时后我们开个短会讨论。”
处理完这些，他又点开了自己负责的AI驱动芯片性能建模工具的代码评审界面，仔细查看团队成员刚提交的几处关键修改。
他在一行关于热效应模拟的代码旁添加了批注：
“此处阈值设定缺乏动态适应性，建议参考我们上次讨论的论文第三章的方法，引入机器学习预测模块进行实时调整，以应对不同工作负载下的热变化。
可先在小规模模块上验证有效性。”