是另一位数字电路专家）。
几分钟后，远在启明芯深圳研发中心的硬件团队的老王，就在他的工作站上收到了这个请求。
“内存带宽瓶颈？GPU访存延迟高？”老王看着软件团队提供的详尽数据和波形截图，立刻明白了问题的严重性。
他迅速调出“天枢”SoC内存子系统的RTL代码和“盘古”提供的系统级性能仿真模型，开始进行分析和优化探索。
他首先尝试在仿真模型中增大GPU
L2
Cache的容量，发现对性能提升有帮助，但带来的面积和功耗代价较大，不是最优方案。
然后，他重点分析了AXI总线仲裁器的逻辑。利用“盘古”的性能调试工具，他发现在高并发图形负载下，现有的基于固定优先级或简单轮询的仲裁算法，确实无法很好地保证GPU这种高带宽需求Master的服务质量（QoS）。
“看来问题出在仲裁策略上！”老王眼中闪过一丝兴奋。
他立刻动手修改RTL代码，在AXI总线仲裁器中实现了一种更先进的、基于服务等级（QoS）和实时带宽需求的动态优先级调度算法。这种算法能够智能地识别出GPU的高优先级访存请求，并为其动态分配更高的总线带宽和更低的访问延迟。
修改完成后，他利用“盘古”的形式化验证（Formal
Verification）工具，快速验证了新仲裁逻辑的功能正确性和无死锁性。然后，再次进行系统级性能仿真。
仿真结果显示，采用了新的动态仲裁算法后，在同样的高并发图形负载下，GPU的访存延迟显着降低，内存带宽瓶颈得到极大缓解！
整个分析、修改、验证的过程，只花了他不到两天的时间！
老王立刻将修改后的RTL代码和验证报告，通过协同平台反馈给了“北辰”OS团队。
“蜂巢”基地内，小张和阿杰收到了更新通知，兴奋不已。他们立刻将新的硬件描述（可能是一个更新的FPGA比特流文件，由EDA工具自动生成）加载到原型验证平台上，再次运行之前的UI压力测试脚本。
奇迹发生了！
之前出现的掉帧和卡顿现象完全消失！即使进行最复杂的多层半透明窗口拖动和缩放，界面依然如丝般顺滑，响应速度快得惊人！IDE性能剖析窗口中的内存带宽占用曲线也变得更加平缓，总线延迟大幅降低！
“解决了！彻底解决了！”阿杰激动地喊道，“硬件那边只用了不到两天时间，就帮我们解决了这个大瓶颈！这……这效率太恐怖了！”
小张也深有同感。他知道，如果没有这套强大的自研EDA平台和紧密的软硬件协同流程，同样的问题，在其他公司可能需要数周甚至数月才能定位和解决（如果能解决的话）。而启明芯，将这个周期缩短到了天！
这种基于EDA平台的、前所未有的协同效率，正是林轩敢于提出三年计划、敢于挑战操作系统的最大底气所在！它如同一个强大的“加速器”，让“北辰”和“天枢”这两个原本可能需要漫长时间才能磨合的“齿轮”，从一开始就能以前所未有的精度和速度紧密啮合、高效运转！
“通知硬件那边，这个修改非常好！”小张对阿杰说，“让他们固化到主干代码里！我们继续测试其他模块！”
类似这样的软硬件协同优化场景，在接下来的日子里，成为了“蜂巢”基地和深圳硬件团队之间的日常。软件发现瓶颈，硬件快速响应优化，软件再基于优化后的硬件进行适配和验证……
“北辰”OS和“天枢”SoC，就像一对在共同进化中不断变得更强的“双子星”，在启明芯自研EDA平台的强力“粘合”与“催化”下，正以一种令外界难以想象的速度，朝着那个共同的、光辉的目标高速前进！
第186章 潜行岁月 － 天枢协同（中）[2/2页]