事后想来，芯片验证工程师Lynda觉得进腾讯有点“草率”了。
作为一个在半导体行业工作过多年的资深工程师，Lynda第一次看到腾讯发布芯片岗位需求时，略感到一丝惊讶。2019年1月她带着好奇加入这家互联网大厂，准备撸起袖子，大干一场。
面试时，主导芯片设计工作的Henry给她打过一剂预防针：“我们是从零开始做芯片。”Lynda试图代入鹅厂一贯的低调来理解这句话，但随即便在第一天上班时被跟同事的对话震到了：
-“我们的仿真工具呢？” -“没有，还在谈。”
-“验证环境怎么说？” -“还……没有。”
-“那……验证流程呢？-“这个……也没有。“
对于一个芯片验证工程师来说，仿真工具、验证环境、验证流程就是必备的生产力工具。Lynda想全程参与芯片研发业务，倒不怕从头开始，只不过没想到连这些必备品都能 “三无”。
当一家互联网公司投身半导体时，工具的欠缺还不是最紧要的。“造芯”不仅是业务的简单延伸，它往往意味着更复杂的产业链、更耗时的人才沉淀、以及更迥异的生态文化和技术理念。
比如芯片研发不像软件开发尚可后期不断改bug，设计问题没被前期验证发现，一旦流片就只能沦为一块“砖头”。而Lynda所担任的验证工程师，就是防止前期努力打水漂的守门员。
这个岗位的重要性不言而喻，设计工程师与验证工程师的比例在很多芯片公司会达到1：3。但Lynda入职后环顾四周，发现不仅自己只有一个并肩作战的同事，连验证的代码也一行都没有。
这时候，Lynda才开始明白Henry口中的“从零开始”意味着什么，以及她面临着怎样一场艰难的战役。
01
雄关如铁，出师未捷
在腾讯云副总裁、云架构平台部总经理谢明看来，“从零开始”的背后还有更多的曲折故事。
谢明所在的云架构平台部，站在腾讯各类前端应用的身后，是腾讯海量业务数据冲刷的前线，有效支撑了QQ、邮箱、微信、微云、流媒体视频等一个又一个的国民级应用。
2013年，QQ相册已经发展成腾讯最大的一个存储类业务。让用户访问相册的速度更快、体验更顺滑，成了一个很急迫的需求。转化成相应的技术问题，就是图片能否更快地转码？能否在不损画质的情况下压缩？能否以更低的成本存储？
他们反复地追问。
团队深刻地明白底层技术创新对上层应用的放大价值。软件架构上固然要永远不停歇地进行自我超越，但他们敏锐地察觉到，只有在硬件上也作出创新，才能实现更深层次的突破。
问题是：一个做软件出身的团队，怎么去做硬件？
一圈研究之后，他们决定先拿FPGA（可编程阵列逻辑）试水。跟我们平时电脑和手机里的通用芯片相比，FPGA是一种专用集成电路（ASIC），能够实现灵活的“半定制”开发。
FPGA相比起芯片容错率高，但在吞吐率、延迟、功耗和灵活性等维度上都很平衡。尤其是在处理海量数据时，FPGA相比GPU具有超低延时的显著优势，很适合用在特定的业务场景。
事实验证了这种判断。2015年，团队集中力量研发的图片编码FPGA，取得了比CPU编码和软件编码更高的压缩率和更低的延时，也帮助QQ相册很大程度上降低了存储成本。他们看到了在FPGA方向探索和深入的可能性。
2016年前后，由Alpha Go引爆的AI热潮更把FPGA拉入了主流视野。团队通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，处理性能达到通用CPU的4倍，而单位成本仅为1/3。
FPGA效果虽好，但技术门槛比较高，“如果把FPGA云化，是不是一个能够扩大应用的解决路径？”
带着这样的期待，2017年1月20日，腾讯云推出了国内首款FPGA云服务器，希望以云计算的方式，将FPGA能力推广到更多企业。
从效果上来说，在FPGA云服务器上进行FPGA硬件编程的企业，确实能将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。以一家著名的基因检测公司为例，传统用CPU需要检测一周的基因序列，FPGA可以压缩到数小时完成。
然而云化后的FPGA，没能如预期般迅速席卷整个行业。
一方面，FPGA毕竟是一种“半定制”的电路，许多企业还是无法独立胜任FPGA开发，需要更加上层的服务；另一方面，通用芯片成本的迅速下降，也让FPGA的性价比优势逐渐丧失。
云端商业化的受挫泼来一盆冷水，把团队的热情从巅峰一下子打到了谷底，同时也把两个问题赤裸裸地抛到整个团队的眼前：FPGA对业务的价值究竟有多大？FPGA还能继续做吗？
受此打击，团队在2018年也近乎分崩离析，人员开始集中式地离开。腾讯在“造芯”上的第一次探索，画上了一个遗憾的逗号。
02
柳暗花明，“蓬莱”问世
在FPGA云服务器受挫后，腾讯需要重新思考硬件之路要怎么走下去。
在团队几乎解散的2018年，中国芯片行业迎来暖春：中美贸易摩擦给全民普及了芯片的重要性，科创板的设立为半导体企业上市开启大门，而国家资金的进场更是让大江南北一片热火朝天。
但是，对于互联网公司来说，做芯片跟做云计算、数据库、存储系统等一样，需要有具体的业务场景支撑，不能“为了做而做”。在经历过一场不算成功的探索后，腾讯要等待下一个真实需求带来的机会。
时间进入2019年。那是人工智能规模化应用的元年，内外部业务都提出了对AI芯片的强烈诉求。AI芯片，要不要做？
这个问题被提出来的时候，腾讯的管理层有过反对的声音，担心技术人员只是头脑发热，只是为了追逐热点。但同时，管理层也给了足够的灰度，没有明令禁止小团队级别的探索。
以小规模、低成本、特定应用场景的方式先行试水，成了大家的共识。
云架构平台部将第一款芯片敲定AI推理方向，取名“蓬莱”，希望这款芯片能像中国古代神话里的海外仙山一样，稳固地立于汹涌波涛之上。
这支硬件突围小分队，也被正式命名为“蓬莱实验室”。
有了FPGA探索时积攒的经验，蓬莱实验室对硬件编程语言已经相当熟练，也在标准接口、总线等方面积累了一些平台化的设计。然而，两者的研发要求，不可同日而语。
如果说做FPGA是搭现成的积木，那么做芯片就是直接从伐木开始来着手来制造积木。FPGA出了问题可以重新编程，而芯片只有一次流片机会，一旦出错，所有的努力便付诸东流。
此外， FPGA的资源是现成固定的，芯片的资源却是由自己定义的。一个字，就是要“抠”：用最小的资源做最大的事。
芯片架构工程师Rick用“装修”改“重建”来形容整个蓬莱项目。一开始，团队以为能把之前FPGA的技术较为简单地转成芯片。做着做着发现，以为终归只是以为——FPGA架构在芯片中能直接复用的并不多，团队只能把原来的架构整个拆掉，重写的代码量高达85%。
像DDR存储器这样的重中之重，芯片厂商通常会有专门的验证人员负责，而刚起步的蓬莱实验室没这个条件，只能靠抢时间把功课补回来。Lynda后来回忆道：“我恨不得一天有48个小时”。
2020年1月，蓬莱芯片流片完成，被合作方快递到深圳。新冠疫情刚刚在全国范围内暴发，公司已经开启集体远程办公。
