数据，“在相同的时序约束下，‘女娲’综合出的门级网表，平均面积比dc缩小了5-8！平均动态功耗降低了10-15！这主要是因为‘女娲’内置了我们针对低功耗和高性能ar架构深度优化的逻辑优化算法库，并且能够更精准地利用台积电65n工艺库中那些特殊的低漏电或高速单元。”
“更小的面积意味着更低的成本，更低的功耗意味着更长的续航和更低的发热！仅仅在逻辑综合这一个环节，‘女娲’就为‘天枢’带来了实实在在的竞争优势！”
例证二：“盘古”p&r引擎的时序收敛“神力”！
“而在后端物理实现阶段，”李志远继续道，“‘盘古’p&r引擎的作用更是不可或缺！”
“大家都知道，65纳米工艺下，时序收敛是最大的挑战之一。‘天枢’内部高达数亿的晶体管，数百万条需要精确满足时序的路径，其布局布线的难度是空前的。”
“我们对比了使用商业布局布线工具和‘盘古’v18引擎（集成了最新的启发式算法和机器学习优化）的结果。”屏幕上出现了两张对比鲜明的时序违规分布图。
“使用商业工具，即使经过多轮优化，在最终签核时，依然残留了数百条微小的时序违规，需要后端工程师花费大量时间进行手动修复。而使用‘盘古’引擎，在几乎相同的运行时间内，不仅成功地将所有时序违规全部消除，甚至在大部分关键路径上还留有超过50皮秒的正裕量！”
“这极大地提高了我们首次流片成功的信心，也为芯片的稳定运行频率留出了宝贵的空间！”负责后端的张伟忍不住补充道，他对“盘古”的威力体会最深。
例证三：软硬件协同仿真的效率革命！
“除了ppa优化，”李志远强调，“我们eda平台在提升软硬件协同开发效率方面的作用也开始显现。”
“通过我们增强版的系统级仿真和硬件加速平台，‘北辰’os团队能够在硬件rtl代码冻结前数周，就开始在接近真实的硬件环境下运行和调试他们的内核、驱动和关键应用。这使得许多原本需要等到芯片回来后才能发现的软硬件交互bug，都被提前暴露和修复了！”
“小张，”李志远看向软件平台负责人，“