晶片设计是场残酷的人海战术。

就算在2009年,製程工艺还没卷到几纳米,但整个研发流程依然繁琐。

从架构设计、逻辑综合、物理设计到流片测试,每个环节都需要大量人力和时间试错。

几十亿个电晶体要在一个小硅片上排布,稍有差池,流片几百万美元成本就打水漂。

这註定了盛夏科技的自研gpu,短时间拿不出成品。

视频会议结束,陆奇下线去处理美国公司业务。

吴泽明从右边窗口切出,他今天在公司,直接敲门进了夏冬办公室。

吴泽明眼底有黑眼圈,显然最近熬夜了。

他在夏冬桌前坐下,递过去一份纸质报告。

“快看网的伺服器快撑不住了。”吴泽明开门见山。

夏冬接过报告,翻开第一页。

各项监控数据已经標红。

快看网流量爆炸式增长。

隨著“快看號”普及,每天都有海量內容上传。

快看网的核心竞爭力,是那套基於ai算法的个性化推荐系统。

这套算法需要实时分析每个用户的停留时间、点击偏好,进行大量数据计算和匹配。

之前的算力全靠传统cpu伺服器集群。

但现在,cpu计算效率到了物理极限。

吴泽明揉了揉太阳穴。

“上周新加了一百台顶级伺服器,只顶了三天。晚高峰时,cpu占用率全在百分之九十五以上,机房散热空调开到最大也没用,伺服器频频报警。”

夏冬看著標红的数据,皱了皱眉。

快看网推荐算法想跑在自研晶片上,短时间內不现实。

远水解不了近渴。

大约一个月前,夏冬就预判到了这个算力瓶颈。

他当时安排吴泽明带一个小组负责技术攻坚,找替代方案。

吴泽明见夏冬看完数据,身体前倾,语气带著一丝兴奋。

“按你之前的提示,我们需要把现有算法移植到gpu上。这一个月,我们小组把这条路线终於走通了。”

夏冬抬头看向吴泽明。

“技术验证完成了?”

吴泽明重重点头。

“完成了。幸运的是,英伟达两年前推出了cuda架构。虽然还是早期版本,很多底层函数不完善,但已经支持c语言编程。”

他指著报告最后一页。

“我整理了一份技术路线文档。我们用机房现有的几张英伟达显卡做了初步尝试,各项技术要点都攻克了。隨时可以开始全面迁移。”

夏冬翻到最后一页,看著迁移计划。

“干得不错。你先回去早点休息,这份报告我仔细看一遍,明天给你答覆。”

吴泽明站起身,长出一口气。

“好,那我先回去补觉,机房让值班工程师盯紧。”

吴泽明离开后,办公室彻底安静。

夏冬靠在椅子上,目光落在那份cuda迁移方案上,陷入沉思。

这是一份能立刻解决快看网算力危机的方案。

但夏冬心里有些不甘。

他清楚,如果现在把核心算法全移植到cuda上,意味著什么。

这等於亲手培养一个未来的恐怖对手。

在普通人看来,显卡只是打游戏的配件。

不管是英伟达还是amd,都是卖硬体晶片的厂商。

在2009年,amd和英伟达在硬体製造能力上,差距並不大。

大家的显卡都能输出高清图像,都能运行大型3d游戏。

但为什么到了后来,英伟达市值能一骑绝尘,甚至超过苹果和微软,成为全球市值最高的科技巨头?

为什么同样是做显卡,amd在ai时代只能跟在英伟达后面?

答案就是吴泽明报告里的四个字母——cuda。

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