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第34章 構建屬於自己的生態(1 / 2)

年近三十,科技立業!

“我怎麼覺得你就盼著這一天呢啊?”張建看著似笑非笑的紀弘,說話的語氣都帶著一點兒幽怨。

“張總,說實話,仰人鼻息的感覺是不是不好受?而且,摩爾科技以兼容的方式利用英偉達cuda的生態,效率也不儘如人意,性能損失也很大吧?”

紀弘正色起來“要我說,倒不如直接斷了,構建真正屬於我們自己的生態。”

“你說的倒是輕巧,cuda英偉達早在2007年就推出來了,優化迭代了十好幾近二十年才有如今的水平,是我們想搞就能搞的?

“誠然,cuda的理念並不複雜,本質就是一個幫助開發者構建自己應用的gu編程服務簡易ai接口。

“就算是內裡的運算架構,在內行人眼裡,理念也幾乎是透明的。

“比如,ad搞的所謂hi,就是了一種類似於cuda的編程接口。甚至,語法和編程模式都和cuda一模一樣。

“但效果怎麼樣呢?投入巨量人員和資金,但競爭力還是不行。再說了,我們之前有得用,就沒有在這一塊兒上心。”

“其實就是想省成本。”

紀弘算是聽明白了,之前英偉達讓用,這邊也沒有更多的資源和精力去搞這個,就先湊合用了,他接著說道

“我也能理解,畢竟當時你們的目標是能活十年,而且與英偉達關係也還好,也不用太過擔心授權的問題。”

“但,今時不同往日了。”頓了一下,紀弘如此強調。

張建心說,當然不同往日了,往日我們的目標是活著就好,現在搞得英偉達都急跳腳了

“主要還是你這邊基於ai的gu智慧調度,訓練卡應該也是能用的吧?

“cuda隻是以流處理核心為元單位對外開放的gu編程接口。

“這個時候,如果我們重新搞一套,完全用這個理念,其實意義不大,競爭力還是有限,ad已經給我們打過樣了,畢竟cuda的生態早已經成型且非常完善,後來者很難去挑戰。”

“你是想問,能不能把gu智慧調度的理念融入到我們的通用運算架構裡是吧?”紀弘肯定道“那必須能!”

張建不由得嘴角又抽了抽,能當然是好事兒,但是,我是不是又得割肉?

“我們其實可以從智算中心開始。智算中心規模較大,現在都是一千張卡起步。

“這裡邊不僅涉及到流處理單元,更是涉及千卡算力怎麼利用和分配才能效率最大化的問題。

“利用我們的ai核心能力進行智慧監測和算力綜合分配,再加上基於ai調度的gu運算架構,你大可以想想,那效率會怎麼樣!”

張建嘴角抽的更厲害了,心道我不想聽你畫餅,隻想聽你想管我要多少錢!

“那,我們怎麼合作?”

雖然知道自己不能急,但是看著穩如泰山的紀弘,張建決定還是自己先開口吧。

“那要不咱們就從河州大學的這個千卡智算中心開始?

“先打個樣板出來,有了標杆,後續的工作就簡單了,全國智算中心的需求非常之大,單子那還不是滾滾的來!”

聽紀弘這麼說,張建心中哀歎,他果然是在打這個主意。

他自己心裡其實早有這個心理準備,河州大學那邊甚至樂見卷耳智能科技的參與,負責人張明振教授更是對他們推崇無比,都提好幾次了。

兩方合作變成三方聚首,來找紀弘之前,張建就已經考慮過了這個問題,利肯定是大於弊的,真要做成標杆,國內的智算中心這一塊兒,光是硬件銷售,摩爾科技都能賺的盆滿缽盈。

但是,核心係統的技術標準……

張建內心哀歎一聲,默默流下了沒有核心關鍵技術的淚水……

他甚至在一瞬間想起了塞力斯,話說自己這算不算出賣靈魂來著?



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