年近三十,科技立业 第11节

  等待李工送设备的时间,张建那是十分煎熬,甚至日常工作都不处理了,就在那傻愣着,看的助理是十分担心,以为老大这是要犯什么病了一样。

  “张总……”

  被称作李工的人敲门正欲说话,张建立即从椅子上蹦了起来:“主机来了是吧?直接搬进来,咱们这就试试,快!”

  看张建急切的样子,李工想说什么但是什么也没有说,直接按吩咐做事:“张总,这个插件今天又有所升级,针对的系统安装。

  “就比如现在,这是一台裸机,是没有装系统的。只需要插入这个U盘,然后按提示直接下一步就可以了,傻瓜式,无需任何其他操作。”

  “嗯。这看不出来什么,直接给它上强度,让它装我们全套的FPGA开发工具。”

  这是真上强度了,FPGA现场可编程门阵列开发工具,一个工程师配置此类开发环境也得一整天。

  如果一直用Windows不熟悉的话,甚至装一周都有可能。

  “张总,好了!”

  “开始了,好,看它能不能行,什么?你说好了?”

  张建颇有些觉得这个世界太疯狂了的感觉:我就楞个神儿的功夫,你告诉我好了?是我们办公区的网速太快吗?

  不对,这都哪儿跟哪儿啊!也太离谱了!

第19章 这就是技术强大的任性

  “我就不信了,让它装Adobe全家桶!”这一会儿张建还上了头了。

  也确实,行业软件是Linux真正的软肋,尽管Linux在软件开发方面有得天独厚的优势,但很多Windows上的行业软件在Linux平台依然没有很好的替代方案,用Wine安装Windows的软件有时候无法很好的兼容。

  这其中最为“老大难”的就包括Adobe的全家桶,Photoshop、After Effects、Premiere Pro、InDesign等等这些,每一个应用还都十分广泛,行业软件在某种程度上也是Windows系统的根基之一,另一个当然是WinTel联盟了。

  这种问题即使是最顶尖的工程师都是无法完美解决的,能用也只是凑合。

  纪弘的这个工具当然也不能AI经过训练能够超越95%的人,但这并不意味着它可以凭空创造出来原本没有的东西。

  “还不算离谱!”张建瞬间自顾自的叹了一声,同时松了一口气不会凭空创造,至少还在他可以理解的范畴,没有太过超出认知。

  “张总,虽然兼容性问题无法完全解决,有一些小BUG,但是日常使用已经完全没有任何问题了,我们其实做过一个评估,那就是它所处理的,大约是我们在公开渠道所能找到的最优的解决方案。”

  李工愣了一会儿,但还是开口说道:“如果让我们的工程师搞这个,没有个三五天,绝对是做不到这种程度的。”

  “那提升30%的硬件利用率呢?你们研究出什么名堂没有?”

  “从数据监测看,还是细粒度资源管控以及显存和算力隔离的方案,只不过,这个系统对资源管控具有更细的粒度,极大的提高了GPU利用率。

  “还有GPU共享组件……这个……”

  ……

  就在张建与李工探讨Linux系统级智能插件可能的方案以及原理的时候,纪弘也正在家里绞尽脑汁的思考怎么跟程荟解释这其中的技术。

  “所谓粒度资源管控,这么说吧,就像是在红绿灯路口,一般的智能红绿灯就可以做到根据车流控制信号灯各个方向的绿灯时间。

  “这个方向车多,那就绿灯时间给长一点,这个方向车少一些,那就多等一会儿红灯,让一让,如此来最大限度的保证通过量。

  “但在车流量都非常大的时候,这个控制时间其实并不好使,四个方向都堵车你怎么办?给谁分配绿灯的时间长才更合适?

  “所以,现在我们的这AI的逻辑不一样,它计算的不是一个路口,而是整个城市交通网络,着眼的是全局,选择的是对于全市道路都有利的一种分配方案。

  “GPU的调度其实原理一样,考虑全局比考虑局部从思路上就要更优,从而让全网络所有的运算链路最大化的畅通。”

  “嗯嗯嗯嗯。”程荟一边吃饭一边不住的点头,这种类比确实什么专业术语,粒度资源管控之类的好理解的多了,她完全听得明白,甚至听得津津有味儿。

  “另一个就是GPU共享组件,还拿堵车来说,这是用另一种方式来解决这个问题的。

  “路口车很多,经常拥堵,但是我们综合统计发现,不管是五座车还是七座车,几乎都是只坐了一个人或者两个人。

  “那么我们就可以根据大数据,利用AI智能调度,智慧的将路径相近、目的地相似的乘客组合到一个车里,然后节省路面空间,从而最大限度的减轻拥堵,提升效率。

  “放到GPU共享组间里,大约也是这个道理。多个任务通过路径提前预判、算力综合分配等方式进行智能组合,共享GPU算力单元,理论上做到极致甚至可以达到一丝算力都不浪费的程度。”

  “而且跟人等车还不一样,人这么安排会很繁杂,接送、等待都有情绪消耗,容易产生矛盾,但GPU算力这样分割只需一个合适的算法以及一个超强的AI。”

  “老公,你好厉害!”

  程荟两只眼睛又开始冒小星星了,眼神一直聚在纪弘的脸上,久久都不愿意分开,她好享受老公如此的技术分享,好享受这样一个时刻。

  温馨而美好。

  【得到认可,GPU算力调度方向技术能力+0.1】

  “嘿嘿……”纪弘“嘿嘿”笑了两声,先是预测类模型灵感,这又是算力调度方向的技术能力,自己这脑子是越来越灵光了。

  ……

  与程荟与纪弘这边的温馨美好不同,张建这边显然又是另一种情绪了,他有些急,同时也在盘算着这其中可能的机会与未来的希望。

  “只需一个算法?这么简单?你们能搞定?”

  李工分析的几乎差不多,毕竟明面上的路线就那么几条,张建也很认可他的分析,但内心略微一思考就觉得觉得事情并没有那么简单。

  “理念都是相通的,算法虽然复杂,但也不是搞不定。”

  李工也是感叹:“主要还是受限于AI能力,这东西之所以能如此强大,核心就得益于超强的AI,这就是技术强大的任性,为所欲为的让人完全没有脾气,就算理念啥都清楚,别人就是干不了。”

  “AI能力!”张建点了点头,最终还是回到了这个概念上:“为什么河州的这么一家小公司突然就有了这么强的AI模型了呢?

  还有那个AI工作助理,那功能简直就是离了个大谱,还有更关键的它训练、推理以及端测能力用的都是自己家摩尔科技的显卡!

  这肯定是一个机会,只是就是不知道“卷耳智能科技”这颗诗经当中的草究竟在做什么盘算了。

  但无论什么盘算,这个时候张建都必须得接着嘴上说未来十年的目标是活着,但能够大鱼大肉,谁还愿意吃糠咽菜呀。

  眼瞅着有这么一个千载难逢的机会,如果错过,那是真的会遭天谴的。

  “这对我们的影响非常之大,说不定真的是一个拳打老东家,脚踢按摩店的机会!看来是非去一趟不可了!”

  “帮我订机票,越早越好,去河州。”张建又安排道:

  “让AISG的Leader(AI战略组 AI研发总监)做好准备,公司极有可能进行战略级调整,适时给我们的股东和意向投资人透露相关消息。”

  ……

第20章 一定是一款革命性的工业软件

  老婆,你先睡,我还需要整理一点儿技术思路,这会儿有点儿灵感。”吃过晚饭,又折腾了许久,纪弘拍了拍程荟,轻声道。

  “老公,现在我们的生活已经很好了,不要再像以前那么拼了,身体更重要!”程荟眼中闪过一丝心疼。

  “就一小会儿,我整理个思路,不会很晚的,你先睡吧,乖~Mu~A!”

  程荟也知道,灵感这东西不立刻整理出来,明天可能就没了,会导致以后老公更辛苦,也就没有再多劝:“那你一定要早点睡!亲亲~”

  “嗯~”

  ……

  AI趋势预测类模型,这是前两天纪弘获得相关设计和训练灵感的时候记录下来的。

  “这东西还真复杂,不控制变量的情况下,哪怕【类思考模型】也力有未逮。”纪弘闭上眼睛,默默盘算着:

  【如果用它去预测A股股票的走势,然后巨资去买,想都不用想,肯定会亏个底朝天!】

  【如果不出手去买的话估计还会好一些,毕竟一件事情自己一旦介入这本身就是一个变量,而这种牵一发而动全身的变量,后果是最不可预计的。】

  【还有,如果利用它去预测未来经济趋势,那是不是也要将这种超强大的AI能力本身也加入到变量当中去?】

  【都有这种超级强大的AI了,会对经济没有任何影响?不可能的!它本身就是生产工具的一部分,是能产生经济价值,甚至如果指导政策制定和落实,甚至会改变大局。

  【但一旦把自身也作为变量进行预测运算,那不可测的因素就会呈指数级上升,这种连锁效应绝对会把模型本身的能力榨干,然后拖垮。】

  纪弘又想起【类思考模型】的基础【簇式卷积网络】。

  “整体与局部的关系,个体与簇的关系,【时间-影响】曲线模型……”

  “如果将时间与影响的局部综合模型简化为【簇】作为自身对预测事物的【整体变量】计入预测模型呢?”

  “不同的【簇】……权重……”

  纪弘的脑子在飞速的转着,又结合到了今天所获的技术能力GPU算力调度方向技术能力这是不是也是另一种调度呢?

  这些天,纪弘的脑子越来越灵光,举一反三的能力也越来越强了这种【时间与影响】的综合模型是否计入预测模型的变量,计入的权重与时机,本身跟【调度】就有异曲同工之处,只是确实更为复杂了。

  但如果快刀斩乱麻,化繁为简,以【簇】做为基础变量单元的话

  每时每刻都会产生变量,将一段时间产生变量总和作为【簇】……

  这样的话,时间跨度越短,【簇】越精细,变量参数就越多,相应的预测精准度就越高,预测模型也就越强大,当然,算力消耗也更大。

  时间跨度越长,【簇】越粗糙,变量参数越少,算力消耗就小,相应的,预测模型也就越弱,精准度就会差点儿。

  “思路还是可以的,回头测试一下,看看效果。”

  纪弘脑筋飞速的旋转着,双手噼里啪啦的敲着键盘,迅速的记录着自己的思路和方案,慢慢的形成了一整套的理论和技术方案。

  “变量越少越精准,预测股票和经济估计会差点儿意思,顶多差强人意,但如果用在工业上呢?比如芯片流片成功率与性能预测?”

  纪弘感觉很有搞头,而且这东西是真的有巨大的市场需求的!

  芯片的设计与制造,流片费用是一个无论如何也避不过去的成本,而且,越先进的制程,流片成本越高。

  14纳米芯片进行一次流片就需要3000万人民币以上,7nm则至少需要两亿多。

  台积电最新的制程,3nm的流片成本几乎就已经到了很多顶尖芯片设计企业都付不起的程度了,据爆料,苹果就为M3系列付出了10亿美元,也就是几乎七八十亿元人民币的流片成本。

  这个成本,也就财大气粗的苹果能负担了,高通和联发科都力有未逮,只能选择次一级的工艺。

  但流片又是一道不可或缺的芯片设计和制造流程它决定着芯片设计方案是能否可用,是一个验证设计合理性的实验性质的生产过程。

  如果,利用这种AI能力将这种实验生产过程转移到线上,转移到一个工业软件中呢?

  “这就是一个能够百分之百拟真的仿真软件!不对,这应该叫真真软件!”

  纪弘神色一亮:“如果能搞,那一定是一款革命性的工业软件!”

  ……

  思路很清晰,但目前时机还不成熟,方案也需要细化,而且这种超大规模的工业软件,再加上需要更强大的AI辅助,必定是需要完整的类思考模型来支撑的,那就需要专有的GPU硬件了。

  所以需要再等等,而这几天,纪弘更多的的心思还是铺在公司的初期运营上。

  不当家不知道油盐柴米贵,不创业也不知道这件事儿是那么的繁琐复杂。

  一连好几天,他只要在公司这块儿,那就会忙的脚不沾地儿。

  直到周四,人员架构基本确立,技术团队基本成型,还招聘了一位前台和招聘专员之后,把纪弘自己从招聘和打杂的工作中解放了出来,这种状况才有所缓解。

  而赵东赫这边差不多,他更是忙的热火朝天:

  “内部服务器、代码服务器都已经配置完成,对外服务的服务器按照安排,暂时用的千寻云服务器,相关的项目开发工作已经可以有序展开。”

  “缘来集团那边什么情况?有什么进展吗?”纪弘还惦记着通讯社的事儿,于是问道。

  “创界不是很想撒手,想搞一个三方合作。”赵东赫说道:“之前的经理昨天来过,说的那叫一个天花乱坠,打感情牌呢还跟我,我跟他能有啥感情?而且你还不在,他跟我讲完全也完全是对牛弹琴。”

  “三方合作?创界能干啥?”纪弘不是瞧不起老东家,而是待的时间长了,太了解他们的水平了:

  “来就就一个外包项目,金额也不是很大,放了就放了,问题能解决,缘来集团也不会抓着不放,还想搞什么三方合作,创界现在有有这么缺业务吗?”

  “嗯。”赵东赫点了点头:

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