第46章 真正的类思维是这样的 (第1/2页)

年近三十,科技立业 辰小序 加书签

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时间已经到了,纪弘也没顾得上吃东西,直接就前往会议室。

除非有不得已的重大情况,他都是很守时的,中午少吃一顿饭显然不属于这种重大情况。

坐到自己的座位上,抓起面前的奶茶吨吨吨的喝了几口,原本纪弘是不喜欢喝这玩意儿的,但今天,权当是补充能量了。

纪弘也是第一次觉得公司经常有一些神奇脑回路的00后行政小姑娘好像也不是那么离谱——工作能力有就行了,给会议室准备果饮和奶茶什么的都是小事儿。

“我看人都齐了,那咱们就直接开始。”

纪弘直接了当,连个切入都没有:“上午,我在楼下遇到摩尔科技的张总,也谈到类思维架构的思维方式要转变的问题。

“gpu的性能,硬件规模是一部分,运算架构甚至是比硬件规模更重要的另一部分。

“如果说,传统的运算架构相当于程控式的红绿灯,一丝不苟,按照时间设定红黄绿转换。

“那么,现在换成了智能的红绿灯,你们会想怎么做呢?”这么问着,纪弘又喝了一口奶茶。

“监控路口各个红绿灯的流量,智能调节时间。”说话的是摩尔科技的一个小伙子。

“对,”纪弘肯定道:“你们现在的这版ctca架构就做到了这个程度,但是你们不觉得只是这样对不起类思维运算架构这个名字吗?

“动态调节时间,跟思维有一毛钱的关系吗吗?这是大数据!根据数据统计进行的调度。思维是什么?不仅要有数据,还要有分析。

“还拿红绿灯来说,你们至少要把这个红绿灯四个方向的临近路口的车流数据拿出来一起分析一下吧?

“我们不仅要看当前,更要观察和预测未来的趋势。将gpu所有的流处理核心,甚至多片显卡之间的负载均衡预判性的做好规划和预留。

“甚至,就如车流量是具有周期性的,有早晚高峰,节假日高峰一样,项目对算力资源的需求也有一些规矩。

“可能这个规律没有交通流量的早晚高峰那么明显,但我们在调度gpu资源的时候完全可以根据趋势预见性的去考虑数据通信与资源需求的变化,然后去更精准的调度甚至预留?

“预见性很难吗?过去可能很难,但现在我们有类思维模型的ai。

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