第497章 算力榨乾(2 / 3)

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  “更別提每个月的天价电费和空调散热费了。”
  吴泽明补充道:“而且机房的物理空间和电力负载是有极限的。光靠横向扩展,不是长久之计。”
  会议室陷入了死一般的沉寂。
  这是一个纯粹的物理定律和硬体架构带来的瓶颈。
  软体算法再精妙,也无法违背硬体的物理极限。
  所有人都看向夏冬。
  在这个公司里,每当遇到技术方面无解的死局,夏冬总是能拿出打破常规的方案。
  其实夏冬早就预料到了这一天,伺服器算力见顶是迟早的事。
  他老早就找豆包,恶补了人工智慧的发展史。
  深度学习和神经网络之所以在2010年之后才开始大爆发,並不是因为算法突然取得了什么逆天的理论突破。
  纯粹是因为算力终於跟上了。
  在豆包提供的未来时间线里,拯救人工智慧算力危机的,是英伟达的gpu。也就是大家俗称的显卡。
  gpu这玩意儿,天生就是用来做大规模並行计算的。
  再后来,谷歌为了搞定自家的算法和推荐系统,乾脆自己下场研发了tpu,一种专门为ai定製的专用晶片。
  夏冬的手指在桌面上轻轻敲击著,发出有节奏的噠噠声。
  “陈默,泽明,你们有没有想过,”夏冬终於开口了,目光扫过两位技术大拿,“为什么我们堆了那么多顶配的cpu,算力依然捉襟见肘?我们的算法,到底在让这些cpu干什么活?”
  陈默皱著眉头想了想:“主要就是神经网络的层级计算,里面全是大规模的矩阵乘法。”
  “对,问题就出在这里。”
  夏冬停止敲击桌面,“cpu的架构设计初衷是什么?是处理复杂的控制逻辑,它里面有大量的分支预测、指令调度单元。”
  “打个比方,cpu就像是一个精通微积分的大学老教授。你让他解多复杂的数学题他都会。”
  为了让非纯技术的苏晚晴也能听懂,夏冬顿了顿,摊开双手继续说道:“但是,我们推荐算法需要的,是极其海量、极其枯燥的简单矩阵乘法。”
  “这等於你雇了一万个大学老教授,每天让他们坐在办公室里算一加一等於几。”
  陈默和吴泽明愣了一下。
  “他们能算,”夏冬一针见血地指出,“但是效率极低,而且成本高得离谱。大炮打蚊子,从根源上就错了。”
  两位顶尖的技术大拿对视了一眼,脑子里仿佛劈过一道闪电。
  陈默喃喃自语:“所以……通用的cpu,从硬体物理架构上就不適合跑我们的算法?”
  “没错。”夏冬顺势拋出一个引导性的问题,“既然一个精通微积分的老教授算得慢,那我们找一万个只会算乘法的小学生来並行计算呢?”
  “我们需要的是高並发、低逻辑复杂度、海量的浮点运算单元……”
  吴泽明推了推眼镜,眉头微皱,大脑在疯狂检索现有的硬体架构:“夏冬,你说的这种硬体特徵,听起来怎么那么像电脑里的显卡?”
  “確切地说,是gpu。”夏冬打了个响指,“泽明抓住了盲点。” ↑返回顶部↑

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