第112章_技术拆解(2 / 3)

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  左城站起身,走到窗边。窗外是杭城的夜景,灯火辉煌。
  他想起刚才在周鹤年办公室的场景。天穹四期的难度確实比三期高了不止一个量级。
  但他有系统。
  他有別人没有的优势。
  关键是,如何在不暴露系统存在的情况下,把这个优势发挥出来。
  “城哥。“沈一鸣的声音打断了他的思绪,“我有个想法。“
  左城转过身。
  “联邦学习不只是可以用於训练。“沈一鸣说,“如果把它扩展一下,变成一种协同推理的框架,效果可能会更好。“
  “协同推理?“
  “每颗卫星不只运行自己的模型,还会把自己的推理结果分享给其他卫星。“沈一鸣解释道,“其他卫星接收到结果后,会结合自己的观测做出最终决策。这样就相当於把多颗卫星的智慧匯聚在一起。“
  方泽眼睛一亮:“这不就是分布式计算吗?“
  “比分布式计算更进一步。“沈一鸣说,“分布式计算是分摊任务,而协同推理是匯聚智慧。两者的效果完全不同。“
  左城听明白了。
  这就是联邦学习的升级版。不只是分布式训练,还包括分布式推理。
  “如果用协同推理,准確率能提升多少?“他问。
  沈一鸣在白板上快速计算著:“保守估计,可以提升15到20个百分点。70%加20%,就是90%。刚好达標。“
  90%。
  刚好达標。
  左城没有说话。他知道在真实的评审会上,90%的准確率远远不够。那些传统派的专家会抓住每一个细节进行质疑。
  “必须做到95%以上。“他说。
  沈一鸣愣了一下:“95%?这……“
  “评审会上有林建华。“左城的声音很平静,“他不会给我们任何容错空间。“
  会议室再次陷入沉默。
  方泽打破沉默:“其实还有一个方向可以尝试。“
  左城和沈一鸣同时看向他。
  “晶片。“方泽说,“如果晶片的能效比能提升,我们就不用在算法上做那么多妥协。“
  “你是说定製晶片?“沈一鸣问。
  “不是定製,是优化。“方泽说,“寒武纪的mlu270性能足够,但功耗30瓦。如果我们能在软体层面做更深度的优化,功耗应该还能降。“
  左城点点头。方泽说的有道理。硬体和软体两手抓,才能真正解决问题。
  “明天开始,我们分成两组。“他做出决定,“一组由一鸣负责,继续优化协同推理框架;另一组由方泽负责,看能不能在晶片层面有突破。“ ↑返回顶部↑

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