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第509章 互相成就,永远相信

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    第509章互相成就,永远相信
    又沉默了数秒,马云终于从惊讶中回过神来。
    他没有立刻质疑,而是深吸了一口气,身体重新靠回椅背,手指在桌面上轻轻敲击著,目光复杂地看著江倾。
    「江总。」
    他缓缓开口,声音比刚才严肃了许多。
    「不是我不相信你,只是你这话说出口————确实有些骇人听闻。我再跟你确认一遍,刚才那些话,果真如此?」
    「当然。」
    江倾笑了笑,语气笃定。
    「我既然敢说,就有把握。马老师要不要听听,我的把握从哪来?」
    「洗耳恭听。」
    马云坐直身体,神情无比严肃。
    张建峰与在座的其他人也立刻竖起耳朵,生怕会漏掉一个字。
    王憷然同样悄然凑近了江倾一些,眼睛眨也不眨地盯著她,满眼期待。
    虽然听不懂,就是想听,想看他在自己擅长的领域闪闪发光的样子。
    江倾没有立刻解释技术,而是看向张建峰,先问了一个问题。
    「张院长,你们现在做晶片设计,用的EDA工具,主要还是Synopsys、Cadnce、
    Mentor这三家的吧?」
    张建峰立马点头。
    「是的,行业标准工具链,离不开它们。」
    「仿真验证用的平台呢?硬体加速器呢?」
    江倾接著问。
    「也主要是国外的解决方案。」
    张建峰如实回答,眉头皱起。
    「这也是我们效率瓶颈之一,很多时候工具链不顺手,或者某些高级功能被限制,很影响叠代速度。」
    江倾点点头,这才切入正题。
    「我的把握,来自几个方面。」
    他语气平和,像在陈述客观事实。
    「第一,工具链。无问从去年开始,就在自研一套针对AI晶片设计的EDA工具,不是全功能替代,而是聚焦在我们最需要的高层次综合、特定架构优化和快速仿真验证上。目前内部测试版本,在特定任务上的效率,比传统工具链提升三到五倍。」
    张建峰的眼睛瞬间张大。
    「第二,架构创新。」
    江倾继续侃侃而谈。
    「英伟达的GPU架构固然强大,但它是通用架构,要兼顾图形渲染和通用计算。而AI
    晶片,尤其是训练晶片,计算模式有很强的规律性。我们基于万象模型对海量AI负载的分析,提炼出了一套更专用的稀疏计算、动态精度混合架构。纸面性能对比可能不直观,但实际跑典型AI训练任务,同等电晶体规模下,理论性能能提升百分之四十到六十。」
    「百分之四十到六十?」
    张建峰失声惊呼,随即意识到失态,连忙压低声音。
    「江总,这————这数据有实测支撑吗?」
    「有小规模FPGA原型验证,数据可靠。」
    江倾给了他肯定的答复。
    「当然,从原型到流片,中间还有很多工程问题要解决,但方向是对的。」
    马云的呼吸明显粗重了一些,看著江倾的眼神逐渐变化。
    「第三,工艺和生态。」
    江倾看向马云,笑著耸耸肩。
    「制程工艺上,我们短期内可能追不上最先进的3nm、2nm,但在7nm、5nm节点上,国内的技术正在快速成熟。中芯国际的技术突破比很多人想像的要快。至于生态————」
    他洒然一笑,神色笃定。
    「无问有万象,有全球最大的开发者社区之一。如果含光的架构能和我们自研的软体栈深度绑定,优化到极致,那么不好用的问题,可以很大程度上解决。因为我们会让开发者用最简单的方式,发挥出晶片最大的能力。」
    他说的每一点,都直击平头哥目前最大的痛点。
    工具、架构、生态。
    而且,他不是空谈,每一点都给出了具体的、可衡量的预期。
    张建峰已经激动得手指都在发抖。
    他是搞技术的人,太明白江倾这番话的价值了。
    如果真能实现,那不仅仅是追赶上A800的问题,那甚至有可能在AI训练晶片领域,走出一条全新的、更高效的路径!
    马云再次沉默下来。
    他在消化江倾的话,在权衡,在判断。
    最终,他抬起头,眼中再无半点怀疑,只剩下决绝的光。
    「江总。」
    他缓缓开口,声音沉稳有力。
    「你需要阿狸做什么?」
    这句话,意味著他信了。
    不仅信了,而且决定全力投入。
    到了此刻,他哪里不明白江倾早就有在布局,就等著他主动抛出橄榄枝。
    而且还故意婉拒了他数次,不过现在都不重要了,结果最重要。
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