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第390章 胜负不在棋盘上[2 / 10]

好的商用产品。

这非常困难,他们做不到,他们很想知道华国同行们是怎么做到的。

硅谷的高校没少给林燃数学班的毕业生发offer,你履历上但凡写一条曾经在深红实习,这帮高校跟秃鹫看到腐肉一样两眼放光,直接下offer,申请是昨天写的,offer送到的时候华国时间连24小时都没有过。

这样的现象被发在简中互联网上之后,被网友们调侃这是众多林燃现象中的一种,这也进一步助推了交大的分数线。

而这次林燃在直播中透露的消息,让OpenAI的研究人员似乎窥探到了深红秘密的冰山一角。

会议开始,CEO山姆·奥特曼坐在桌子一端,秘书打开了大屏幕,显示着OpenAI研究人员根据林燃提出的左右脑芯片架构所做的架构图。

首先发言的是技术总监克里斯·瓦尔霍,他冷静地分析道:

“从理论上讲,左右脑分工的想法无疑有一定道理。

感知任务与推理任务的确有着不同的计算特性,但我认为林教授是不是高估了硬件在这种分工中的作用?

目前的深度学习框架可以做到任务的并行化处理,并且大多数高效的推理任务也可以在同一硬件上完成。

不同的计算方式,能否真的改变现有架构?我对此持怀疑态度。”

克里斯的问题让人有些质疑,但并不轻易放弃。

就在他刚说完,人在东京的首席架构师伊利亚·苏茨凯弗立刻回应了他:“你说得没错,现有的框架能处理某些任务的并行化,但这只是对感知任务的部分优化。

但我们都知道,现有的硬件瓶颈存在。

在GPT系列模型的推理过程,大量的推理计算涉及长时间的推理链和符号计算,现在的GPU处理起来其实效率并不高,尤其在模型规模不断增加时。

我们完全可以借鉴林教授的概念,构建一种专门的逻辑推理处理单元,与感知任务处理单元分开。”

伊利亚顿了顿,接着补充道:“而且,我们必须注意,IBM和英特尔在这一方向上已有多年探索。

早在十年前,IBM就提出过多重处理单元架构的概念,旨在通过将计算任务划分为不同的模块来提高AI的推理和感知效率。

英特尔则是在18年

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