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这套算力系统除了麦小苗的天才,也凝聚了李光南团队智慧的心血。
在大家都白手起家的情况下,是麦小苗利用现有的计算机设备和网络,构建了一个虚拟的“黑箱”
,对于使用算力系统的人来说,并不知道黑箱里边的具体硬件构成是什么,只需要接管一块系统分配的它的算力资源,就可以构建出一台“虚拟算力设备”
,进而展开工作。
这样的做法无疑会造成部份资源的浪费,因为要将网络上的所有带有算力的硬件设备统合成一个整体,需要消耗在通信与任务分解分配上的算力是相当多的,也就是说这样的算力系统,其算力肯定会小于系统内所有算力设备算力的总和。
但是这样的设计其好处也是毋庸置疑的,首先就是可以将零散的算力统合成一个整体,去完成那些目前只有超算,甚至就连超算都无法完成的任务。
其次就是随着算力矩阵规模的扩充,消耗在通信与任务分解分配上的算力相比起总体算力来,其实就已经微不足道了,因此算力矩阵特别适合构造超大规模的算力网络集群来应用。
为了提升算力,减少浪费,周至提出设计一种统一制式和规格的算力卡,在利用卡箱直插和光纤网络连接的方式,打造出新的算力矩阵,以替代之前用ib几台大中型机和上百台零散电脑构成的原始版算力矩阵,这就成了李光南的活。
更可气的是周至还提出以上硬件系统都要服务于四叶草指令集,也就是说李光南需要将麦小苗的数学模型翻译成芯片指令集成电路,并且要将之适配在四叶草指令集的调度之下。
好在这回也不算是凭空拿饼,现在实验中心已经有了自己的eda和ai实验室,能够完成了国产晶圆掩膜设计工程文件的设计与虚拟流片,改变了以前必须先流片才知道设计成败的巨大浪费,将国内芯片设计能力提升了一大截。
加上909工程引进的生产线和封装线,这个费用已经大大降低,李光南也不负众望,设计出了第一代四叶草非线性算力卡,可以自由扩充,自适应任务分配,满足了周至和麦小苗对于“小智”
人工智能的初步想象。
但是这一带算力卡还是脱胎与基于四叶草ini指令集工控芯片的拓展,说白了还是线性芯片,只是初步论证了麦小苗数学模型运算与拓扑的可行性,而并非真正可以运行“麦小苗模型”
的芯片。
麦小苗这次过来的目的,就是要指导大家对模型进行升级,首先解决用于图形处理上的角度变幻,三角构成,裁剪,纹理,染色,光影等渲染运算问题。
换句浅白一点的话来讲,其实就是将以前的算力卡,设计成一张可以处理3d渲染效果的显卡。
这其实是一个相当复杂的工程,而且异常的年轻,其实知道1987年,ib公司才推出了第一个图形处理的vga标准,在文字模式下可支持720x400分辨率,绘图模式下可支持640x480x16色和320x200x256色输出。
这个vga标准一直沿用。
为了保证兼容性,所有的显卡基本会遵循vga标准,在没有新设计出来之前,图形图像的运算都由pu来完成,而图形卡的作用主要将运算结果显示出来。
直到前年,3db才发布了第一颗用于p的3d图形加速芯片gint300x,随后ati,3dfx,atrx,3&nbp;graphi等公司也推出了类似产品,然而这些产品缺乏统一执行的标准,加速功能也不尽相同,处于群魔乱舞的时代。
在上一世要到99年,nvidia公司才会发布第一款可以在硬件上支持变换和光照,整合了三角形构成、裁剪、纹理和染色引擎,并兼容diretx和peng等图形相关的应用程序编程接口的显示核心,俗称“硬显卡”
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