第497章算力榨乾
第497章算力榨乾(第3/3頁)
本高得離譜。大炮打蚊子，從根源上就錯了。”
兩位頂尖的技術大拿對視了一眼，腦子裡仿佛劈過一道閃電。
陳默喃喃自語：“所以……通用的cpu，從硬件物理架構上就不適合跑我們的算法？”
“冇錯。”夏冬順勢拋出一個引導性的問題，“既然一個精通微積分的老教授算得慢，那我們找一萬個隻會算乘法的小學生來並行計算呢？”
“我們需要的是高並發、低邏輯複雜度、海量的浮點運算單元……”
吳澤明推了推眼鏡，眉頭微皺，大腦在瘋狂檢索現有的硬件架構：“夏冬，你說的這種硬件特征，聽起來怎麼那麼像電腦裡的顯卡？”
“確切地說，是gpu。”夏冬打了個響指，“澤明抓住了盲點。”
夏冬表情淡定，內心其實正在快速梳理之前用豆包查閱的資料。
早在2007年，英偉達就推出了cuda架構，讓gpu不僅僅能打遊戲渲染圖像，還能進行通用計算。
現在這個時間節點，多倫多大學的hinton團隊、斯坦福大學的吳恩達，其實已經開始嘗試用gpu加速神經網絡訓練了。
效率足足比cpu高出了幾十倍。
到了2011年，吳恩達更是用12塊gpu，生生跑出了相當於2000個cpu的深度學習算力。
這就是降維打擊。