第196章小清河見聞丶土豪登門
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第196章小清河見聞丶土豪登門
美資實現顯卡矩陣的方法，非常簡單。
因為設計顯卡的最初目的，不是玩遊戲。
而是輔助批量計算，降低cpu功耗。
也就是把簡單繁瑣的任務，比如視頻解碼，構圖丶繪圖和渲染，交給一批低功率cpu，令主cpu有時間做其它事情。
所以顯卡又叫圖形處理器丶圖形加速器。
那麽，顯卡可以把一張圖片的代碼，分成8位，或者16位，或者32位，然後並行處理為『像素塊』，再進行構圖丶繪圖丶渲染，最終把像素塊彙總到顯示器，形成一張圖片。
那它肯定可以處理『高數中唯一不讓人頭疼的矩陣』。
隻是在過去的幾年中，冇人想到『輔助批量計算』可以應用到基因測序。
現在美資知道之後，直接把技術拿出來，再套用一個作業係統，用於驅動顯卡矩陣，也就搞定了一切。
甚至得益於3dfx的sli技術（可靈活伸縮的連接接口），也就是『把兩張或以上的顯卡連在一起，作單一輸出使用，從而達至繪圖處理效能加強的效果』，進一步提高顯卡矩陣的效率。
以及得益於crossfire技術（顯卡交火），設置多個顯示器，對顯卡矩陣進行分區丶監視，提高準確率。
還得益於cuda(統一計算機設備架構)，把顯卡矩陣編製成『一個超級大顯卡』，方便維護和管理。
而以上技術，其實都已經公開。
並且當做顯卡賣點，大肆宣傳。
所以美資壓根就冇想過，可以搞出基因優化和顯卡矩陣式算法的三元農業，竟然連這麽簡單的東西都冇有。
以至於科技局輕輕鬆鬆就從網際網路上，搜刮了一大堆『輔助批量計算』的應用丶驅動丶ui操作頁麵和硬體設計方案。
其包括：
矩陣乘法的並行化，比如把矩陣a和矩陣b劃分多個子矩陣，然後把子矩陣的乘積計算任務，劃分為多個並行任務，然後在gpu的處理核心上同時執行。
內存管理，比如把顯存進行分區，再存入矩陣數據，然後設置管理係統，減少內存訪問開銷丶提高內存訪問數據。
算法優化，比如使用循環剝離丶向量化等技術，優化矩陣乘法的計算過程。
共享存儲：比如根據矩陣數量，設置一個額外的高速存儲器，用於臨時存儲數據，跟內存有些區彆。
如此一來，存在於理論層次的科技局，等顯卡到貨後，再搞個簡陋的作業係統，也可以擁有顯卡矩陣。
餘陽踏查完科技局的計算機服務中心，得知以上信息，回想另一個時空的所見所聞，感覺科技局還是有點真本事。
當然，組建礦機不難，組建大數據伺服器也不難，因為這全是忽悠人燒錢的
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