第167章重啟SLRM研究三
第167章重啟SLRM研究三(第2/4頁)
gumbel分布采樣。
這些操作，在gpu上是極其低效的。它們不僅無法充分利用tensorcore的算力，還會導致大量的顯存碎片化。
「推理一個簡單的三段論，slrm消耗的算力，竟然是同等規模transformer的50倍！」
徐辰看著屏幕上的性能瓶頸分析，腦海中浮現出一個著名的學術概念。
「這簡直就是教科書級彆的『硬體彩票』。」
徐辰喃喃自語。
所謂「硬體彩票」，是google研究員sarahooker提出的一個深刻觀點：一種ai算法能否成功，往往不取決於它在數學上是否優越，而取決於它是否幸運地「中獎」了——即當下的主流硬體架構是否恰好支持它。
「transformer之所以能統治世界，不僅僅是因為「自註意力」機製設計得好，更是因為它中了『頭彩』。它的核心算子是矩陣乘法，而這恰好是gpu最擅長的事情。」
這一突破源於gpu的「無心插柳」——其本為處理海量像素設計的並行架構，恰好完美契合了神經網絡的矩陣運算需求。
「而我的slrm，雖然在邏輯推理的數學本質上碾壓了transformer，但它輸掉了這場『彩票』。」
徐辰冷靜地分析著，「現有的gpu架構，對於幾何集合運算和複雜的非線性邏輯，是天然排斥的。tensorcore裡的乘法器在麵對我的『交集運算』時，就像是用一把精密的狙擊槍去當燒火棍使。」
曆史總是驚人的相似。當年深度學習受困於cpu的串行計算，效率低下，一度被視為無法商用的玩具，直到吳恩達引入gpu並行加速才徹底打破了僵局。
「現在的slrm也正處於這種尷尬的『硬體真空期』。」
「cpu邏輯控製強，但核心數太少，吞吐量帶不動海量計算；而現有的gpu雖然並發強，底層卻全是為矩陣乘法設計的。」
「要想讓slrm真正落地，光靠軟體優化是不夠的。就像穀歌為了追求極致效率，徹底剝離了圖形功能，研發了專為矩陣計算設計的tpu（張量處理單元）一樣。」
「slrm也需要屬於它的『tpu』。」
徐辰的目光變得深邃，「最好的辦法就是針對slrm的運算特性，單獨開發一個適合幾何運算的處理器，也許可以稱之為——lpu（邏輯推理單元）。」
當然，這一切得建立在slrm帶來的經濟價值足夠大的前提下。
……
隨後，徐辰又思考了一下，slrm應該還有其他2個問題。
一個是泛化能力的邊界。
slrm的強大，建立在「邏輯可形式化」的基礎上。
對於數學
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