“你又笑话我。”麦小苗就习惯性地想往周至身边凑:“你就想说我嘴馋。”
“这个是真没有。”周至笑道:“我是真佩服你,适应能力好强。”
“主要是土鸡和高山土豆的确也好吃。”麦小苗回味着:“反正高温焖煮了那么久,不可能有问题,别的就视而不见好了。”
周至竖起大拇指:“难怪赤日爷爷这么喜欢你,说你一点都不是那种娇滴滴的姑娘。”
“对了,咱们的系统完成了第一次国家任务,开不开心?”
“嗯,主要还是你聪明,除了五子棋,还想得出这样的招来。”麦小苗说道:“就是赚的这点钱还不够小智的电费。”
“不着急,用市场营销的手段来分析,这叫做培养潜在消费行为。”周至一点都不在意:“先把消费习惯培养起来,等到将来小智变得强大了,更大更艰巨的任务也就自己找上门来了,后边有咱们赚的时候。”
这是周至的主意,在细胞类神经网络系统形成初步算力的实验成功之后,周至便开始按照计划第二步,对系统进行扩容。
扩容的效果非常好,最早小四百万的资源,其实只发挥出了三百万的算力,可是当系统扩大到七百万后,就追平了价值七百万的大型机的运算能力。
周至给这个比值定义出了一个新名词,叫做“算力费效比”。
这个费效比有个特点,就是随着投资费用的线性增长,网络算力成级数增长。
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胡天宇用了一个非常形象的比喻来形容这种现象,就是你花一台小型机的钱来构建神经网络,得到的算力只有半台小型机;你用一台大型机的钱来构建神经网络,得到的算力相当于一台大型机;可你要是花一台超算的钱来构建神经网络的话……
你将得到三台超算!
这话说得一点不夸张,后世全球最大的AI超级计算机Colossus,配备了10万个HopperGPU,每一块就相当于一台算力惊人的计算模块,虽然没有公布其运算能力,但仅仅其用于传输数据的带宽,就高达3。6Tbps。
一秒钟可以交换的数据量就是3。6T。
现在周至还远走不到那条路上去,那样的超算其实结构还比现在的小智更加简单,原因就是因为恐怖的数据交换能力。
一力降十会。
而小智受限于目前系统的传输速度,就只能从数学模型上去想办法,模拟神经元细胞的工作原理,就是走一条“联动非线性模拟”的高级算法之路,用更加高级的数学工具来解决问题。
这其实是为将来有一天,中国人得不到最先进的AI芯片的时候,同样可以通过大规模的网络系统,构建出算力惊人的超级系统。
当然,要是这一世并不存在这样的障碍,中国有自己的能力生产性能与HopperGPU相当的算力芯片,再叠加上小智的话……
那就更加的恐怖了。
因此在周至将经费追加到一千五百万后,小智的算力就开始有点像模像样了,老下五子棋不是事儿,于是周至便去联络中科院,你们有没有在银河二号分配算力的课题?匀点来给我们做呀!
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