通訊通用技術，無非就是三個方面，訊號放大，訊號過濾，訊號轉換。
30%有效資料透過率，那在國際通訊界都是重大突破了。
不過深度網路神經，海量樣本自訓練，這兩個片語，讓他不可避免地想到一個東西。
AI。
陳學兵不動聲色地點點頭，似若無意地提醒道：「這個模式聽起來不錯，用GPU來訓練效果會更好吧？」
盧韋冰一愣：「GPU不是顯示卡嗎？固定功能的紋理單元和光柵化模組，這些專用硬體，沒法執行通用計算指令吧？」
他雖然不是搞IC設計的，但現在好歹是公司的執掌者，理論基礎他也學了不少。
範仁勇卻啪地一拍巴掌，激動地站了起來：
「陳總，你可太神了啊！他們現在正在討論這個問題呢！美國的NVIDIA公司今年提出了一項CUDA技術，就是可以讓GPU執行平行計算任務！華為也是查了大量資料才提出來的，你從哪裡知道的？」
辦公室驟然安靜。
「這個問題，一定要有了技術基礎，才能想嗎？」陳學兵絲毫不慌，靠下身子反問道：
「為什麼電腦要單獨設定一張顯示卡？CPU不能計算圖形單元嗎？」
他也沒等倆人回答，繼續道：
「就是因為CPU核心數量少啊，兩個核，四個核，設計得再複雜，面對一堆一加一等於幾的簡單問題，計算能力再強，也得一個個計算。
「像圖形單元這樣的問題，就是若干個簡單問題，每個畫素需要的計算量不大，數量卻很大，GPU整合數千個簡化核心，採用單指令多執行緒模式，可以同步處理海量的相似計算。」
「這樣的處理方式不是跟範總說的訊號處理很像嗎？」
陳學兵說著，淡淡笑道：「更何況NVIDIA上個月釋出的訊息在美國沸沸揚揚，他們推出的CUDA技術解決了C語言擴充套件介面的問題，允許直接編寫GPU計算核心，並且已經程式設計了一款Tesla架構，可以支援動態分配計算資源了。」
GPU的誕生，是輝達公司在1999年正式提出的。
前幾年，GPU僅能執行預設的圖形操作，就像一臺只能畫直線的印表機，沒辦法要求它解方程。
但就在上個月，輝達推出的介面和自研架構，讓理論變得可行了。
他知道這個訊息，關注的當然不是廣泛的技術，而是輝達。
不過並不妨礙他趁機寓教於行。
「我早就說過要關注科技發展，盧總，你一個科技公司的老總，要把天線架起來，多接受外界的資訊！」
盧韋冰有點頭大。
媽的，今天撞到老大訓人的槍口上了。
不過這個問題確實是他職責之內，之前董事長談及手機的未來發展，還提過設計GPU，這麼重要的事他沒關注到，是甩不了鍋的。
「是我的問題，我抽空好好關注一下。」
盧韋冰說完又略有疑色地道：「董事長，你是不是對GPU有什麼想法？」
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