David臉上的睏意慢慢消失了。
曹逸森繼續說道：“我們的目標本來就不是複製NVICore，也複製不了。”
“GPU最大的優勢就是通用，可如果我們壓根不需要那些通用能力呢？”
“把晶片做窄一點，專門服務模型。”
“可不可行？”
會議室裡安靜了一會兒。
David沒有馬上回答，而是拿起筆，在旁邊寫下幾個關鍵詞。
矩陣乘法。
快取。
頻寬。
資料流。
低精度。
他盯著紙看了差不多一分鐘。
“概念上當然可行。”
麥克抬起頭：“這麼快？”
David笑了一下。
“因為這又不是什麼違反物理規律的事。”
“神經網路本來就有大量重複矩陣計算。GPU為了兼顧太多工，架構一定會複雜。如果我們把使用場景壓得足夠窄，確實有機會把效率做得更高。”
林哲也坐直了。
“特別是Transformer。”
“對。”
David點頭。
“如果模型架構後面能相對穩定，我們甚至可以直接圍著常用運算元設計。”
周凱聽到這裡也來了興趣。
“音訊模型呢？”
“只要底層還是神經網路，一樣能跑。”
David頓了頓。
“問題從來不是能不能做。”
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