“對,全新立項自主 GPU 圖形處理器研發中心,這是本次預算新增核心,你們分兩條路線同步推進,先做移動端手機獨顯、平板圖形晶片,解決咱們凌霄晶片GPU效能不夠,高階遊戲畫面、3D 渲染不足的問題。”
“至於通用算計研發中心,陸教授你在成立專案的時候,先從PC端的圖形計算做起,後續再逐步迭代到計算卡。”
“這筆專項預算專款專用,不擠佔現有研發資金,分短期,中期和長期三個目標。”
陸遠江也聽明白了,陳總這是要做手機上的獨立圖形處理單元和PC端的圖形處理器,說人話就是準備立項造顯示卡,後期迭代到計算卡。
凌霄處理器目前ap處理器很強,算是第一梯隊,不過bp處理器和GPU單元一個是還沒有搞定,一個是比較弱,這次屬於有針對性的加強GPU單元。
既然說到圖形計算,陳星從兜裡掏出自己的那個小本本,翻看了幾頁後撕下一頁,接著說道:“還有一件事,非常重要,那就是AI。”
“我準備先從語言模型做起,甘總,你重點關注一下這幾位,他們都是人工智慧領域和深度神經網路領域的專家。”
接過陳星遞來的紙,甘良才掃了眼紙上一行行名字,頭銜,心頭猛地一震。
臥槽,陳總這是給我找了一個大活啊。
排在首位的是微軟亞研的鄧力,業內公認深度語言模型第一人,眼下全球做文字神經網路的團隊幾乎都參考他的論文。
緊隨其後的是國內深耕中文語義二十年的周明,正好補上本土語言場景短板。
還有賈揚清,專門研究 GPU 加速深度學習框架,剛好能和半導體那邊自研顯示卡、遠期 AI 計算卡的專案完美對上。
除此之外還有卷積神經網路之父楊立昆、浙大何曉飛、新銳學者何愷明,橫跨自然語言、底層算力、視覺多模態三大方向。
甘良才捏著紙條,抬頭看向陳星:“陳總,這些人不少都在海外頭部實驗室身居要職,挖人週期、薪酬待遇、實驗室配套投入都會是天文數字……”
陳星靠在椅背上,語氣輕鬆,他本來也沒準備全部都挖來,甘良才能搞定其中幾個就不錯了。
“錢不是問題,咱們新增的半導體、通訊專項研發預算足夠支撐,上半年必須搭建起獨立人工智慧研究院,先跑通中文大語言模型,後續再結合自研 GPU 算力,把訓練、推理全鏈路握在自己手裡。”
“而且上面的人也不是說全部要,你敲定幾個就不錯了,不過最後一個你必須給我拉過來。”
“哦,在背面寫著呢。”
最後一個?
甘良才把紙條翻到背面,上面被陳星用粗筆寫著一個叫成文飛的名字。
“成文飛?”
“不錯,現在他應該在賓夕法尼亞大學的人工智慧實驗室任職,也是賓夕法尼亞大學的榮譽教授,無論如何必須要把這個給我抓到紅星來。”
陳星的語氣很嚴肅,別的專家他不在乎,但是成教授這個人陳星必須要把他帶到紅星,只有在紅星才能發揮他最大的實力。
他可是見識過成文飛的能力,構建紅星第一個人工智慧助手,寫出數字模擬生命,敲定應龍算力中心,他的能力在紅星這個平臺上能最大限度的發揮出來。
讓陳星最印象深刻的就是大白人工智慧管家,哨兵機器人,還有女武神,這些頂尖機器人內部用的人工智慧程式,演算法,都是出自成文飛團隊之手。
能搞定大模型不算牛逼,但是能搞定投入實用的航天模擬中心,實驗模擬框架大模型,這才是真正的牛逼。
這個名字在陳星小本本上己經寫了很久了,但是陳星一首都沒讓甘良才行動,原因無他。
在2013年年之前,無論是誰都無法將成文飛從賓夕法尼亞大學挖走。
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