“哈哈，今年的春招，甘總幾乎把國內相關領域的應屆生，碩士生，博士生都給招來了，不少人己經開始辦入職手續了。”
“就是春招的質量不如秋招的，不過你放心，今年秋招規模比春招更大。”
成文飛笑了一下，這個陳總看來投入的決心真的不小，竟然敢把國內相關專業的學生全都打包。
國內的情況再差，那一口氣全招來起碼也得有個千八百人呢。
“哦對了，還有一個沈天行教授，是當年沈老的表侄，不出意外的話今年可能也會入職咱們紅星，到時候你們可以多交流一下，他在斯坦福就是專攻GPU架構層以及視覺加速的。”
“誰？”
“沈天行？”聽到沈天行的名字，成文飛明顯愣了一下，“斯坦福會放人？”
“當年他們放走一個沈永健，可是被CIA各種電，就差在他們學校建設一個核電站了。”
作為行業內的人，成文飛也知道當年那個能手搓晶片的沈老，也自從他以後，斯坦福就成了微電子的聖地，現在陳星說把沈老的表侄給招了過來。
那斯坦福能放人？
萬一這位沈天行也值五個師呢？
“哈哈，放不放人我不操心，這是甘總應該操心的事情。”
“行了，成教授，你具體的專案，方向，等你安頓下來，可以起草一份報告給我，我來審批你的專案。”
陳星想的很清楚，字研，字研。
那得先有專案不是。
所以他需要成文飛先立項，看看先做哪方面，是計算框架，還是其他方面的。
當然，現在基礎太薄，陳星想讓他做神經網路推理引擎，也就是側端推理庫也沒辦法。
訓練都還沒開始有呢，怎麼讓模型在推理引擎上跑？
成文飛組織了一下語言，這個問題他在答應入職紅星以後就一首在想，紅星在這方面沒有任何的基礎，只有陳星的一個決心而己。
自己就必須從最基礎的做起，先做一個深度學習計算框架，然後是分散式訓練排程子系統，最後才是神經網路引擎。
其中分散式訓練排程子系統是最重要的，搞定了單機多卡、多機叢集排程，梯度分片、梯度聚合，任務分配後，自己才有充足的理由讓陳總建設更多，更大的算力中心。
有了算力中心以後，是吧……
“陳總，我是這麼想的，首先要搭建一個框架，這是所有模型的基礎，專案名字叫做大規模時序神經網路模擬底座，然後分散式排程、推理引擎、時序訊號工具鏈、資料流水線、硬體適配層，層層展開。”
“具體的內容稍後我會整理出來給到您。”
陳星對成文飛的狀態非常滿意，這就是大牛的厲害之處。
他能總攬整個專案，不同的專案，不同的分工，不同的方向，都是由他進行分配。
也可以稱之為總工程師。
說到這裡，成文飛猶豫了一下，看了一眼陳星。
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