“怎么没去呢。
富真姐留在韩国休假了，佳安和静怡不做主，苹果找到研究院希望做一下工作。
想什么好事呢，又要紧急保障供货，又要降价，好处全让他们拿了，至微公司现在可不缺客户。
我和富真姐电话沟通了，可以卖给他们，但是得加价。”
“苹果这家公司怎么说呢，依然会展得很好，但是已经失去了创新的动力。
慢慢的就从一个科技企业变成越来越单纯的消费品生产商，有点拜物教的意思。
没有了乔布斯这家公司也就失去了灵魂。”
“对了，你在韩国的这些天研究院制作了几张加卡，装到电脑上后那几个人工智能程序的度提升了好几倍。”
“这么快？前段时间不是才流片吗？”
这件事班行远是知道的。
研究院对算力的需求越来越大，总是用算也是不现实的。
虽然使用了英伟达的显卡加，但是研究院的科学家不是很满意。
计算科学部门联合数学家对这类人工智能程序的计算特性进行了专门的分析现，人工智能涉及的运算类似于图形计算，对精度的要求没有那么高，同时更多的是并行运算，可以把数据划分为多个小块同时运算以加快运行度，
在数学家们的帮助下一个小组证明了尽管显卡加可以提高效率，但是在效率上还有差距，毕竟终归本质上是显卡，在这种兼顾的情况下最合理的方式就是图形卡和计算卡使用同一个核心，单独设计核心经济上不划算。
虽然性能很好，但是因为要处理很多图形方面的内容，在纯ai运算上效率不够高。
计算机科学家和数学家通过模型分析在综合考虑了通用性、效率、可扩展性和设计难度等多个因素，开了一个核心，用于ai计算时效率极高。
当然了这个核心完全舍弃了图形方面运算能力。
通过在算上模拟，结果令人满意。
然后就是实物验证了。
研究院设计了一个验证芯片，规模很大有上万个单独的运算核心，但是运行频率并不高。
流片后做出了加卡进行了测试，计算度只能说差强人意，毕竟只是为了验证核心的可行性，受频率的限制度就快不了。
测试结果让科学家非常满意，如果能达到英伟达显卡的运行频率，ai计算度会是英伟达显卡的十数倍。
根据测试中现的问题并充分听取了几个人工智能程序项目组的建议后，计算部门优化了内核的设计，在研究院光刻机的极限工艺下将运行频率拉到了极致。
班行远去韩国前已经完成了流片开始制作测试的加卡。
原本预计得过段日子才能完成，也没想到居然这么快。
核心设计的时候特意考虑了以后的升级。
因为在数学上做到了这类情形下的最优，以后不需要单独设计内核，随着半导体工艺制程的提升堆核心就好了，当然会升级控制器以适应新的显存等io设备。
特别是这些科学家已经考虑了升级的事情，单独设计了统一对外的接口，对于整机来说，各种加卡都是一样的，需要换新时只需要换一个新的加卡就好了，连驱动都不需要更换。
在数学家的帮助下，计算机科学家们建立了完善的开工具，同时还有一个转译程序，能把针对英伟达、ad开的运算程序转译为能在加卡上运行的程序，突出一个方便。
这个加卡研究院以自用为主，暂时没有对外出售的打算。
毕竟研究院对算力的需求太高了，使用加卡更灵活，成本更低。
研究院已经为蛋白质人工智能预测项目规划了一个使用1o万张加卡的计算系统。
最大的成本就是委托代工了。
等至微具备了生
