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这哪里是隨便玩玩！
他这是在宿舍里手搓了个核武器出来啊！
……
然而，震惊过后，朱宋纯的理性开始捕捉到这种算法的缺点。
“不对……这玩意儿，现在的硬体根本跑不动。”
朱宋纯重新坐回椅子上，指关节有节奏地敲击著桌面，大脑开始飞速进行工程评估。
“目前的gpu，无论是英伟达的h100还是国產的昇腾910，其底层架构的设计哲学只有一个——为『矩阵乘法极致优化。
它们擅长的是大规模、並行的线性运算。”
“但徐辰这个slrm架构……”
他盯著论文里那些复杂的几何公式：“大量的非线性几何交集运算、复杂的拓扑变换、频繁的条件判断……”
“这在gpu看来，就是最討厌的『分支预测和『標量计算。
如果强行用cuda架构跑这个算法，h100的几千个核心大部分时间都会处於『等待状態，利用率恐怕连5%都不到！”
“这简直是用法拉利的引擎去拉磨，不仅慢，而且极度浪费！”
“而且，cpu也不行，核心数太少，吞吐量不够。”
朱宋纯嘆了口气，眼神中透出一丝无奈。
“工程上是灾难级的。
要想產业化，必须重写底层的算子库，甚至……需要专门设计一种新的晶片架构——逻辑处理单元（lpu）。”
“不过，至少从理论上证明了这条路是通的。”
朱宋纯站起身，走到窗前，望著窗外正在建设的计算中心，思绪飘回了七年前。
“2017年，当transformer架构刚横空出世时，情况比现在好不了多少。
那时候，推理一个简单的翻译任务，成本高达每百万token100美元，慢得像蜗牛。”
“后来，產业界花了整整五年。
通过flashattention优化显存读写，通过kvcache加速推理，通过量化技术压缩模型……硬生生把推理成本降到了现在的0.01美元，降幅高达99.99%！”
“正是这无数工程师堆出来的工程奇蹟，才造就了chatgpt的爆发。”
朱宋纯回过头，目光重新落在屏幕上。
“如今，徐辰这个slrm，就像是当年的transformer。”
“虽然现在的ai產业链已经比几年前成熟太多，工具链也更完善，要想把这个『数学模型打磨成『商业產品，速度会快很多。”
“但即便如此，按照正常的市场规律，从晶片设计到流片，从算子优化到框架適配，至少也需要18个月到2年的时间，才能拿出成熟的產品。”
“两年……”
朱宋纯眉头紧锁。
“太久了。
在ai这个日新月异的领域，两年足够发生三次技术叠代了。”
但隨即，他的眼中闪过一丝决绝的光芒。
“如果……动用国家力量呢？”
“如果我们集中海思、寒武纪的晶片设计能力，集中工程优化团队，集中全国的算力资源，搞一次『大兵团作战呢？”
“也许，我们可以把这个时间，压缩到半年！”
“这是一个千载难逢的『弯道超车机会。”
“这是一场豪赌。”
“一旦输了，几十亿的投入打水漂。”
“但一旦贏了……”
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