mi架构的GPU并行计算硬件集群。”
这句话落在几位组长的耳朵里，不亚于在平静的水潭中丢下了一记深水炸弹。
“GPU……并行计算？！”
一名专门研究矩阵运算的清华博士猛地从椅子上站了起来，难以置信的道：“林总，您说的是显卡集群？！在通用计算上跑大规模矩阵乘法？！”
在这个2010年，整个国内乃至全球99%的工程师眼里，显卡还只是用来给电脑打游戏渲染多边形的配件。
只有极少数站在学术最前沿的疯子，才在论文里幻想过用显卡成千上万个流处理器来跑并行运算。
林辰看着那名激动的博士，点了点头：“我们在硅谷成立了专门的CUDA底层重构小组，一百二十八颗GPU的原型集群已经完成了首轮浮点测试。”
“实测的矩阵运算吞吐量，比八颗至强CPU组成的计算阵列，快了整整十四倍。”
林辰站起身，俯视着会议室里的几个人，“去大厂，拿的是高薪，干的是昨天的事。”
“留在这里，你手里的算法，跑的是全世界最超前的硬件算力。”
话音落下，整间会议室里只剩下粗重的喘息声。
几名组长眼里的动摇，在这一瞬间彻底被一股无法遏制的狂热给冲刷得干干净净。
他们不是普通的程序员，他们是全大夏国在自然语言和机器学习领域最拔尖的学术精锐。
在传统的CPU架构上，每一次为了提高推荐精度，只要多加几层非线性权重，机器就会瞬间报警、死机。
他们天天半夜蹲在服务器旁边，看着离线批处理数据跑一整夜都跑不出结果。
无数写在顶级论文里的复杂模型构想，在落后的硬件面前，只能憋屈地当成废纸扔进垃圾桶。
大厂给他们开出五倍高薪，买的只是他们用英特尔旧芯片写点简单的文本匹配，去给搜索广告当个昂贵的螺丝钉。
但林辰给他们拿出来的，是一座真正能把学术幻想变成工业现实的算力引擎。
十四倍的吞吐差！
这意味着他们可以用以前想都不敢想的高维模型去喂养数据，意味着他们他们写出来的代码，将直接踩在全世界计算机技术的最前沿！
对于这群心高气傲的技术疯子来说，这种能在人类计算机历史上留下名字的诱惑，比大厂那点买断青春的死工资，有吸引力太多了。
一旁的周博士，看着这帮平时心高气傲的组长们一个个被林辰震得满脸通红，腰杆挺得笔直，眼底满是扬眉吐气的痛快。
“林总！”
刚才那位清华博士脸涨得通红，声音带着毫不掩饰的愧意与决绝：“我检讨！这两天听了猎头的鬼话，脑子确实有点发热！”
“那些大厂的HR谁再敢给我打电话，我直接骂回去！去他们那里无非是多拿点钱写陈年代码，留在辰希，我们干的才是未来！”
旁边的另一名负责特征提取的组长也立刻站了起来，语气坚定：
“林总，您放心，底下的年轻人要是谁还敢三心二意，我亲自找他们谈话！大厂想拿钱拆咱们的台，门都没有！”
剩下的三名组长也纷纷开口表态，语气里没有了进门时的闪躲与拘谨，只剩下了抢工期、争名额的较劲。
周博士清了清嗓子，适时地沉下脸补充道：“今天会议室里听到的一个字都不准往外漏，谁要是把硅谷算力的事情泄露给外面的猎头，法务部绝不姑息！”
“都给我滚回工位上去，把手头的代码写扎实了！”
“是！”
几名组长异口同声地应下，拉开会议室大门，快步走了出去。
离开中关村辰希大厦
-->>(第3/6页)（本章未完，请点击下一页继续阅读）