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第390章 胜负不在棋盘上(2 / 10)

nbsp; OpenAI的高管们有的来公司开会,有的则在度假地通过远程视频会议的方式加入到讨论中来。

    没人敢不重视林燃。

    越是同行,就越重视。

    OpenAI一直有研究深红,越研究,他们越佩服对方能用比OpenAI更少的显卡丶更低的算力做出更好的商用产品。

    这非常困难,他们做不到,他们很想知道华国同行们是怎麽做到的。

    矽谷的高校没少给林燃数学班的毕业生发offer,你履历上但凡写一条曾经在深红实习,这帮高校跟秃鹫看到腐肉一样两眼放光,直接下offer,申请是昨天写的,offer送到的时候华国时间连24小时都没有过。

    这样的现象被发在简中网际网路上之后,被网友们调侃这是众多林燃现象中的一种,这也进一步助推了交大的分数线。

    而这次林燃在直播中透露的消息,让OpenAI的研究人员似乎窥探到了深红秘密的冰山一角。

    会议开始,CEO山姆·奥特曼坐在桌子一端,秘书打开了大屏幕,显示着OpenAI研究人员根据林燃提出的左右脑晶片架构所做的架构图。

    首先发言的是技术总监克里斯·瓦尔霍,他冷静地分析道:

    「从理论上讲,左右脑分工的想法无疑有一定道理。

    感知任务与推理任务的确有着不同的计算特性,但我认为林教授是不是高估了硬体在这种分工中的作用?

    目前的深度学习框架可以做到任务的并行化处理,并且大多数高效的推理任务也可以在同一硬体上完成。

    不同的计算方式,能否真的改变现有架构?我对此持怀疑态度。」

    克里斯的问题让人有些质疑,但并不轻易放弃。

    就在他刚说完,人在东京的首席架构师伊利亚·苏茨凯弗立刻回应了他:「你说得没错,现有的框架能处理某些任务的并行化,但这只是对感知任务的部分优化。

    但我们都知道,现有的硬体瓶颈存在。

    在GPT系列模型的推理过程,大量的推理计算涉及长时间的推理链和符号计算,现在的GPU处理起来其实效率并不高,尤其在模型规模不断增加时。

    我们完全可以借鉴林教授的概念,构建一种专门的逻辑推理处理单元,与感知任务处理单元分开。」

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