第34章 构建属于自己的生态(第2/5 页)
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“主要还是你这边【基于AI的GPU智慧调度】，训练卡应该也是能用的吧？
“CUDA只是以流处理核心为元单位对外开放的GPU编程接口。
“这个时候，如果我们重新搞一套，完全用这个理念，其实意义不大，竞争力还是有限，AMD已经给我们打过样了，毕竟CUDA的生态早已经成型且非常完善，后来者很难去挑战。”
“你是想问，能不能把GPU智慧调度的理念融入到我们的通用运算架构里是吧？”纪弘肯定道：“那必须能！”
张建不由得嘴角又抽了抽，能当然是好事儿，但是，我是不是又得割肉？
“我们其实可以从智算中心开始。智算中心规模较大，现在都是一千张卡起步。
“这里边不仅涉及到流处理单元，更是涉及千卡算力怎么利用和分配才能效率最大化的问题。
“利用我们的AI核心能力进行智慧监测和算力综合分配，再加上基于AI调度的GPU运算架构，你大可以想想，那效率会怎么样！”
张建嘴角抽的更厉害了，心道：我不想听你画饼，只想听你想管我要多少钱！
“那，我们怎么合作？”
虽然知道自己不能急，但是看着稳如泰山的纪弘，张建决定还是自己先开口吧。
“那要不咱们就从河州大学的这个千卡智算中心开始？
“先打个样板出来，有了标杆，后续的工作就简单了，全国智算中心的需求非常之大，单子那还不是滚滚的来！”
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