!”
陈学兵眼神一亮。
通信通用技术,无非就是三个方面,信号放大,信号过滤,信号转换。
30%有效数据通过率,那在国际通信界都是重大突破了。
不过...深度网络神经,海量样本自训练,这两个词组,让他不可避免地想到一个东西。
AI。
陈学兵不动声色地点点头,似若无意地提醒道:“这个模式听起来不错,用GPU来训练效果会更好吧?”
卢韦冰一愣:“GPU不是显卡吗?固定功能的纹理单元和光栅化模块,这些专用硬件,没法执行通用计算指令吧?”
他虽然不是搞IC设计的,但现在好歹是公司的执掌者,理论基础他也学了不少。
范仁勇却啪地一拍巴掌,激动地站了起来:
“陈总,你可太神了啊!他们现在正在讨论这个问题呢!美国的NVIDIA公司今年提出了一项CUDA技术,就是可以让GPU执行并行计算任务!华为也是查了大量资料才提出来的,你从哪里知道的?”
办公室骤然安静。
“这个问题,一定要有了技术基础,才能想吗?”陈学兵丝毫不慌,靠下身子反问道:
“为什么电脑要单独设置一张显卡?CPU不能计算图形单元吗?”
他也没等俩人回答,继续道:
“就是因为CPU核心数量少啊,两个核,四个核,设计得再复杂,面对一堆一加一等于几的简单问题,计算能力再强,也得一个个计算。
“像图形单元这样的问题,就是若干个简单问题,每个像素需要的计算量不大,数量却很大,GPU集成数千个简化核心,采用单指令多线程模式,可以同步处理海量的相似计算。”
“这样的处理方式不是跟范总说的信号处理很像吗?”
陈学兵说着,淡淡笑道:“更何况NVIDIA上个月发布的消息在美国沸沸扬扬,他们推出的CUDA技术解决了C语言扩展接口的问题,允许直接编写GPU计算内核,并且已经编程了一款Tesla架构,可以支持动态分配计算资源
了。
GPU的诞生,是英伟达公司在1999年正式提出的。
前几年,GP

本章未完，请点击下一页继续阅读->>>