這是一個被星溯內部稱為“深淵”的地方,一個恆溫恆溼、與世隔絕的金屬與矽晶世界。空氣裡瀰漫著新伺服器開箱後特有的、混合著松香與臭氧的冰冷氣息。這裡,便是昨天剛剛掛牌的“未來計算聯合實驗室”——星溯與輝達(NVIDIA)共同的、賭上了未來的“熔爐”。
清晨八點,當大多數人還在享受勞動節假期的最後一天時,一支由五十名頂尖工程師組成的、來自矽谷的“特殊空勤團”已經在這裡集結。他們的領隊,正是輝達的創始人兼CEO,黃仁勳(Jen-Hsun Huang)。他沒有帶任何公關或行政人員,只帶著他最寶貴、也是最核心的財富——一群定義了過去十年圖形計算世界的“巫師”。
這些平均年齡超過四十歲、個個在業界聲名顯赫的GPU架構師們,此刻正帶著一種複雜的情緒,打量著這個全新的戰場。他們的對面,是以趙小刀和陳靜為首的、星溯最年輕、也最銳利的技術團隊。這群中國工程師的平均年齡不到三十歲,眼神里閃爍著一種不加掩飾的、對技術和未來的飢渴。
兩種截然不同的工程師文化,在這裡發生了第一次無聲的碰撞。
“黃先生,各位專家,歡迎來到深淵。”趙小刀沒有說任何客套話,他直接將主螢幕點亮,上面出現的是昨天那張名為“崑崙(Kunlun)”的次世代圖形API架構圖。
“昨天,我們談了構想。今天,我們來談實現。”趙小刀的語氣冷靜而直接,帶著一種不容置疑的自信,“我們的‘崑崙’API,核心是想解決一個問題:如何把GPU從一個單純的‘畫圖工具’,變成一個通用的‘平行計算引擎’。我們知道,CUDA已經做到了,但在移動端,在功耗和記憶體都極度受限的環境下,我們必須找到一條新的路。”
他調出一段程式碼,那是由“星雲著色語言(NSL)”編寫的一段AI路徑規劃演算法。
“傳統的做法是,這段程式碼在CPU上執行,計算出成百上千個AI單位的移動路徑,然後把結果交給GPU去渲染。但在我們的設想中,這段程式碼應該直接在GPU的數千個流處理器上並行執行。CPU只負責下達一個宏觀指令,比如‘全體向山頭髮起衝鋒’,而每一個士兵該怎麼跑、怎麼躲避障礙,都由GPU自己去即時計算。”
“我們稱之為‘群體智慧的硬體加速’。”
輝達的首席科學家,大衛·柯克(David Kirk),一位被譽為“GPU之父”的傳奇人物,看著那段優雅而激進的程式碼,眉頭緊鎖:“趙先生,想法很好。但你們忽略了一個核心問題——排程開銷(Scheduling Overhead)。在GPU上執行如此細碎的通用計算任務,執行緒的建立、銷燬和同步所帶來的開銷,可能會完全抵消平行計算帶來的優勢。這在我們的費米架構(Fer Architecture)上已經驗證過,得不償失。”
“沒錯。所以,我們不能用你們現有的排程器。”趙小刀似乎早就料到他會這麼問。他打了個響指,螢幕上出現了另一張更底層的、佈滿了邏輯閘的硬體設計圖。
“我們需要的,不是一個由軟體驅動的排程器,而是一個硬體級的‘任務分發單元(Task Distribution Unit)’。我們設想在GPU內部,植入一個專門的、可程式設計的微型協處理器。它的唯一任務,就是以納秒級的速度,將這些通用計算任務,動態地分配給空閒的計算單元,並處理它們之間的依賴關係。”
“它就像GPU內部的一個智慧交通警察,而不需要CPU那個遠在天邊的‘交管局’來發號施令。”
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