第248章 统一AI算力与通用算力

  会议室里所有人都挺直了腰板。

  “具体来说，”林薇在白板上画出一个模块化结构，“晶片由三种基础单元组成：张量计算单元（tcu）、標量处理单元（spu）、智能调度单元（isu）。tcu专门处理矩阵运算，spu负责通用逻辑和控制流，isu根据任务特性动態分配计算资源。”

  她详细解释：“当一个ai训练任务到来时，isu可以配置大部分资源给tcu，形成类似『悟道』的高性能ai计算阵列。当一个web伺服器任务运行时，isu可以配置大部分资源给spu，形成类似『天枢』的通用计算阵列。而当一个混合任务运行时，isu可以按需分配比例，实现最佳能效比。”

  章宸迅速在笔记本上计算著什么，几分钟后抬起头：“理论上可行，但工程实现难度极大。动態资源配置需要复杂的片上网络和缓存一致性协议，会增加晶片面积和功耗。而且调度算法本身就需要计算资源，可能吃掉一部分性能增益。”

  “所以才需要软体团队和晶片团队深度合作。”林薇看向李峰和章宸，“如果我们能把一部分调度逻辑硬化在晶片里，另一部分软体可配置，是不是可以找到平衡点？”

  李峰思考著：“这需要重新定义指令集和编程模型。传统的cpu指令集和gpu编程模型都不適用，我们需要一种新的抽象层，让开发者既能表达ai计算需求，又能描述通用逻辑，还能指定计算资源的分配策略。”

  “这正是我想推动的。”林薇调出一份预研计划，“我建议成立『统一计算架构』联合项目组，晶片团队、软体团队、算法团队各抽调三分之一的核心人员，全职投入这个项目。”

  她展示项目目標：

  第一阶段（6个月）：定义可配置计算阵列的架构规范，完成fpga原型验证

  第二阶段（12个月）：设计新的指令集和编程模型，开发编译器原型

  第三阶段（18个月）：流片测试晶片，验证完整软体栈

  “这个项目如果成功，”林薇环视会议室，“我们將为整个行业定义下一代计算晶片的標准。不再区分cpu、gpu、ai加速器，而是一个能够根据任务动態重组的智能计算平台。这完全符合陈总ai本地化战略的需求，也是未来科技实现技术领先的关键突破。”

  会议室里陷入了长久的沉默。每个人都在消化这个构想的巨大潜力和同样巨大的挑战。

  王振宇第一个打破沉默：“如果这个项目成功，对云服务意味著什么？”

  “意味著革命性的改变。”林薇调出云服务架构图，“现在的云服务需要为客户提供多种实例类型：通用计算型、內存优化型、gpu加速型等等。如果有了统一计算晶片，我们可以提供『智能算力』实例，客户只需要描述工作负载特性，我们的调度系统自动配置晶片资源，达到最佳性价比。”