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第350章 前端人工智慧元件(1/2)

雲計算平臺是由底層伺服器,透過上層雲計算軟件系統,整合成一個整體,然後在根據需求進行資源分配,徹底將底層硬體隱藏了起來。

這其實和超級計算機有些類似,只是超級計算機不會像雲平臺那樣分成那麼細的資源,然後進行售賣,更多的還是用於計算。

現在青龍科技公司的個人計算機產品即將推出,是時候開展伺服器和超級計算機的研究。

晶片項目組正在研發智慧超級計算機晶片,架構和普通的超級計算機架構是完全不同的。

智慧超級計算機使用的晶片架構,配合人工智慧,發揮出來的算力要比普通的超級計算機晶片要強大得多。

同樣的道理,普通的超級計算機程式使用這樣的智慧晶片,還不如使用普通的伺服器晶片來的強大,因為他們不是那麼匹配。

青龍科技公司的超級計算機和伺服器晶片,肯定不能使用智慧超級計算機上面用的智慧晶片,就是常規晶片就可以。

不過為了拿出更加強大的伺服器晶片,葉子書還是拿出了更加先進的架構設計,同樣的製程水平下,效能要強15倍,穩定性肯定更高,這點是毋庸置疑的。

“等到青龍科技公司的伺服器晶片研發製造出來之後,就會進入伺服器的研發,這一塊倒不算是特別難。

除了伺服器之外,還要進行超級計算機的研發,關於複雜計算問題,沒有超級計算機的參與,肯定是不行的。

你們公司的一些研究,如果有超級計算機的參與,也許變得更加簡單很多,研發效率會得到極大提升。

超級計算機在國防、氣象、科研等領域發揮的作用,你們都是很清楚的,這裡我就不多說了。

我要說的是,為了能夠促使超級計算機發揮出更大的作用,需要配備強大的軟件系統支援,這也是我們做好這塊業務的關鍵。

例如我們想要將超級計算機賣給國家氣象部門,用於氣象運算,提高天氣預報的準確率。

雖然我們可以透過強大的算力,獲得氣象部門的青睞,但是我覺得這樣的服務只是初級服務,不能完全發揮我們的優勢。

如果我們為此還建設了一套高水平、更精準的氣象運算平臺,是不是能夠獲得額外的服務收入,而且還是持續不斷帶來收入。

所以我要說的是,我們不要單純的賣超級計算機,而是賣超級計算機的服務,這樣可以讓我們的超級計算機更加具備市場競爭力。”葉子書說道。

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雖然憑藉著他提供的強大晶片和超級計算機架構技術,能夠讓青龍科技公司的超級計算機有強大的競爭力。

但是這種競爭會讓青龍科技公司陷入到“裝備競賽”的局面當中,大家都單純的比拼硬體算力,而不綜合考慮服務效果,這在他看來是不妥的。

使用者使用超級計算機,最終的目的是要看到效果,只要能夠達到效果,對於硬體是否先進,並不是特別在意。

而效果雖然需要硬體算力作為支援,但是還要看軟體上的能力,同樣一個效果,不同的軟件架構和演算法設計,效能差距也是非常巨大的。

葉子書說到這裡,大家都知道他的意思,而關於超級計算機上面使用的軟件系統,最有發言權的自然是鳳凰科技公司。

只見雷軍說道:“我們的九鳳軟體公司和朱雀軟體公司,有很多適用於超級計算機上執行的科學計算軟體。

如果青龍科技公司的超級計算機出來之後,我們會為此專門構建一套超級計算機系統平臺,提供眾多計算工具和專業用途的軟件系統。”

聽到雷軍的話,葉子書說道:“這對你們來說,也是難得的機會,超級計算機大部分都是用於科學計算。

你們透過研發這些領域,可以積累很多先進的演算法設計,對於提升你們在其他軟件領域的研發實力具有非常大的好處。

你們回去之後,多招一些頂尖數學人才進來,其他基礎學科也要一些頂尖人才參與進來,想要做好這方面的業務,基礎學科很重要。”

“我們回去會進行安排!”雷軍說道。

超級計算機系統,葉子書準備交給青龍科技公司來做,畢竟他們更熟悉硬體,軟硬結合,才能達到最佳效果。

會議結束之後,在眾人準備離開的時候,葉子書突然想起一些事情,喊住眾人,說道:“剛才在會議上提到的人工智慧,不要對外說是人工智慧!”

因為人工智慧這四個字威力太大了,會讓很多人和國家有遐想,不相信還好一些,如果真相信了,反而不會給他帶來任何好處。

在自身實力和國家實力不太強大的時候,連吹牛都要小心一些,不能因為這件小事而影響了整個大局。

如果表現一般,大家還只是認為吹牛,最多是奚落一番,如果表現真的超出普通人的想象,那情況就不妙了。

像他在會議上提到的智慧翻譯,如果準確率真的比專業翻譯人員還要高,會讓很多人細思極恐。

就算到時候他們解釋只是高階一點的演算法,是自己吹牛,估計很多人都不會相信了,而是千方百計想要得到這樣的技術。

那時候,他的日子就不得安寧了,也有可能會影響他旗下其他產業的正常發展,所以才會有剛才這句話。

在座的都是老狐狸,葉子書說完這句話,他們基本上就秒懂,就算有人不懂,也會有人告訴他們,他沒有必要解釋得太詳細。

回到自己的辦公室,葉子書坐在位置上揉了揉自己的腦門,讓自己的心思靜下來,然後繼續投入到工作當中。

上次完成的只是人工智慧後端系統,想要讓人工智慧更輕鬆地在各個領域得到廣泛應用,還要前端人工智慧元件的支援。

說是元件,其實也可以是獨立的程式,應用這個組建的前端,就算是沒有後臺人工智慧的支援,也不會變成人工智障。

之所以能夠做到這一點,就是因為在對人工智慧訓練的時候,雖然有研發人員設定規則,然後人工智慧根據這個規則來進行訓練學習。

但是在學習之後,也會對學習的內容作出總結,而這個總結性檔案除了後臺人工智慧儲存一份之外,在前端元件裡面也會儲存一份。

而這份總結性檔案就是前端元件表現智能化的關鍵所在,當無法獲得後臺人工智慧支援的時候,前端人工智慧元件會呼叫這份總結性檔案。

然後根據前端儲存的基礎性知識,配合總結性檔案,就可以表現得相當智慧,至少對不是特別複雜的問題,能夠得到及時處理。

還是拿智慧翻譯來舉例,一門語言的基礎知識應該都在該語言的字典裡面,這就屬於基礎性知識,如果只是瞭解基礎性知識,並不代表能熟練運用這門語言。

因為一門語言還有很多超出基礎知識之外的內容和規則,而且各種語言的用法,也是基礎知識無法提供的。

而這些東西,都會被後臺人工智慧學習之後總結出來,寫入到總結性檔案裡面,然後透過元件裡面的高階演算法,結合基礎知識,就能讓前端人工智慧表現得很智慧了。

只是這份總結性檔案,是不會被研發人員看到,因為他們就算是看到了,也會看不明白,裡面的邏輯不是人類常規邏輯能夠理解的。

因為在設計的時候,根本就不是給人來看的,而是給人工智慧演算法來看的,人為參與還有可能會導致內部結構性得到破壞。

除此之外,就是避免被別人獲得,雖然光有總結性檔案,不一定能反向推導出人工智慧演算法,但是卻可以透過駭客手段,攻擊人工智慧提供的服務。

所以乾脆一起放在前端人工智慧元件裡面進行加密,而不是放在外面作為配置文件存在,避免出現不可預知的問題。