第512章GPU算法平台(2 / 2)

孟谦默默点头,克劳德看到了问题的本质,而且愿意在第一次公司会议的时候就开口把这些东西说出来。

大卫看了一眼孟谦的表情后追问道,“如果你在英伟达负责CUDA项目,你觉得应该怎么做?”

“毫无疑问的一个事情就是加强GPU的通用性,英伟达的CUDA并没有帮GPU真正的释放潜力,在游戏和视频制作以外的其他软件应用中,GPU依然是被闲置的,大家应该都清楚,从使用浮点运算的速度来看,CPU要远远低于GPU,现在应该是去挖掘GPU通用可能性的时候。”

孟谦看着克劳德的眼神更加欣赏,大卫则继续发问,“能说说具体措施么?”

“简单来说,GPU在游戏上的所做的事情就是计算像素颜色,那么理论上来说,在任何的应用方向上,我们完全可以让程序准备好对应的数组,确定好GPU计算的方式,从而实现相应的功能,所以这里面需要有一个函数库来完成对接工作,这就是在我看到英伟达的CUDA后认为他们忽视的一个点,CUDA不应该只是一个编程环境,而应该是一个算法平台,包括环境,包括库,包括硬件。

如果能把这么一个运算平台打造出来,那么GPU的价值将会大大提升。”

“那你觉得GPU未来能在哪些领域发光发亮?”

“对于并行计算需求更高的领域,GPU应该都会有自己的用武之地。”克劳德想了会儿,倒是并没有提及太具体的方向。

不过克劳德能有这样的一个想法孟谦已经觉得这个人很不错了,这时孟谦给了大卫一个眼神,大卫不再继续追问,“很高兴听到克劳德先生这样的观点,因为克劳德先生的观点,跟我们是同步的。”

这句话出来,Havok这边的高层都意识到什么,果然,大卫接下来要介绍的,就是大风集团花了几年时间一直在默默开发的GPU运算平台,星河运算平台,星河运算平台拥有庞大的函数库,简洁方便的开发环境,丰富的应用测试以及针对各种硬件的兼容设计。

就目前来说,星河运算平台对于开发者来更像是一个GPU使用说明书,它在教开发者们如何利用GPU实现游戏和视频制作以外的更多的应用,并且为开发者们提供了一个特别方便的操作平台。

而在内部展示的过程中,大卫着重给大家看了一下GPU在深度学习领域的优异表现。

孟谦作为深度学习理论的开创者,再配合上星河平台对于GPU在深度学习上的运行结果,拥有高度技术敏感的克劳德已经嗅到了一丝未来的味道。

介绍完星河平台之后,大卫总结道,“星河平台,GPU的物理加速发展以及工艺是我们公司接下去的三大发展方向,关于工艺,我们的目标是在2008年年内实现55nm支撑,而关于星河平台跟GPU的物理加速发展,希望我们两边可以尽快磨合,打造出一个完善的生态出来。”

会议室响起了热烈的掌声。

孟谦看着目前的团队配置和大家的精神状态,心里还是挺踏实的。

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