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【警告:方案可行性评估——无!
】
【核心障碍:硬件性能严重不足!
】
【关键瓶颈分析:】
CPU计算能力:当前主流CPU浮点运算能力远低于算法需求阈值。
并行处理能力不足。
内存容量与带宽:算法模型所需数据吞吐量远超当前主流内存带宽上限。
内存容量无法支撑模型参数加载。
PU通用计算:当前显卡核心架构设计专注于图形渲染,缺乏通用计算单元,无法有效分担CPU计算压力。
存储O速度:机械硬盘读写速度成为数据加载和模型保存的严重瓶颈。
软件生态:缺乏高效并行计算框架及底层数学库支持。
【结论:在当前技术背景下,该方案不具备任何工程实现可能性。
】
看着那冰冷的“0%”
和详尽的分析报告,池宏并没有太多意外。
“果然如此。”
他靠在椅背上,目光投向窗外。
2003年……
他脑海里浮现出此时最顶级的个人电脑配置:奔腾4&bp;HT&bp;3.2Hz,1B&bp;DDR400内存,eForce&bp;FX&bp;5950&bp;Ultra显卡,7200转DE硬盘……
这些在当下堪称梦幻的配置,在二十年后的人工智能模型面前,连玩具都算不上。
“本地部署A……”
池宏低声自语,带着无奈的笑意,“就算是最省成本、最轻量化的DS模型,想满血流畅运行也得是RTX&bp;4080级别起步的显卡。”
钱的问题只是小事,硬件代差才是鸿沟。
“看来,这最强外挂……”
池宏轻轻敲了敲桌面,“短期内是别想上线了。”
他关闭了那份徒劳的方案文档,清空了屏幕。
短暂的沉默后,他眼中非但没有沮丧,反而燃起了一种更炽热、更具挑战性的光芒。
硬件!
一切的瓶颈,归根结底,在于硬件!
摩尔定律正在发挥作用,但速度还不够快。
未来的智能时代,需要更强大的算力核心,更高效的内存架构,更快速的存储介质,更先进的制造工艺……
池宏的目光变得深邃而坚定,仿佛穿透了时空的壁垒,看到了未来集成电路板上那纳米级的沟壑与晶体管。
“看来,”
他轻声自语,“这场硬件的工业革命……”
“得等着我来做了。”
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