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第565章 算力告急

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    与此同时,美国。
    莎拉·约翰逊坐在办公桌后,盯着电脑屏幕。
    页面上的数据图表平缓,几乎没有起伏。
    她组建的水军行动组,最近完全停滞了。
    站在桌前的主管拿着刚打印的报告,头上冒汗。
    “老板,我们在各平台布置的三千个矩阵账号,全部失效了。”主管声音发虚。
    莎拉抓起笔敲了敲桌子。
    “失效是什么意思?账号被封了?”
    主管摇头,翻开报告第二页。
    “账号状态正常,没收到违规提示,还能发内容。”
    莎拉更烦躁了。
    “那为什么阅读和转发都是零?”
    主管咽了口唾沫。
    “我们被算法限流了。快看网搞的推荐算法很怪。我们的内容不管怎么蹭热点,真实用户根本刷不到。”
    莎拉冷笑。
    “也就是说,我们在对空气演戏?”
    主管无奈点头。
    “对方技术超出我们理解。新号只要发布特定内容,不到十分钟就被关进‘小黑屋’。只有自己人能看到帖子,别人看我们就像透明人。”
    莎拉把笔扔在桌上,发出清脆响声。
    这一个月,她试了各种办法,换IP、模拟用户行为、甚至高价买闲置账号。
    但只要一开始发布负面内容,数据立刻归零。
    盛夏科技在中文互联网拉了一张她看不懂的网。
    莎拉吸了口气,强迫自己冷静。
    “我们不能认输。国会山那帮人只看报表。如果他们知道行动没效果,下半年经费就没了。”
    主管试探着问。
    “那我们怎么交差?”
    莎拉打开通讯录,找到一个外包团队的联系方式。
    “既然在真实的中文互联网掀不起浪,我们就自己造浪。去联系东欧黑客,花钱买数据。”
    主管愣了一下。
    “买数据?”
    莎拉点头。
    “写几个爬虫,开发一批专门互相点赞转发的机器人账号。不用影响真实用户,只要让机器人互相配合,把帖子数据刷上去。”
    主管明白了。
    “只要后台数据好看,证明行动在中文网络有反响,上面就会继续打钱。”
    莎拉关掉网页。
    “对。不管过程,只要表面赢了,预算就能保住。这就是华盛顿的逻辑。去做吧,月底前我要看到一份数据漂亮的报告。”
    “记住,赢,也是一门学问。”
    ……
    时间一天天过去。
    转眼到了2009年暑假。
    夏冬重生回来已经满一年了。
    夏冬坐在办公室,电脑上开着一个跨洋视频会议。
    屏幕分成两块,左边是美国的陆奇,右边是技术委员会高级工程师吴泽明。
    陆奇在美国进展很快。
    “夏冬,按你的要求,‘补天计划’的海外技术骨干基本招齐了。我用字节跳跳的名义,从几家硅谷硬件公司挖了一批资深架构师。”陆奇汇报。
    夏冬看着手里的花名册,上面是新员工的履历。
    “国内芯片团队也搭好了。北邮‘盛夏实验班’第一批尖子生已经提前进实验室跟项目。”夏冬同步了国内进度。
    经过两个月招人,盛夏科技自研GPU的硬件班底凑齐了。
    但这只是第一步。
    夏冬清楚,造芯片没那么简单。
    越是深入这个行业,越能体会到其中的艰难。
    芯片设计是场残酷的人海战术。
    就算在2009年,制程工艺还没卷到几纳米,但整个研发流程依然繁琐。
    从架构设计、逻辑综合、物理设计到流片测试,每个环节都需要大量人力和时间试错。
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第565章算力告急(第2/2页)
    几十亿个晶体管要在一个小硅片上排布,稍有差池,流片几百万美元成本就打水漂。
    这注定了盛夏科技的自研GPU,短时间拿不出成品。
    视频会议结束,陆奇下线去处理美国公司业务。
    吴泽明从右边窗口切出,他今天在公司,直接敲门进了夏冬办公室。
    吴泽明眼底有黑眼圈,显然最近熬夜了。
    他在夏冬桌前坐下,递过去一份纸质报告。
    “快看网的服务器快撑不住了。”吴泽明开门见山。
    夏冬接过报告,翻开第一页。
    各项监控数据已经标红。
    快看网流量爆炸式增长。
    随着“快看号”普及,每天都有海量内容上传。
    快看网的核心竞争力,是那套基于AI算法的个性化推荐系统。
    这套算法需要实时分析每个用户的停留时间、点击偏好,进行大量数据计算和匹配。
    之前的算力全靠传统CPU服务器集群。
    但现在,CPU计算效率到了物理极限。
    吴泽明揉了揉太阳穴。
    “上周新加了一百台顶级服务器,只顶了三天。晚高峰时,CPU占用率全在百分之九十五以上,机房散热空调开到最大也没用,服务器频频报警。”
    夏冬看着标红的数据,皱了皱眉。
    快看网推荐算法想跑在自研芯片上,短时间内不现实。
    远水解不了近渴。
    大约一个月前,夏冬就预判到了这个算力瓶颈。
    他当时安排吴泽明带一个小组负责技术攻坚,找替代方案。
    吴泽明见夏冬看完数据,身体前倾,语气带着一丝兴奋。
    “按你之前的提示,我们需要把现有算法移植到GPU上。这一个月,我们小组把这条路线终于走通了。”
    夏冬抬头看向吴泽明。
    “技术验证完成了?”
    吴泽明重重点头。
    “完成了。幸运的是,英伟达两年前推出了CUDA架构。虽然还是早期版本,很多底层函数不完善,但已经支持C语言编程。”
    他指着报告最后一页。
    “我整理了一份技术路线文档。我们用机房现有的几张英伟达显卡做了初步尝试,各项技术要点都攻克了。随时可以开始全面迁移。”
    夏冬翻到最后一页,看着迁移计划。
    “干得不错。你先回去早点休息,这份报告我仔细看一遍,明天给你答复。”
    吴泽明站起身,长出一口气。
    “好,那我先回去补觉,机房让值班工程师盯紧。”
    吴泽明离开后,办公室彻底安静。
    夏冬靠在椅子上,目光落在那份CUDA迁移方案上,陷入沉思。
    这是一份能立刻解决快看网算力危机的方案。
    但夏冬心里有些不甘。
    他清楚,如果现在把核心算法全移植到CUDA上,意味着什么。
    这等于亲手培养一个未来的恐怖对手。
    在普通人看来,显卡只是打游戏的配件。
    不管是英伟达还是AMD,都是卖硬件芯片的厂商。
    在2009年,AMD和英伟达在硬件制造能力上,差距并不大。
    大家的显卡都能输出高清图像,都能运行大型3D游戏。
    但为什么到了后来,英伟达市值能一骑绝尘,甚至超过苹果和微软,成为全球市值最高的科技巨头?
    为什么同样是做显卡,AMD在AI时代只能跟在英伟达后面?
    答案就是吴泽明报告里的四个字母——CUDA。
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