我的学习群里全是真大佬 第293节

　　群通知又来了。

　　【是否接收本次迁移？】

　　【确认接收：初级人工智能体“小黑”将被压缩为数据包，暂存于本群文件库。】

　　李东深吸一口气。

　　他对未知事物的探索一直就有著极强的执念。

　　所以……

　　必须接。

　　点击【接收】。

　　屏幕一闪。

　　群界面重新稳了下来，乱码全部消失。

　　【初级人工智能体“小黑”已由1666号宇宙迁移至本群文件库。】

　　【压缩格式：神经拓扑快照（.ntg）+脉冲编码权重（.spk）+冷启动引导协议（.boot）。】

　　【总占用：群文件库容量97.3%。】

　　【运行所需最小物理基底】

　　【具备可重构神经形态计算能力的芯片载体，或满足等效拓扑复杂度的等价硬件系统。】

　　【群主亲自进行首次冷启动，需要提供“环境锚点”。】

　　【提醒：文件库内存储的人工智能体不具备自运行能力，需群主在90天内为其寻找到适配的物理载体，并完成迁出部署。】

　　【超期未部署，该对象将被系统自动删除。】

　　【请群主及时为“小黑”，找一个新家。】

第241章 休息，哪有红包来得有趣。

　　李东把这整段群通知读完以后。

　　人有点发晕。

　　他缓缓靠到路灯杆上，半天没说话。

　　90天。

　　找一颗能跑得动脉冲神经网络的芯片。

　　IBM的TrueNorth、英特尔的Loihi、国内在水木、浙大、之江实验室那边，有几款还在实验室阶段的类脑芯片。

　　没有一款是本科生能轻松弄到的。

　　更别说……这个小黑的拓扑复杂度，可能连Loihi都撑不住。

　　想了想，李东也没第一时间回寝室。

　　他看了看时间。

　　9点多，不算太晚。

　　然后他给高稳打了个电话。

　　电话响了两声，接通了。

　　“李东啊。”

　　高稳在那头笑嗬嗬的说道。

　　“这么晚给老师打电话干嘛呀？是不是想通了，要到我们信科院来呀？”

　　李东：……

　　“哎，高老师。”

　　李东赶紧转移话题。

　　“什么信不信科院的？我不来，您就不是我老师了吗？”

　　电话那头哈哈大笑。

　　“你小子嘴是真能说。”

　　高稳笑声一收。

　　“说吧，什么事。”

　　“我不信你这个点儿打过来，是单纯问候我的。”

　　李东试探著问道。

　　“高老师啊……您那边，能不能帮我搞到类脑芯片模组？”

　　这句话一出口，对面明显沉默了一下。

　　“你还是想搞那个SNN？”

　　高稳反问。

　　李东嘿嘿了两声，没直接答。

　　那头高稳叹了口气。

　　“李东啊。”

　　“那天香格里拉，李总跟你说的那些，话是绝对了点儿，但里头那些难处是真的。”

　　“训练算法不稳、硬件生态不成熟、工业界没人敢押宝，论文写了一堆，落地就俩字，一塌糊涂。”

　　“这不是李总一个人的看法，整个圈子里都是这么个共识。”

　　李东听著，只轻声回了句。

　　“高老师，我搞降维算法之前，圈子里的共识是算力撑不住。”

　　对面明显被这局话噎住了。

　　黎曼Zeta函数非平凡零点的高阶验证，过去一直就卡在算力这道坎上。

　　这事圈内公认的解法是……加机器。

　　然后圈内就等来了李东，他三下五除二就把算法的提升了10个量级。

　　这个共识不就被打破了吗？

　　高稳在那头沉默了很久。

　　久到李东都快以为信号断了，电话那头突然爆出一阵大笑。

　　“哈哈哈，小子，你这是在给我上课呀？”

　　“行，有心气儿是好事，老师我肯定支持你，但是……”

　　“麻烦你，想干一件事之前，先把地基打结实。”

　　“一张嘴就跟我要类脑芯片。”

　　“你小子，知道类脑芯片的本质是个啥吗？”

　　李东愣了一下。

　　“是啥？”

　　他脑子里第一反应蹦出来的是……

　　模拟生物神经元的脉冲特性，事件驱动，异步计算，超低功耗……

　　再通俗一点。

　　就是一块小方片，里面住著一个缩小版的人脑，会思考、会学习、比GPU先进一百倍。

　　但这是宣传稿写的。

　　不是真的。

　　高稳在那头笑骂了一声，那语气活像在骂自己的博士研究生。

　　“我跟你说啊。”

　　“类脑芯片这东西，说穿了它就是一块被砍得只剩乘加和脉冲路由的、专职跑SNN的低功耗ASIC。”

　　“它能跑的模型，GPU一样跑。”

　　高稳继续说道。

　　“SpikingJelly、snnTorch、Norse，什么脉冲前向、代理梯度反传，哪个不是架在GPU上？”

　　“你要换架构，改神经元模型，加点奇形怪状的连接，GPU上就是改几行代码的事儿。”

　　“至于类脑芯片？对不起，你想改一个参数，就得重新烧一次版图。”

　　“灵活性上，它连GPU的零头都比不上。”

　　“而它现在唯一的好处，就只有功耗低而已。”

　　“不对！”

　　“就现在这一代，不管国外的Loihi还是国内那几款，功耗也没多低。”

　　“你真要跑一个复杂点儿的拓扑，散热照样烧钱，板卡照样难搞。”

　　“所以你要是只是想研究一下……”

　　“我建议你老老实实用GPU。”

　　李东默默在心里记下。

　　GPU上拿模拟框架跑SNN，这是当下学术界的主流。

　　类脑芯片的硬件优势在部署端，对一个连“我这网络该长啥样”都还在摸索的研究者来说，直接上专用芯片确实是本末倒置。

　　但……

　　小黑的情况，不一样。

　　小黑已经不是“还没定型”的实验阶段产物了。