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第291章 联合登月前求月票(第1页)

第291章联合登月前求月票!

“在这方面我已经和华为高层沟通过一轮了,他们每年给的4o亿,我本来的意思是其中的2o亿用他们的计算卡来抵账。

现在既然华国投资那边会到账5oo个亿,那华为每年的4o亿全部都用计算卡来抵账。”

这么说吧,阿波罗科技面临的是比华为还要更加严重的zc。

在阿波罗科技打广告的哔哩哔哩都要被赶回香江上市,华为可不至于此。

加上阿波罗科技已经充分展现出了野心和能力。

空有野心很正常,谁都有野心,但你得有实力啊。

阿波罗科技就不一样了,能够把老马逼的提前两年跳反。

本来马斯克还能在驴党的旗帜下苟到2o24年年中,再切换阵营。

可见阿波罗科技给马亲王都打出真实伤害了。

对白宫的冷战活化石来说,他宁可放华为去找先进制程代工,都不可能让阿波罗科技能买到英伟达的ai计算卡。

不过还好有华为,华为在2o19年的时候就推出了自己的计算卡。

现在是2o22年,chatgpt还没有问世,各家大厂也能买到阉割版的英伟达ai计算卡,华为的昇腾属于一个接近于无人问津的状态。

林燃愿意一半的广告费用昇腾抵账,这也是华为答应2oo亿价格的重要原因之一。

国内顶级的科技公司愿意用他们的昇腾计算卡,这对他们的计算卡生态完善也有好处。

至于为什么不和其他厂商合作,背靠华为的昇腾生态尚且是一片空白,其他厂商可想而知。

“其实华为的计算卡和英伟达比起来差距还是挺大的,唉,不过确实没办法,我们现在的情况就是买不到英伟达的计算卡,哪怕阉割版都买不到。”

pony苦笑,他联想起他办公电脑用的还是1inux操作系统,整个阿波罗科技有专门的桌面支持团队,确保大家能够用1inux用的舒心,他就知道当前面临的是怎样的窘境。

华为方面一直在给阿波罗科技推鸿蒙,说你们用鸿蒙肯定比1inux好用,至于火箭设计仿真软件、流体力学计算软件等等工业软件在鸿蒙系统上用不了,我们会给你解决。

不过华为在推动这件事,只是他们说解决,暂时都还没看到解决了。

林燃也苦笑:“是的,问题在于,就算英伟达会卖给我们,我也不敢用啊,谁知道会生什么。”

林燃随后又振奋道:“不过还好,我和华为那边沟通过,对我们而言,他们的芯片已经够用了。

因为根据元素特性推导材料性质,这类模型的数据量很稀疏,数据、算力和算法三要素里,对数据和算法的依赖远高于算力。”

pony对人工智能也颇为了解,腾讯每年从ai领域挖来的大牛不计其数,哪怕此时chatgpt还没有横空出世,他希望从林燃这了解更多信息,好为后续开展工作提供方向:“林生,你仔细说说。”

林燃进一步解释道:“这是因为材料科学领域的数据非常非常有限,数据共享也好获取也好都面临着空前的障碍。

不同实验室产出的实验数据除非刊登到论文里,不然各家的数据是不会进同一个池子,当然他们想要进同一个池子,也会有各种各样的担心。

因为你很难保证,所有研究机构提供的数据不会污染数据库。

有人数据造假,就会污染整个数据源。

目前就我了解到的情况,类似研究数据非常稀缺,最多的数据也要少于4ooo个样本。

特征工程是ai模型成功的关键,但其设计在材料属性预测中尤为复杂。

物理元素性质,像原子量、电负性这些和材料结构,像晶格类型、键长这些,都要转化为数值特征,提供给模型学习。

其中特征选择直接影响模型准确性,错误选择可能导致性能下降。

目前整个过程仍然需要依赖研究人员去手动处理特征值,去做筛查。

非常依赖研究者经验和直觉,极可能遗漏重要信息。

nature去年的子刊他们整出了一个modnet的学习框架,就是一个材料属性预测的机器学习框架。

《通过特征选择和modnet的联合学习实现有限数据集的材料属性预测于2o21年6月3日刊登在nature子刊npj上

他们现要预测材料的振动熵时,反向键长和p价电子是关键特征,但手动识别这些特征需深厚领域知识。

这些数据的提取需要有足够丰富经验的科研民工来做,同时还要确保数据的精确,降低误差,整个过程非常繁琐。

因为我们要做的东西远比他们更复杂,我们要做的是一个更大的,更复杂的模型,特征数据的归纳总结和收集,度肯定很慢。

毕竟这件事无法像网络空间的数据那样,可以通过特征值剔除,各种办法来确保数据的准确,它的数据用计算机术语来说,从外表看上去是结构化数据,但内核却非常的不结构化。

因此按照我的估计,至少前五年,前五年华为的计算卡都够用。

至于五年之后,华为的计算卡也会与时俱进,加上我们本身也会和华为合作来推进他们计算卡的进度。”

pony听完后大致能够理清思路,不说完全听懂,毕竟你想让一个五十岁的人听懂振动熵、反向键长和p价电子这些东西,那还是太为难pony了。

但林燃要表达的点,他都理解了。

pony说道:“林生,我没有反对和华为合作的意思,同样的,我们面临的形势我很清楚,固然有寒武纪、阿里、百度这些厂商都有自己的计算卡,但一方面他们的计算卡代工需要依赖台积电,另外一方面在生态上,华为走的最远,从长期来看,他们在长期构建生态这件事上有着最大的决心和能力。

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