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第509章互相成就，永远相信
又沉默了数秒，马云终於从惊讶中回过神来。
他没有立刻质疑，而是深吸了一口气，身体重新靠回椅背，手指在桌面上轻轻敲击著，目光复杂地看著江倾。
“江总。”
他缓缓开口，声音比刚才严肃了许多。
“不是我不相信你，只是你这话说出口————確实有些骇人听闻。
我再跟你確认一遍，刚才那些话，果真如此？”
“当然。”
江倾笑了笑，语气篤定。
“我既然敢说，就有把握。
马老师要不要听听，我的把握从哪来？”
“洗耳恭听。”
马云坐直身体，神情无比严肃。
张建峰与在座的其他人也立刻竖起耳朵，生怕会漏掉一个字。
王憷然同样悄然凑近了江倾一些，眼睛眨也不眨地盯著她，满眼期待。
虽然听不懂，就是想听，想看他在自己擅长的领域闪闪发光的样子。
江倾没有立刻解释技术，而是看向张建峰，先问了一个问题。
“张院长，你们现在做晶片设计，用的eda工具，主要还是synopsys、cadnce、
mentor这三家的吧？”
张建峰立马点头。
“是的，行业標准工具链，离不开它们。”
“仿真验证用的平台呢？硬体加速器呢？”
江倾接著问。
“也主要是国外的解决方案。”
张建峰如实回答，眉头皱起。
“这也是我们效率瓶颈之一，很多时候工具链不顺手，或者某些高级功能被限制，很影响叠代速度。”
江倾点点头，这才切入正题。
“我的把握，来自几个方面。”
他语气平和，像在陈述客观事实。
“第一，工具链。
无问从去年开始，就在自研一套针对ai晶片设计的eda工具，不是全功能替代，而是聚焦在我们最需要的高层次综合、特定架构优化和快速仿真验证上。
目前內部测试版本，在特定任务上的效率，比传统工具链提升三到五倍。”
张建峰的眼睛瞬间张大。
“第二，架构创新。”
江倾继续侃侃而谈。
“英伟达的gpu架构固然强大，但它是通用架构，要兼顾图形渲染和通用计算。
而ai
晶片，尤其是训练晶片，计算模式有很强的规律性。
我们基於万象模型对海量ai负载的分析，提炼出了一套更专用的稀疏计算、动態精度混合架构。
纸面性能对比可能不直观，但实际跑典型ai训练任务，同等电晶体规模下，理论性能能提升百分之四十到六十。”
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