第321章 ai晶片

    不得不說，「ai」晶片仿佛某種天譴之物般，哪怕這位神孽不斷地高歌「創生聖言」，賦予林奇充足而龐大無比的創造力，甚至讓他時刻都有着神明的錯覺，那ai晶片在記憶宮殿裏依舊艱難難產着。

    這種奧妙至巔峰的作品，一旦出世便能夠影響整個魔法文明的存在，林奇腦海里對他的構想，終究是輕微了。

    放在外人看來，林奇的所作所為，就像是將一副從a到k，包括花色順序排好的撲克牌，隨意遞給十餘位路人切牌洗牌，隨即他再接過來隨便洗上十餘秒，然後將所有的牌序恢復如初一樣。

    甚至就像是隨手遞給一個初學者擰亂的魔方，結果對方隨手便復原了出來。

    這些都並非不可能，而是出現的概率太小。

    林奇眼下的「ai晶片」，也是如此。

    就像是無數隨意的亂洗牌里，慢慢地揉捏出規律的傑作來，也就大自然的鬼斧神工，才能擔得起這一名字。

    很快。

    隨着整個晶片大體架構的成型時，林奇也開始陷入一種莫名的震驚之中！

    一種類似谷歌曾經開發來alpha go的人工智能晶片？

    這讓林奇忍不住想起博識圖書館地底奎因殿下的試煉，便是以圍棋智力壓服對手便可以拿到預言的線頭。

    曾經的邏輯，仿佛在這一刻重新匯聚起來。

    tpu？

    這款谷歌17年專門為了機器學習而開發定製的專用集成電路（asic）僅僅用了一年便轉移到雲端作為商用，而它也遵循着cpu與gpu的路線。

    tpu。

    中文名字，張量處理單元。

    說來廣大群眾第一次接觸張量這個名字，可能還是靠着看時間簡史之類的科普著作。

    張量，來自於數學，以多線性方式將幾何向量、標量和其他類似對象映射到結果張量的幾何對象。

    當時林奇第一次也沒聽懂。

    不過他看了看還是大致明白過來，所謂張量，就是一個廣義的矩陣。

    高中學習的向量是一維矩陣，數字的立方體是三維矩陣，甚至耽擱數字也是矩陣。

    這裏冥冥中已經和那神經網絡算法所切合，而張量之所以與純矩陣有曲風，便在於他擁有動態特徵——生活在結構中，與其他數學實體相互作用。

    而計算機科學裏，張量則是一個n緯矩陣。

    林奇默默在紙面上重新打版，剛剛他已經將整個神秘的控制知識拱手托出，與着神孽交換。

    至於對方是否會靠此找到成神的專門要是與切記，他也都無所謂。

    火都燒到眉頭了，誰還會估計明天的飯菜熱不熱。

    而隨着書寫，林奇的板書筆法也越發飄忽——

    訓練後的神經網絡以標籤或預估值對數據分類，此乃推理。

    因此每個神經元都需要進行計算。

    輸入數據乘以權重，表示信號強度。

    結果相加聚合神經元狀態。

    使用激活函數調節神經元參數活動。

    如此一步接着一步，連綿不絕。

    按理說，三個輸入而只有兩個神經元與一個單層神經網絡的話，權重與輸入便要六次乘法……

    如此一來，矩陣里的乘片與取片，都需要大量的cpu周期與內存，而tpu這種晶片，便是為了減輕這種負荷而生。

    林奇忍不住皺眉看了眼周圍。

    某種程度而言，計算量的負荷和電網的負荷很類似，最大的負荷便決定了整體的高峰所在（計算難度），也決定了接下來他完成「ai晶片」後所能夠到達的高峰。

    而供與求有需要平衡，不然的話，第一道崩潰的便是自身。

    只是他很快又重新被tpu的構架所吸引而痴迷起來。

    只有深入一個項目，才能徹底體會他的樂趣。

    因此懂是第一步環節。

    這也是棋類活動里，容易入門的象棋比起圍棋受眾要光，而五子棋又比起象棋還有光。

    林奇越看，越發忍不住嘖嘖稱奇。

    這tpu的架構居然採用了量子技術，在預設的最大值和最小值與八位整數之間的任意值的近似過程里，tpu居然包含了足足六萬五千五百三十六個八位整數乘法器，直接將32位或者16位的計算壓縮成為8位。

    實現了曲線的離散化。

    完美地減少了神經網絡預測的成本。

    第二點，也是更關鍵的。

    正如林奇最初所推崇的硬件。

    tpu晶片直接封裝了種種神經網絡計算工具。

    諸如矩陣乘法單元，統一緩衝區，激活單元等，它們以後十數個高級指令組成，集中完成神經網絡推理所需要的數學計算。

    同時它又採用了典型的risc處理器為簡單計算提供指令。它的矩陣乘法器單元而不是傳統的標量處理器，得以在一個時鐘周期內，以矩陣操作，完成數十萬個操作。

    打個比方，傳統cpu是逐行打印，而tpu晶片則能夠做到影印效果。

    如此種種特性，讓它在神經網絡計算收斂方面擁有非凡的效果，曾經幾天才能訓練出的成功，現在一小時不到就能夠完成。

    林奇不禁感慨萬分。

    難怪說站在巨人的肩膀上就是爽。

    讓他自己來設計，如何能夠突破看似最簡單的加法器這個關卡？

    萬丈高樓平地起，曾經的林奇開發cpu時，第一步入門選擇完成的模塊便是加法器，因為它的原理最簡單，也是最容易實現的操作。

    然而整個tpu晶片，居然本質上也是做加法器？

    它的核心便是由乘加器組合形成的256x256的運算器陣列：乘法矩陣。

    這種冥冥中的呼