測試廣告1有關於小辛的詳細信息，辛啟天不會講出來。筆下樂  www.bixiale.com

    當前市場的所有的啟天AI，嚴格來說，其實並沒有深度學習等等能力！

    原因是所有硬件，無法支撐啟天AI進行複雜的，本質的核心算法運算。

    一旦完整運行起來，機器將會直接宕機！

    現在，在啟天AI推動下。其實有許多企業高校等機構，也都發現了相關問題。

    圈子內，已經出現了一定的AI晶片熱度。

    不同的是，他們和辛啟天的認知不一。

    卡內基梅隴這些個AI實驗室們，把AI晶片，當做晶片一種細分領域。

    基本定義為NPU。

    提起晶片，人們大都想到CPU。實際上，CPU不過是一種比較均衡的核心運算處理器。

    還有例如，BPU、DPU、FPU等等。

    而NPU是比較熱門的話題，主要為視頻圖像等數據處理。

    市面上很多研究AI的機構，主要着手方向就是搞圖形圖像分析，各種演化算法很多。

    核心的計算內核，都是乘法器電路。

    最新理論，是打算用模擬電路形態，代替數字電路！

    辛啟天望着眾人，「我和他們採取的方法有點相似，同樣是利用模擬電路。不同的是，在底層邏輯電路中，將會進行深層次改變。」

    「相關核心算法模式，我已經發送了。你們看一看吧！」

    眾人立刻好奇的打開內部系統。

    這套電路圖運算模式，是小辛和辛啟天共同整理出來的。

    採用一種，有別於加減乘除的，動態多行法則運行的底層架構模式。

    直接將各種基礎計算邏輯，進行了強大的優化和升級。

    所有不同類別的晶片，整合到了一起。不是把CPU、GUP等等架構或者邏輯電路整合。而是把不同晶片的能力，整合到了一起。

    辛啟天借用了一部分量算元器件的模式。進行了簡化和升級，且加入了變化後的部分植物編碼，作為新的指令集。

    植物編碼這裏，辛啟天不會擔心泄露。因為進行了轉換，相當於加密了。小辛自己縮減出來的東西，辛啟天自己拿到後，都無法回推出完整的植物編碼，更不用其他不知道整體思想的人。

    最終的成果，從功能上來說，也相當於CPU。不過，將會是一個全能，且全部能力頂尖的CPU。

    有了核心的運算模式，肯定是遠遠不夠的。

    把一加一等於二刻在晶圓上面，要考慮的東西太多了。

    在當前，大家得至少理解AICPU的核心電路圖。普通的晶片，核心電路圖就是邏輯電路，與或非。用數學來表示就是算法。

    AICUP比植物編碼簡單的多，但很難理解。

    因為，它的坐標太多了，而且是動態的。

    那麼，在電路圖中的表示，卻無法隨即動態。必須將多種可能全部都表示出來，而後，在根據條件，來將不同狀態接入電路。

    這麼一來，用傳統數學算法，表達辛啟天提供的AICPU電路，複雜程度會直線上升！

    在眾人皺眉思考的同時。

    辛啟天也在神遊天外，腦子中已經架構着生產製造形態，「如果將上下線網納米級的氧化物絕緣層，考慮部分地方減去，從而鏈接不同層，是不是更好的，在普通電子晶片中，實現相關功能呢？」

    半導體行業中，IC設計的難度，說實話是低於製造的。

    這個製造，指的是整體的工藝，比如製造必須使用的工具，製造的整體環境流程等等。不單是代工廠過程。

    而在此時，辛啟天打算從一開始，將IC設計的比以往更加的複雜。除了他自己，可能沒人真的會理解核心算法。就像是程序員會用new一個東西，開發各種軟件。

    但是他不一定會懂得，計算機底層，是如何實現的。

    複雜困的設計，將會把製造難度，也進行各種提升。同時，因為考慮到不同製造要求。

    所以，很多道路必須自己開闢出來。