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大约一个月前，夏冬就预判到了这个算力瓶颈。
他当时安排吴泽明带一个小组负责技术攻坚，找替代方案。
吴泽明见夏冬看完数据，身体前倾，语气带着一丝兴奋。
“按你之前的提示，我们需要把现有算法移植到GPU上。这一个月，我们小组把这条路线终于走通了。”
夏冬抬头看向吴泽明。
“技术验证完成了？”
吴泽明重重点头。
“完成了。幸运的是，英伟达两年前推出了CUDA架构。虽然还是早期版本，很多底层函数不完善，但已经支持C语言编程。”
他指着报告最后一页。
“我整理了一份技术路线文档。我们用机房现有的几张英伟达显卡做了初步尝试，各项技术要点都攻克了。随时可以开始全面迁移。”
夏冬翻到最后一页，看着迁移计划。
“干得不错。你先回去早点休息，这份报告我仔细看一遍，明天给你答复。”
吴泽明站起身，长出一口气。
“好，那我先回去补觉，机房让值班工程师盯紧。”
吴泽明离开后，办公室彻底安静。
夏冬靠在椅子上，目光落在那份CUDA迁移方案上，陷入沉思。
这是一份能立刻解决快看网算力危机的方案。
但夏冬心里有些不甘。
他清楚，如果现在把核心算法全移植到CUDA上，意味着什么。
这等于亲手培养一个未来的恐怖对手。
在普通人看来，显卡只是打游戏的配件。
不管是英伟达还是AMD，都是卖硬件芯片的厂商。
在2009年，AMD和英伟达在硬件制造能力上，差距并不大。
大家的显卡都能输出高清图像，都能运行大型3D游戏。
但为什么到了后来，英伟达市值能一骑绝尘，甚至超过苹果和微软，成为全球市值最高的科技巨头？
为什么同样是做显卡，AMD在AI时代只能跟在英伟达后面？
答案就是吴泽明报告里的四个字母——CUDA。