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刚好可以借著这个机会，招募技术骨干，猛衝一波。
gpu是大模型的“燃料”
，无论是训练还是推理，gpu的並行计算能力，都是不可替代的。
这种ai算力的“基础设施层”
，极光必须握在自己手中。
必须！
其实，洛川原本最希望合作的对象是华威海思。
华为的研发实力，自然毋庸置疑。
单是近四万的研发人员规模，以及单年过百亿的研发投入，都足以说明一切但可惜的是，他向华威表达了合作意向之后，对方的兴趣並不大。
当前，华威的核心仍在3g4g网络通讯设备，晶片方面的目標，则是聚焦在机晶片。
而极光需要的，是底层硬体与算法深度绑定的专用ai算力晶片。
另外，华威在晶片指令集，选择的是armmali架构，跟洛川选择的risc-v架构路线也不相符。
简单来说，如果把晶片比作手机，那arm和risc-v指令集，就相当於“手机作业系统”
。
arm就像ios，闭源、成熟，买授权就能用，但受限於版权，只能做固定款式而於今年刚刚诞生的risc-v，就像安卓，代码全公开，可自由改造。
说不上熟优熟劣，但肯定是后者更適合，需要针对云计算场景定製优化的极光科技。
当然，等到了后期，他们肯定还是要自研自己的ai计算专属架构。
ai计算有一个很暴力的真相。
大模型训练=99%的矩阵乘法+1%的其他操作。
就比如，英伟达的a100晶片，80%的面积为a1专用单元。
之后华威推出的昇腾910晶片的达文西架构，60%的面积，也都是矩阵运算单元。
而像arm和risc-v这种通用架构，必然无法满足洛川对专用场景的极致需求。
最终必须转自研。
先通过risc-v架构，快速落地极光云专用ai加速卡，优化试验，积累经验。
而后自研类似华威后世推出的达文西架构，专用於大模型云计算，以提升效率，降低成本。
之后再自研类似英伟达的安培架构，即“ai专用+通用计算”
的混合体，以便跨界適配，如自动驾驶+a1。
三步走，稳稳噹噹。
总之，由於路线和侧重点的不同，洛川暂时没能跟华威达成合作。
可惜。
不过之后肯定还会有机会的。
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