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下午在返回申城的路上,王卓接到了任老的电话,两人简单的沟通了几分钟,便结束了通话。
华威要来申城参观头条,当然这只是明面上的理由。
实际上,月初他跟任老并未对CUDA平台聊太多,只是相互验证了一下美国如果要遏制国内的发展,会从哪些方面入手,虽然两人的看法不完全一致,但遏制会不会发生?这点两人达成了共识。
再加上课程表与华威除了招聘上有一点业务交集,其他领域并未太多合作空间,所以聊天的内容也仅限于战略层面上的交流,不过当王卓又随口提起了要与英伟达达成一揽子合作,特别是CUDA平台在校园教学上的应用时,这根钉子终于在半个月后发挥到了效果。
2012年,华威的核心业务是通信设备和手机,硬件平台以ARM架构为主,与CUDA主要支持的x86架构并不兼容,可一旦国内大部分高校被王卓说服,开设了CUDA课程的相关教学培训,这对于华威来说,无疑是多了一项技术转向的选择。
CUDA平台如何?
在科研领域自然是性能远远超过了其他平台,可具体商用呢?
头条已经在进行相关的培训工作了,正好借这个机会,任老决定直接带队赶赴申城,他们也想亲眼见一见这个被英伟达供养了6年的平台,究竟有哪些可取之处。
翌日上午10点,华威一行人抵达了基金大厦,双方仅仅只是寒暄了十来分钟,任老便喊着要去听听英伟达的培训。
今天过来讲解的技术老师似乎提前得到了消息,知道会有人参加旁听,讲解起来那更是唾沫横飞。
毕竟华人,有几个不知道华威的?
“刚才我们实景演示了向量相似度计算,100万用户×10万文章的相似度矩阵计算”
“总共耗时了超过了40分钟,”
“这是采用了原先的CPU版本计算”
“现在,我们通过GPU在CUDA平台重新计算一遍”
培训讲师说完,便开始操作讲师主机。
王卓看着华威一行人专注的看起了演示,左右看了看,便看到了齐橙正在一旁跟着捣鼓,走了过去。
“OK,已经完成了”
他还没开口,就听到了台上的讲师结束了计算。
“耗时82秒”
“同样的数据矩阵计算,CPU需要40分钟,而GPU只需要82秒”
“效率不需要我多言了吧?”
台下众人纷纷摇头。
“那么,我们开始来分析分析两者之间的代码对比”
随着一个个专业而又苦涩的名词冒出,王卓熄了要跟齐橙交流的心思了。
他不懂技术,但同样的计算,差距如此巨大时,这说明了什么?
说明,变革已来。
今天的实景演示一直持续到了中午12点,除了在相似度矩阵进行对比外,还进行了个性化推荐的测试演练,包括协同过滤、内容推荐、热门榜等混合策略,无一例外,有CUDA平台加持的GPU计算结果,远远超乎了王卓的想象。
甚至他都有一种错觉,是不是现在推出短视频也能获得成功?
毕竟这种根据用户浏览习惯的推荐算法,有了英伟达的CUDA平台支持的情况下,完全可以在几分钟内就可以识别出最新的用户画像,进而完成推荐模型更新。
可这不就是短视频成功的必要的因素之一吗?
来不及多想,王卓见华威几人一副意犹未尽之色走来,笑着开口道。
“下午3点还有其他专家过来讲解,如果不急的话,咱们吃完午饭,再来?”
“可以可以”
午宴头条这边安排到很丰盛,但在座的数人都有点心思重重的样子,甚至华威的技术专家团队还在小声的探讨着CUDA对单基站处理能力提升到底有多大。
“王总”
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