“讓我看看……這到底是什麼東西。”
陳騰直接打開這個東西看係統的說明介紹。
短短幾分鐘，陳騰就明白了這個東西到底是什麼。
芯片架構。
類似於手機上的ar芯片架構。
不過可惜的是，這個fnct架構並不能給手機用。
因為手機對於芯片的要求和其他場景不一樣。
芯片得夠小，能耗不能太高。
否則手機的散熱是完全壓不住的。
很多在手機上不行的芯片，到了平板上的表現會優秀很多。
原因就在於平板的內部空間更大，可以留出更大的空間給散熱。
這個fnct架構則是完全相反，追求的東西隻有一個。
極限的性能。
陳騰看著係統的介紹。
如果用這個架構來造手機芯片，直接化身暖手寶。
什麼火龍888，在這個架構麵前都是小嘍囉。
這架構方案乍一看沒什麼用途，但是在人工智能領域的定向抽獎當中抽出來，陳騰很快就聯想到了一個應用場景。
造顯卡。
對人工智能不了解的，可能理解不了顯卡和人工智能之間的關係。
麵對複雜的應用環境，人工智能除了要依賴龐大的數據庫之外，還需要依賴強大的算力。
那麼算力從何而來？
答案是芯片。
不過芯片這個詞太過籠統了。
實際上，玩家們用的顯卡就可以給人工智能算力。
乍一聽這個說法貌似有些奇怪。
因為在許多人的認知當中，負責計算的一般都是電腦上的cpu，而不是顯卡中的gpu。
顯卡，那不是圖形處理輸出的嗎？
實際上，隨著玩家們對於遊戲的要求越來越高，顯卡這東西的性能也越來越強。
到現在，顯卡中的gpu也擁有著很強大的計算能力。
且cpu和gpu的計算能力，並不是同一個計算能力。
在麵對大量且複雜的計算時，用cpu的處理效率往往會變得很慢。
gpu強大的並行處理能力，使其麵對複雜的數據時也能有高效的表現。
尤其是當人工智能麵對的問題涉及到大量的浮點計算時，gpu的優勢會被進一步地放大。
總而言之，gpu的性能越強，可以給人工智能的算力也就越強。
最後人工智能體現出來的智能程度，也就越高。
騰達想要發展人工智能，那麼也不能忽視對於gpu的開發和製造。
不過陳騰可沒想著一上來就造專業級顯卡，來進行人工智能的研究與訓練。
他想要從消費級顯卡入手。
說來也是唏噓。
很久以前在華國，遊戲是人人喊打的存在。
很多人都會問遊戲玩家，打遊戲有什麼用？
那是一個連職業選手都賺不到什麼錢的時代，玩家們不能像現在一樣說出打遊戲也可以賺錢。
在實用主義者們看來，打遊戲是毫無意義的存在。
然而在國外。