”
“第四種：小存算單元為256比特，沒有強計算核心，可根據計算任務自由組合......”
“第五種：每100萬個存算小單元（256比特），對應一個強計算運算中心，小存算單元可完全自由組合......”
梁鋒文聽得很認真，手裡的筆在參數表上快速標注，時不時點頭，還不忘追問：“也就是說，第五種架構是綜合最優的？但我最關心的是，這五種架構跑我們的大模型，速度差距能有多大？驅動適配會不會出問題？比如我們的模型代碼複製過去，能不能完美自動翻譯，會不會出現指令錯亂、性能損耗的情況？還有，布線的差異，會不會影響長期運行的穩定性？”
“你放心，驅動適配和指令自動翻譯的問題，我們已經提前解決了。”林野笑著點頭，“你們的模型代碼，不管是TensorFlow還是PyTorch框架的，複製粘貼到我們的係統裡，會自動翻譯成對應架構的底層指令，不會出現錯亂，性能損耗也能控製在1%以內。至於速度差距，咱們現在就測，跑完你就有直觀感受了，布線的穩定性，也能通過長期測試看出來，我給你每台機器都安排了連續測試任務。”
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梁鋒文搓了搓手，眼神裡滿是急切：“好！那就別廢話了，接上去！我今天帶來的，是我們DeepSeek最新一代基座大模型，還沒對外發布。參數規模、計算量、吞吐壓力，全是業內頂格。我就想知道一件事——它在這五種架構上，到底能飛成什麼樣子？還有，五種架構的驅動適配和指令翻譯效果，到底有沒有你說的那麼好？”
林野沒廢話，直接抬手示意：“接上去。咱們先從第一種架構開始，依次測試，每台機器都跑相同的模型任務，相同的數據集，保證測試的公平性，同時記錄下驅動適配時長、指令翻譯延遲、訓練速度、功耗和算力利用率。”
新型的數據傳輸線一插，認證一過，梁鋒文直接把模型代碼複製粘貼到係統裡——果然像林野說的那樣，係統自動彈出“底層指令正在翻譯”的提示，不到一分鐘，提示消失，顯示“指令翻譯完成，驅動已成功適配，可直接啟動訓練任務”。
梁鋒文瞳孔猛地一縮，“……這麼快？驅動適配和指令翻譯，竟然不到一分鐘？我還以為要等個幾分鐘，甚至十幾分鐘。”
“驅動我們提前做了針對性優化，五種架構的驅動都已預裝完畢，而且指令自動翻譯模塊是我們自研的，專門適配超導存算架構，效率自然高。”林野笑著解釋，“而且存儲是全域超導，一年前就量產了，結構不變，隻是堆疊的層數更多了。帶寬也優化過，是你的數據線在拖後腳。數據進來，直接落在計算單元旁邊，不需要搬運、不需要調度、不需要跨節點同步。存即是算，算即是存，再加上驅動和指令翻譯的優化，速度自然快。”
梁鋒文喉嚨滾了滾，不再多話，直接敲下啟動指令。DeepSeek新一代基座大模型，全量預訓練任務，在第一種架構上，正式啟動。
下一秒，他自己的監控麵板，炸了——原本在他自家GPU集群上，第一步梯度收斂要將近40秒。在第一種架構上，隻用了800毫秒。快了接近50倍。
梁鋒文手一抖，差點把電腦摔了，“我靠……”他低聲罵了一句，眼睛死死盯著曲線，“繼續跑！別停！跑完這一套，立刻切換到第二種架構！我要看看五種架構的差距到底有多大！”
林野站在一旁，安靜看著，同時同步記錄測試數據。
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