第七十六章 科研辅助工具 (第2/2页)
　　
　　其核心是一种高效模拟神经元信息传递与整合的算法模型。
　　
　　“不管是工业机器人，智能制造，还是自动驾驶，高性能分析等，全都离不开AI的支持。”
　　
　　池宏结合2003年的技术水平——CPU主频、内存容量、硬盘速度、编程语言特性、主流框架限制——开始编写一份简化的、理论上的实现方案。
　　
　　手指在键盘上翻飞，一行行伪代码和逻辑框图在文档中快速成型。
　　
　　他试图将这个“未来”的算法，适配到当前的硬件和软件环境中。
　　
　　方案完成。
　　
　　池宏意念一动，启动了【方案可行性监测仪】。
　　
　　一道无形的扫描波束笼罩了电脑屏幕上的文档。
　　
　　视野中的虚拟雷达界面瞬间变化！
　　
　　中心的光点剧烈闪烁，发出刺眼的红光！
　　
　　扫描波束如同撞上了一堵无形的墙壁，瞬间被弹回！
　　
　　虚拟界面上，一个巨大的、血红色的“0%”跳了出来！
　　
　　下方滚动着清晰的诊断信息：
　　
　　【警告：方案可行性评估——无！】
　　
　　【核心障碍：硬件性能严重不足！】
　　
　　【关键瓶颈分析：】
　　
　　CPU计算能力：当前主流CPU浮点运算能力远低于算法需求阈值。并行处理能力不足。
　　
　　内存容量与带宽：算法模型所需数据吞吐量远超当前主流内存带宽上限。内存容量无法支撑模型参数加载。
　　
　　GPU通用计算：当前显卡核心架构设计专注于图形渲染，缺乏通用计算单元，无法有效分担CPU计算压力。
　　
　　存储I/O速度：机械硬盘读写速度成为数据加载和模型保存的严重瓶颈。
　　
　　软件生态：缺乏高效并行计算框架及底层数学库支持。
　　
　　【结论：在当前技术背景下，该方案不具备任何工程实现可能性。】
　　
　　看着那冰冷的“0%”和详尽的分析报告，池宏并没有太多意外。
　　
　　“果然如此。”
　　
　　他靠在椅背上，目光投向窗外。
　　
　　2003年……
　　
　　他脑海里浮现出此时最顶级的个人电脑配置：奔腾4 HT 3.2GHz，1GB DDR400内存，GeForce FX 5950 Ultra显卡，7200转IDE硬盘……
　　
　　这些在当下堪称梦幻的配置，在二十年后的人工智能模型面前，连玩具都算不上。
　　
　　“本地部署AI……”池宏低声自语，带着无奈的笑意，“就算是最省成本、最轻量化的DS模型，想满血流畅运行也得是RTX 4080级别起步的显卡。”
　　
　　钱的问题只是小事，硬件代差才是鸿沟。
　　
　　“看来，这最强外挂……”池宏轻轻敲了敲桌面，“短期内是别想上线了。”
　　
　　他关闭了那份徒劳的方案文档，清空了屏幕。
　　
　　短暂的沉默后，他眼中非但没有沮丧，反而燃起了一种更炽热、更具挑战性的光芒。
　　
　　硬件！
　　
　　一切的瓶颈，归根结底，在于硬件！
　　
　　摩尔定律正在发挥作用，但速度还不够快。
　　
　　未来的智能时代，需要更强大的算力核心，更高效的内存架构，更快速的存储介质，更先进的制造工艺……
　　
　　池宏的目光变得深邃而坚定，仿佛穿透了时空的壁垒，看到了未来集成电路板上那纳米级的沟壑与晶体管。
　　
　　“看来，”他轻声自语，“这场硬件的工业革命……”
　　
　　“得等着我来做了。”