第53章 換個思路再來一次(第1/3頁)

華夏ai公司在應對晶片問題的道路上，儘管透過多渠道尋找晶片供應和自主研發晶片取得了一定進展，但仍面臨著晶片技術相對落後的困境。在深入分析現狀後，秦宇和團隊意識到，既然短期內難以在晶片製造工藝上實現跨越式突破，繞不開這個難題，那就換個思路，透過提升算力來增強公司產品的競爭力，以推動公司持續向前發展。

算力提升的戰略決策

在一次公司高層和技術骨幹的閉門會議上，氣氛凝重而又充滿著思索的氣息。技術團隊詳細彙報了自主研發晶片過程中面臨的瓶頸。目前國內晶片製造工藝的限制，使得公司自主研發的晶片在效能上與國際先進水平仍存在一定差距，尤其是在單位面積的算力密度上，難以滿足公司日益增長的業務需求。

秦宇聽完彙報後，陷入了沉思。他深知，晶片製造工藝的提升是一個長期且複雜的過程，涉及到材料科學、精密製造等多個領域的協同發展，短時間內難以實現質的飛躍。但公司的發展刻不容緩，必須找到一條切實可行的解決之道。

“既然在晶片製造工藝上我們暫時無法迅速趕超，那我們就從提升算力的角度出發。算力是我們產品執行的核心支撐，即使晶片本身存在一定的效能短板，我們也可以透過最佳化演算法、改進架構等方式，最大程度地挖掘晶片的潛力，提升整體算力。”秦宇堅定地說道。

技術總監對此表示贊同：“秦總，您的思路為我們開啟了新的局面。我們可以從軟體演算法和硬體架構兩個層面入手。在演算法上，進一步最佳化我們的ai演算法，使其更加高效，減少不必要的計算資源消耗；在硬體架構上，重新設計和最佳化晶片與其他元件之間的協同工作方式，提高資料傳輸和處理的效率。”

經過深入討論，公司最終確定了以提升算力為核心的發展戰略，將資源集中投入到相關的研發工作中，力求在現有晶片條件下，實現算力的大幅提升。

軟體演算法層面的算力最佳化

確定戰略後，研發團隊迅速在軟體演算法層面展開行動。針對公司在ai與新能源車領域應用的各種演算法，進行全面梳理和最佳化。

在ai演算法方面，研發人員重點關注深度學習演算法的最佳化。他們對神經網路的結構進行了深入研究和創新。以往的神經網路模型往往存在結構複雜、引數過多的問題，導致計算量巨大。研發團隊透過引入一種新型的輕量化神經網路架構，採用了剪枝和量化技術，在不影響模型精度的前提下，大幅減少了神經網路中的引數數量。例如，在智慧駕駛的目標檢測演算法中，經過最佳化後，模型的引數減少了40，但對車輛、行人等目標的檢測準確率仍保持在95以上。這樣一來，演算法在執行過程中所需的計算資源大幅降低，從而提升了晶片的算力利用率。

同時，研發團隊還對演算法的執行效率進行了最佳化。他們利用平行計算和分散式計算技術，將複雜的計算任務分解為多個子任務，同時在晶片的多個計算單元上並行執行。在處理大規模的影象資料時，透過平行計算技術，將原本需要數分鐘的處理時間縮短至數十秒，大大提高了資料處理速度，進而提升了整體算力。

在新能源車的電池管理演算法方面，研發人員基於對電池充放電過程的深入研究，開發了一種自適應的智慧演算法。該演算法能夠根據電池的實時狀態、環境溫度、車輛行駛工況等多種因素，動態調整電池的充放電策略。與傳統演算法相比，這種自適應演算法能夠更加精準地控制電池的充放電過程，減少了不必要的能量損耗，同時也降低了晶片在處理電池管理任務時的計算量，提高了晶片用於其他任務的算力資源。

硬體架構層面的算力提升

在軟體演算法最佳化的同時，硬體架構團隊也在緊鑼密鼓地開展工作。他們重新審視了晶片與其他硬體元件