们很想知道华国同行们是怎么做到的。
硅谷的高校没少给林燃数学班的毕业生发offer，你履历上但凡写一条曾经在深红实习，这帮高校跟秃鹫看到腐肉一样两眼放光，直接下offer，申请是昨天写的，offer送到的时候华国时间连24小时都没有过。
这样的现象被发在简中互联网上之后，被网友们调侃这是众多林燃现象中的一种，这也进一步助推了交大的分数线。
而这次林燃在直播中透露的消息，让OpenAI的研究人员似乎窥探到了深红秘密的冰山一角。
会议开始，CEO山姆·奥特曼坐在桌子一端，秘书打开了大屏幕，显示着OpenAI研究人员根据林燃提出的左右脑芯片架构所做的架构图。
首先发言的是技术总监克里斯·瓦尔霍，他冷静地分析道：
“从理论上讲，左右脑分工的想法无疑有一定道理。
感知任务与推理任务的确有着不同的计算特性，但我认为林教授是不是高估了硬件在这种分工中的作用？
目前的深度学习框架可以做到任务的并行化处理，并且大多数高效的推理任务也可以在同一硬件上完成。
不同的计算方式，能否真的改变现有架构？我对此持怀疑态度。”
克里斯的问题让人有些质疑，但并不轻易放弃。
就在他刚说完，人在东京的首席架构师伊利亚·苏茨凯弗立刻回应了他：“你说得没错，现有的框架能处理某些任务的并行化，但这只是对感知任务的部分优化。
但我们都知道，现有的硬件瓶颈存在。
在GPT系列模型的推理过程，大量的推理计算涉及长时间的推理链和符号计算，现在的GPU处理起来其实效率并不高，尤其在模型规模不断增加时。
我们完全可以借鉴林教授的概念，构建一种专门的逻辑推理处理单元，与感知任务处理单元分开。”
伊利亚顿了顿，接着补充道：“而且，我们必须注意，IBM和英特尔在这一方向上已有多年探索。
早在十年前，IBM就提出过多重处理单元架构的概念，旨在通过将计算任务划分为不同的模块来提高AI的推理和感知效率。
英特尔则是在18年的时候提出了神经形态计算芯片的概念，试图模仿大脑的功能，优化感知和推理任务之间的计算交互。
我认为林教授只是把英特尔的做法用一种更通俗易懂的方式总结了出来。
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