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他直接唤出了系统界面。
一个半透明的、类似雷达扫描界面的虚拟屏幕悬浮在视野中，中心是一个不断旋转的淡蓝色光点，周围是代表不同成功率的扇形区域。
池宏试着回忆起前世那篇著名的“人工智能神经算法”的圣经——《AttentionIsAllYouNeed》。
这篇论文提出的Transformer架构不仅彻底颠覆了自然语言处理（NLP）领域，还推动了计算机视觉、语音识别等多领域的范式变革，成为各大模型的核心基础。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）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4HT3.2GHz，1GBDDR400内存，GeForceFX5950Ultra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RTX4080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。”
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