赵学成坐在办公室里,神情凝重地看着桌上摊开的设计图纸。

要成功研制地效航母飞行器,仅仅依靠目前的计算能力是远远不够的。

这种大型兵器的设计涉及到各种空气动力学计算和结构分析,需要进行海量的数值模拟,对计算量的需求极为庞大。

要进一步提升计算机的硬件性能势在必行。

其中最关键的就是中央处理器CPU和图形处理器GPU。

CPU,也就是中央处理器,是计算机的大脑,负责执行各种复杂运算。

它通过在单个时钟周期内处理一条指令,然后快速循环切换以处理更多指令,从而完成程序运行所需的计算任务。

但是单核CPU的处理能力毕竟有限。

现在的CPU大多只具备几万条的指令集,时钟频率在几兆赫左右,虽然在当时已经属于高性能,但远远无法满足地效航母设计的巨大计算需求。

而GPU不同,它是通过集成大量的简单运算单元,可以同时并行地处理海量简单的运算。

例如进行矩阵变换、向量计算等都非常适合GPU。

虽然单个运算单元简单,但加在一起就具有强大的吞吐量。

单个GPU就可以集成上万个运算单元,理论计算能力可达每秒上亿次操作。

地效航母的设计需要进行大量的流体力学和结构力学计算,这些计算本质上就是矩阵运算和向量处理。

极度适合利用GPU的并行计算架构。

如果利用数千个GPU并行工作,那么获得的计算能力将是当今世界上最强大的超级计算机的百倍以上。

此外,GPU强大的并行处理能力也是人工智能计算的基石。

无论是深度神经网络还是其他机器学习模型,本质上都需要对大规模数据进行特征提取、模型训练。

这些运算需求正是GPU擅长的领域。

尽管现在的人工智能技术还处于理论阶段,但作为穿越者赵学成的视野已经看到了未来。

他知道到GPU的潜力远不止于此,它是实现所有先进智能算法的关键所在。

于是,赵学成决定着手部署CPU和GPU的研发和生产。

他计划组建一个国家级CPU和GPU研究中心,汇聚全国范围的芯片设计人才,以最快速度研制出国内第一代GPU。

与此同时,芯片制造厂需要改造设备、优化工艺,实现GPU的批量生产。

为此,赵学成立即拟就了一份上报国家的详细规划书。