第53章 换个思路再来一次[第1页/共4页]

跨部分合作与人才培养

在一次公司高层和技术骨干的闭门集会上，氛围凝重而又充满着思考的气味。技术团队详细汇报了自主研发芯片过程中面对的瓶颈。目前海内芯片制造工艺的限定，使得公司自主研发的芯片在机能上与国际先进程度仍存在必然差异，特别是在单位面积的算力密度上，难以满足公司日趋增加的停业需求。

比方，在新型算法的测试过程中，研发部分发明算法在实际运转中与硬件体系存在一些兼容性题目。通过项目调和集会，研发部分与硬件架构团队敏捷相同，共同阐发题目启事，调剂了部分算法参数和硬件配置，胜利处理了兼容性题目，包管了算力晋升事情的顺利停止。

别的，硬件架构团队还对芯片的散热体系停止了改进。跟着芯片算力的晋升，其在运转过程中产生的热量也呼应增加，如果散热题目得不到有效处理，芯片能够会因为过热而呈现机能降落乃至破坏的环境。团队采取了新型的散热质料和散热布局设想，进步了芯片的散热效力。通过在芯片大要增加高效散热涂层，并优化散热片的布局和布局，使芯片在高负载运转时的温度能够保持在公道范围内，确保芯片始终能够稳定地以较高算力运转。

颠末一段时候的尽力，软件算法和硬件架构层面的算力晋升办法逐步在公司的产品中获得利用。在智能驾驶体系中，颠末优化后的体系在搭载不异芯片的环境下，能够更加快速、精确地辨认庞大路况下的各种目标，决策呼应时候收缩了20%，大大进步了驾驶的安然性和流利性。在新能源车的电池办理体系中，优化后的算法和硬件架构使得电池的续航里程在划一前提下晋升了10%，同时电池的利用寿命也获得了耽误。

“既然在芯片制造工艺上我们临时没法敏捷赶超，那我们就从晋升算力的角度解缆。算力是我们产品运转的核心支撑，即便芯片本身存在必然的机能短板，我们也能够通过优化算法、改进架构等体例，最大程度地发掘芯片的潜力，晋升团体算力。”秦宇果断地说道。

在AI算法方面，研发职员重点存眷深度学习算法的优化。他们对神经收集的布局停止了深切研讨和创新。以往的神经收集模型常常存在布局庞大、参数过量的题目，导致计算劲庞大。研发团队通过引入一种新型的轻量化神经收集架构，采取了剪枝和量化技术，在不影响模型精度的前提下，大幅减少了神经收集合的参数数量。比方，在智能驾驶的目标检测算法中，颠末优化后，模型的参数减少了40%，但对车辆、行人等目标的检测精确率仍保持在95%以上。如许一来，算法在运转过程中所需的计算资本大幅降落，从而晋升了芯片的算力操纵率。