第175章 绝密会议 二（2/2）

窗外，西山暮色苍茫，雾气深锁。

他们推门而出，一头扎进这无边的暗夜。

去造那一束光。

……

数天后，无锡，国家超级计算中心。

凌晨三点，机房內依然灯火通明。

巨大的led屏幕上，实时显示著“神威·太湖之光”的负载状態。往日里那些蓝色的气象模擬任务块全部消失了，取而代之的是一片刺眼的红色——那是最高优先级的“lpu架构仿真”任务。

海丝首席架构师李工，正带著团队在进行lpu架构的全系统仿真。

他们面临著一个核心抉择：数据精度与带宽的平衡。

在晶片设计中，这就像是在走钢丝。精度高了，数据量就大，传输通道（带宽）就会堵死；精度低了，计算结果就不准，模型就会变傻。

“李工，全精度浮点数fp32方案的仿真结果出来了。”

一位负责微架构的博士指著屏幕上的数据，面色凝重，“虽然计算准確率完美，但片上缓存（sram）的命中率只有40%。大量的数据堵在路上，计算单元有一半时间在空转。”

片上缓存就像是晶片內部的“临时仓库”，离计算核心最近，速度最快。如果仓库太小，或者数据太大塞不进去，计算核心就得停下来等数据从外面运进来，效率会大打折扣。

李工看著数据，眉头紧锁。slrm模型中，每一个逻辑概念都是一个高维空间中的“盒子”。推理过程，就是成千上万个盒子在空间中不断求交集、求並集。这些“盒子”的数据量太大了。

“我们必须压缩数据。”李工沉声道，“但在哪里压？怎么压？”

会议室里，几位核心骨干围坐在白板前，展开了激烈的討论。

“试试量化？转成8位整数int8？”有人提议。

“不行。”另一位算法专家立刻反驳，“slrm的核心是计算盒子的体积，这代表概率。体积计算需要连乘，连乘对精度非常敏感。int8的精度不够，连乘几次误差就飞了。”

討论陷入了短暂的僵局。

这时，一直盯著徐辰论文推导过程的一位资深工程师，在白板上写下了一个公式：volume = exp(∑ log(l?))。

“大家看，”他指著公式说道，“徐辰在论文里提到，为了数值稳定性，概率计算最好在对数域进行。”

“对数域……”李工若有所思，“在对数域里，乘法会变成加法，除法会变成减法。”

“没错！”那位工程师接著推演，“如果我们让lpu內部的所有数据，从输入那一刻起，就全部转换为对数形式存储和传输呢？”

眾人的眼睛逐渐亮了起来。这不是灵光一闪，而是顺著数学逻辑推导出的必然方向。

“在对数域下，数据的动態范围会极大压缩。”李工迅速在脑海中构建架构图，“原本需要32位浮点数才能表示的概率值，在对数域下，可能只需要16位甚至更少的定点数就能表示，而且精度损失极小。”

“不仅如此，”另一位硬体专家补充道，“加法器的电路面积和功耗，远小於乘法器。如果我们把核心计算全变成了加减法，那就能省下大量的电晶体，用来堆更多的核心！”

“唯一的难点是gumbel-softplus算子，它需要非线性变换。”

“查表法。”李工当机立断，“神威的异构核正好擅长做这个。马上安排一组仿真，验证『全对数域数据流+查表法』的精度损失。”

十分钟后，结果出炉。

“误差小於1e-5！完全在slrm的鲁棒性范围內！”

“好！”李工猛地一拍桌子，“就定这个架构！全对数域数据流。这能把核心面积砍掉一半，功耗降低60%！这才是lpu该有的样子！”

“准备打包rtl代码。”李工下达了指令，“通知深圳那边，前端设计已经封版，可以开始物理综合了。”

……