第1346章 Red Compute Architecture (第2/3页)
写得可是主打一个真实啊！怎么着，怕我看不懂凯明后面写的这些残差映射和梯度回流公式？”
成文飞老脸一红，干咳了一声：“陈总说笑了，我这不是怕你忙，给您节省点阅读时间嘛……”
不过，当陈星的视线落在附件里那张62层深度网络完美收敛的误差曲线图，以及那个熟悉的ShOrtCUt COnneCtiOn结构图上时，他的手指轻轻在纸面上叩击了两下，心里掀起了不小的波澜。
残差网络，ReSNet！
在这个时空里，因为红星提前一年把何凯明招进了麾下，又给他配齐了充足的算力和成文飞这样的顶级搭档。
这项原本要到2015年底才会在学术界横空出世、彻底引爆深度学习狂潮的划时代成果，在2014年的五月就已经在红星实验室里提前跑通了！
“干得漂亮！62层网络跑通，意味着我们在视觉和深度学习底层架构上，已经真正走到了全世界所有科技巨头的前面。”
翻到报告的最后两页，仔细看完了两人关于隐藏论文、搭建12卡小型算力集群以及成立专门计算架构组的全部诉求。
合上文件夹，陈星满意地看向成文飞：
“成教授，你压住论文暂缓发表的这个主意，非常符合集团现阶段的战略利益，我完全赞同。”
“至于你们在报告后面提到的，为陆教授即将流片归来的自研算力卡配套开发整套底层软件栈的计划，我全力支持。”
陈星站起身，走到办公室侧面的落地窗前，转过身看着两人，直接抛出了一个早已在他脑海中成型的关于AI方面的规划：
“做自研算力芯片，最难的从来都不是把芯片造出来，而是怎么让全天下的程序员愿意用你的芯片写代码。”
“如果咱们没有自己独立的计算生态，哪怕芯片峰值算力造得再高，那也是一块没人会用的废沙子。”
“所以，针对你们提议的这套底层计算架
（本章未完，请点击下一页继续阅读）