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第175章 授课（第4页）

他又指着原型机，抛出第三个问题，进一步巩固知识点：“再问你一个，咱们这原型机，用的是约氏环，没有硅基的晶体管，为什么能兼容硅基8086的指令集？还有，咱们这14纳米工艺，尺寸比高端硅基大，为什么封装后就能适配现有主板？”

林野沉思片刻，身为一个程序员这只是基本功。

他缓缓开口：“这是因为，指令集是‘软件沟通语言’，和底层是硅基还是超导没关系。

咱们只要按8086的指令集逻辑，设计约氏环的排布和链路，就能兼容。

至于封装，只要最后封装后的尺寸、针脚，和现有硅基cpu匹配，不管里面的约氏环多大，都能插在主板上用？”

“太对了！”

吴军笑得眉眼舒展，语气里满是赞许，“指令集是逻辑层面的，底层硬件是硅基还是超导，不影响指令集的兼容。

封装也是一样，咱们里面的约氏环可以做大，可以立体堆叠，但最后封装成和现有硅基cpu一样的尺寸、一样的针脚，插在现有主板上，就能直接用，不用改主板的任何设计。”

他俯身拿起原型机，轻轻放在测试仪器旁，语气又恢复了严谨：“其实有其它的计算架构，但是都是理论，先这么着吧，先碾死硅基芯片再说。

你先把8086的16位逻辑吃透，验证约氏环的并行运算、尺寸控制、封装兼容这些核心点。

然后逐步增加环的数量、提升位宽，从16位升级到32位、64位。

再用立体堆叠技术，弥补14纳米工艺尺寸稍大的不足，最终做出i9级的超导cpu原型机。”

“反正已经拿到了x86指令集实时全量授权，到时候咱们这原型机，哪怕尺寸比硅基i9大一点，算力也能把它按在地上碾，而且是百倍千倍的碾！”

吴军推了推眼镜：“risv-v的授权也很好拿，ar之类的只要出点钱就行，到时只要能兼容这些指令集，咱们把cpu做小一些，直接就能一个架构吃完电脑，吃手机！”

林野看着测试屏上依旧显示的全优数据，又看了看手里的原型机，嘴角扬起笑容：“吴老师，我彻底明白了。

之前我只懂怎么动手做，现在才明白为什么这么做。

原来硅基的局限，全是咱们超导的优势。

接下来，你怎么教，我怎么学，咱们一步步来，先把16位的逻辑练扎实，再往64位、i9级推进！”

吴军看着林野眼里的干劲，笑了笑，伸手在他肩上拍了拍：“好小子！

有你这手剑仙本事，再加上你这学习劲头，咱们最多三个月，就能做出i9级的超导cpu原型机。

到时候，咱们再让全世界看看，超导计算到底有多厉害。

硅基走了几十年的路，咱们靠着超导，能走得比他们更快、更狠！”

林野把玩着手里的超导原型机，眉头轻轻蹙起继续思考，然后抛出了一个新问题：“吴老师，我还有个最实际的顾虑。

咱们这超导cpu，按你说的，后续升级到64位、搞成立体堆叠，算力肯定能赶上甚至超过英伟达的h200gpu吧？可咱们没有他们的cuda指令集授权啊，就算算力再强，那些ai训练的软件、模型，不还是没法直接跑？总不能咱们再从头做一套软件生态吧？”

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这话问得实在，林野是真的程序员出身，现在又会做硬件，十分清楚，硬件离了软件，再强的算力也是摆设。

吴军闻言，脸上带着胸有成竹的笑。

他抬手推了推眼镜，缓缓开口：“问得好，这确实是个关键问题，但不是难题。

咱们不用求着英伟达给授权，反而要让他们哭着喊着来求咱们。”

林野眼里变成疑惑：“求咱们？可cuda指令集是他们的核心，ai生态全靠这个绑着，他们怎么会求咱们？”

“因为算力就是话语权，尤其是ai时代，算力不够，一切都是空谈。”

吴军笑着站起身，走到操作台旁，拿起那台大的原型机，语气里多了几分锋芒，“你想啊，现在咱们这16位的原型机，运算速度暂时不好测试，但理论上是100至1000倍。

等咱们升级到64位，搞成立体堆叠，做一款64核的超导cpu，单周期就能完成64位浮点数全运算，甚至128位矩阵乘法运算。

就这算力，直接用来跑ai训练，比英伟达的h200gpu还快，而且是单芯片跑，不用搞cpu+gpu的异构架构，没有通信延迟，效率更高。”

他看着林野渐渐舒展的眉头，继续说道：“咱们第一步，先不纠结授权的事。

等咱们做出64位超导cpu原型机，直接拿去跑主流的ai模型。

比如大语言模型的预训练、图像识别的算力支撑，用实际数据说话，让所有做ai的企业都看到：用咱们的超导cpu，比用英伟达的h200快得多、成本还低，还零发热，而且是单芯片替代异构集群。”