第310章 老搭档的“算力茶话会”（2/3）

“孟院士，我这次来，确实是来‘化缘’的。”林浩开门见山，将平板电脑推到孟院士面前，“我们最近新开了两个项目，结果……严重低估了它们的计算量。”

他指着第一份简介，上面是关于“天穹”计划的描述。

“我们的人工智能团队，在丰承德院士的帮助下，正在尝试构建一种全新的、基于生物神经元‘非确定性’响应机制的脉冲神经网络。初步的模型已经出来了，但我们发现，引入‘突触可塑性’之后，模型的计算复杂度呈指数级上升。一个百万神经元规模的验证性网络，就需要占用我们那台机器百分之四十的算力。”

孟院士的目光瞬间变得锐利起来。作为计算机体系结构领域的奠基人，他比任何人都清楚，“非确定性”和“动态权重”这两个词，对现有的计算架构意味着多么巨大的挑战。

接着，林浩又划到了第二份简介，上面是关于“动态拓扑抑制”方案的框架图。

“另一个项目，则是我和克劳斯在负责。我们想尝试制造一种理论上存在的‘量子玻璃’。但理论推演走进了死胡同，所以我们提出了一个全新的制备方案……”

林浩详细地解释了那个需要在超快淬火过程中，进行实时监测、反馈和动态能量场干预的“拓扑结构雕刻家”构想。

听完林浩的讲述，孟院士久久没有说话。他不是在思考“值不值得”，而是在以一个总设计师的视角，审视这两个疯狂的构想背后，那庞大而复杂的计算需求。

“第一个项目，‘天穹’，”孟院士缓缓开口，一针见血，“它的计算本质，是超大规模的、时序依赖的稀疏矩阵运算，并且需要对海量的、动态变化的权重参数进行频繁的读写。这对计算核心的访存带宽和并行处理能力，要求极高。”

“而你这个‘拓扑雕刻家’，”他指着第二份简介，眼神变得愈发凝重，“它的计算本质，已经不是单纯的科学计算了。它是一个‘控制-计算’强耦合的实时反馈系统。它要求算力平台不仅要‘算得快’，更要‘响应快’。分子动力学模拟、有限元分析、AI模式识别，这三种完全不同类型的计算任务，需要在皮秒级的时间尺度内，完成一次闭环的数据交换和决策。这……”