p; “不过,CPU运算的本征过程确实是不消耗任何能量的,CPU运行的过程中,电能全部由通过电阻和电容转化为了热,这点很重要。”
“CPU运算的本征过程是不消耗能量的,是不消耗能量的……”
所有人脑子都在飞速的运转着,好像抓住了什么,但又好像什么都没有抓住。
……
不仅仅是阿斯麦,全世界很多公司都在试图研究混沌科技的芯片理论。
但公开的信息真的太少了,大家跟阿斯毛一样都只能靠猜,谁都不比谁强多少——他们所猜测的这些东西就连华夏网友都猜到了:
“你们有没有注意到一个细节,昨天的启动仪式上,康总说过这么一句话:
‘芯片内部几乎可以维持恒温,而且要加隔热层屏蔽外界环境温度影响,保证性能持续稳定输出’,这意味着什么?”
“从能量守恒的角度考虑,半导体芯片只要运行,热量就在不断的产生,而如果这种隔热是真的绝对隔热的话,这些热量难道凭空消失了?能量守恒定律被打破了?”
“不用考虑能量守恒被打破的事儿,这不科学。”
立即就有网友反驳:“而且再怎么隔热也是不可能绝对隔热的。我有一个猜想,大概能解释这个事情。那就是:‘任何你需要的东西最后都会越来越少’,混沌芯片需要用到热能,那热能就一定会散逸的更快。”
“任何你需要的东西最后都会越来越少……”阿斯麦的一个工程师是个华夏通,经常在华夏窥网,而这句话正好被他看见:“好像很有道理的样子。”
而他又想起中午会议上的那句:“CPU运算的本征过程是不消耗能量的,但运行的过程中电能转化为了热能,从而不能再被利用。热能也必然有如此的相似性,否则能永远用下去岂不是很不讲道理?”
华夏通工程师觉得自己发现了一个了不得的东西,立即跑去跟领导做了汇报。
……
“任何你需要的东西最后都会越来越少,哈哈,有意思。”这句话康硕也看到了,对此他只是一笑:这是熵增不可逆的另一种说法吗?
这么想着,他摇了摇头,内心也是在腹诽:不过有一点你猜的很对,热能芯片中热能散逸的确实更快,甚至是瞬间消失的。
康硕放下手机,躺在床上,眯着眼,脑子里又把“轻反应混沌芯片”、“模仿式学习”的相关理论过了一遍。
从以大数据为基础的机器学习到模仿式学习是一个巨大的跨越,康硕每一次回想都有全新的体会,每当闲暇的时候,他也总是喜欢把这些东西再从脑子里过一遍。
现有的半导体芯片是以逻辑电路为基础的,死板的沿着刻画的逻辑不断流转,如果把它认为是最简单的智能,那它就是一根筋。
而轻反应混沌芯片呢?时时刻刻都在聚合,又分分秒秒不忘解体的轻反应表现出了随机与规律的对立统一,正好兼具了质性思考与量化分析的特征。
这整个过程,能量瞬间充满更微观更深入层级的四肢百骸,就像一张虚拟的大网,类似于生物的大脑神经网络简化版。
说混沌芯片的运行过程更接近于生物的判断决策过程,也正是基于此的——而这,也正是“模仿式学习”的先决条件。