这一个项目还好，自己还搞的定，但不可能以后个个都这么玩儿。
需要组建一个真正的核心团队来做相关的工作，成员倒是好说，他们接触的都是局部，除非整个被人端了，否则不会有整体的技术泄密风险。
但负责人这块儿是统筹全局的，就很关键。
“赵东赫不顶事儿，水平不够。”
纪弘脑子里首先闪过的是赵东赫，但赵东赫的能力是个问题。
而且他的学习能力纪弘也了解，是属于那种学习不太灵动，但十分努力的那一类，按部就班的按照制定好的计划去实施是他的所长。
管外包团队确实绰绰有余，但是一个顶尖的技术团队，他带不了。
“人才难得啊！”叹了一句，然后只得选择暂时搁置，人才难得，可以信任的人才就更加难得了。
信任，给予信任难，取信于人则更难。
就像现在，保密级别高的企业或实验室就不会使用私人工作助理，哪怕卷耳智能科技再宣传这功能是基于本地硬件的，不会上传任何隐私资料，甚至不依赖于网络和云。
“算法上的可信问题，需要研究研究，不仅工作助理需要，以后很多项目可能都用得到。
“看有没有什么综合的办法能够做到算法的开源可信——满足各方期许，消除各方疑虑。”
纪弘将这项工作列入计划表，并没有在这个时候更多的去思考它，现在最重要的工作还是河州大学千卡智算中心的项目。
类思维运算架构CTCA的思路已经很清晰，API都已经完成开放给摩尔科技的团队进行使用了。
但是片间互联算法这里出了一点点小的问题。
纪弘昨天还跟张明振教授讲，一千张卡的GPU集群算力要达到同样规模英伟达4090算力的一半，这是现在能做到的。
但，他内心并不满足于此——基于如此强悍的类思维运算架构CTCA，以单片同规模计，只比CUDA提高了5%的性能。
而千卡集群就更不用说了，按规模计，只提升了约10%的性能，CTCA如此先进的理念，不全浪费了吗？
纪弘当然不可能会满意。
“涉及多片显卡间的数据传输、传输过程中的数据一致性保持、以及多片显卡的负载均衡。”
“通信开销……通信开销……通信……通信……”
纪弘紧皱着眉头不断的嘟囔，他知道问题大约就是出在这里，脑子里已经
本章未完，请点击下一页继续阅读！