沈文剑点头,没有犹豫:“去做准备工作吧,芯片厂正好要提高产能,马上会有足够的芯片用。”
工程院想要主动做机器人,让沈文剑挺高兴,这本就是芯片体系中的一个大类目,早晚都要做的,只是要对修士技师进行人力替代,恐怕需要费些功夫。
芯片厂的产能增加,倒是比较容易,当时做出机器时就已经考虑到二代芯片之前,肯定需要扩充几次产能,生产设备预留了充分的冗余,现在把速度提上去很方便。
不过产量增加之后的确还需要另一样配套设备,既自动质量检测机,算起来也是机器人,只是不会动而已。
反正事情交给芯片组去做好了。
说起来芯片组的人数和航空航天组人数差不多,平时只管芯片的设备会不会太闲。
其实并没有,刘香湘跟着沈文剑这么久,也随他一样的总要找些事情给貌似比较闲的人。
芯片组除了日常的二代芯片预研任务,正在开发新一代的符文定式验证机。
相比前一代的穷举法定式开发机,新项目的要求变得十分严苛。
下一代符文定式验证机要求具备“学习”能力。
三符文定式的铭纹数量最少的只有三条,最多的能到三十几条,三十几条还不一样,这已经比当初刚开始做三符文定式的预期多出三倍的数量,也许还有数量更多的,但机器无法承担穷举的实验量。
再往上增加一枚符文,难度会呈现指数增加,而不是当初推算的两百四十多倍。
以单人开发为例,四符文定式按每天耗费十二小时精力开发,算上实验规划的难度激增,实验类目的增加,大概需要三千万到四千万年,才能总结出七成到八成定式。
千万年计,都够从老鼠进化到猿猴好几轮了!
换算成含有一定创造性的实验规划,总计验证个数将超过四百亿!
像三符文定式一样,依赖人力创建近万个实验框架,在四符文定式面前,连1%的验证工作都完成不了。它必须可以自己总结成功定式与失败定式间的差别,并对自身算法进行更新,以得出效率更高的实验规划,以提高成功率。
简单的介绍,新型的符文定式验证机,必须有一颗不亚于工程师的大脑,而且解题的效率至少要超过数百名技师协同工作。
学习能力与创造性是第一,那么容量就是第二。
现在的天基情报中心的数据库总容量为1200兆(约23.5PB或24000TB),其中玉简系统提供的容量仅有不到两兆。
要成为一个符文定式创建大师,1200兆肯定是不太够用的,论证过程中,预估最终开发出95%左右的四符文定式,需要20京(20万兆)的数据容量。
20京,以现有的技术,要维持这个储量,光储存体每小时能耗就要干掉两千吨煤,一个系统的年均消耗轻轻松松超过两千万吨煤。
所以95%的预期肯定不现实。
保持足够强的学习能力、尽量快的获得成果,能耗要控制住,综合起来之后,把目标下调至83%,这样容量需求可以暂时控制在1000兆左右,等待能效更高的技术来更新。
就两项,足够芯片组头疼的,说不定二代芯片完成预研了都搞不出来。
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