软件教父：从大学社团开始制霸 第317章 京城会谈（2）

会议室里，林星石的手指轻轻划过那张tpU架构图，仿佛在抚摸一件精致的艺术品。但他接下来的话，却像是一盆冷水，浇在了刚被杰夫·迪恩点燃的热情上。

“杰夫，这是减法的艺术，非常精彩。”林星石抬起头，目光清澈，“但它只是推理的利器，却不是训练的神器。”

杰夫·迪恩愣了一下，随即眉头微皱：“林，你应该知道，目前的深度学习，推理的需求量远大于训练。而且，只要集群规模足够大，用它来做训练也不是不可能。”

“效率，杰夫。我们谈论的是效率。”林星石站起身，走到白板前，拿起一支记号笔，“tpU v1为了追求极致的能效比，采用了8位整数运算（INt8）。这对推理来说足够了，但对于训练……我们需要浮点数，需要梯度下降时的精度。”

他在白板上写下了一个词：Fp32。

“传统的单精度浮点数（Fp32）太占内存和带宽。”林星石接着在旁边写下了一个新的概念，“如果我们要设计一款专门用于训练的芯片，我们需要一种新的精度格式。”

笔尖在白板上划过，留下了几个字符：bfloat16。

“截断浮点数。”林星石解释道，“保留Fp32的指数位，牺牲小数位。这样我们既能保持足够的动态范围来防止梯度消失或爆炸，又能将内存占用和带宽需求减少一半。”

会议室里一片死寂。

在座的都是谷歌最顶尖的硬件工程师和系统架构师，他们的大脑在飞速运转，消化着林星石抛出的这个概念。

仅仅几秒钟后，杰夫·迪恩猛地站了起来，死死盯着白板上的那个“bfloat16”，眼神中充满了不可思议的震惊。作为一个在底层代码和硬件指令集里摸爬滚打多年的大神，他瞬间就意识到了这个改动的精妙之处。

它不需要复杂的硬件逻辑去处理双精度或单精度浮点数，却完美契合了深度学习训练对精度的特殊需求——只要范围够大，精度哪怕差一点点，神经网络的鲁棒性也能自我修正。

“天才的想法……”杰夫·迪恩喃喃自语，“为什么我们之前没想到？”

“还没完。”林星石笑了笑，继续在白板上画图，“解决了计算单元的问题，接下来是内存墙。传统的ddR内存带宽已经跟不上AI芯片的吞吐量了。我们需要hbm（高带宽内存），把内存直接堆叠在芯片旁边。”

“还有互联。”他又画了几条线，连接起多个芯片，“单卡的算力终究有限。未来的AI训练，必然是成千上万张卡协同工作。我们需要一种超高速的芯片间互联协议，绕过cpU和pcIe的瓶颈，让显存池化。”

随着林星石的讲述，原本只是因为商业利益而坐在这里的谷歌工程师们，此刻看他的眼神已经完全变了。那不仅仅是对合作伙伴的尊重，更像是在看一个来自未来的先知。

拉里·佩奇和谢尔盖·布林对视了一眼，都看到了对方眼中的震撼。他们原本以为是用现在的技术换取未来的软件，没想到林星石反手就给他们上了一堂未来硬件架构的课。

“林，我现在相信你是真的在造AI芯片了。”佩奇苦笑着摇了摇头，“而且你的野心比我们想象的还要大。”

“所以，这个交易还做吗？”林星石放下笔，回到了座位上。

“做！当然做！”佩奇毫不犹豫地回答，“tpU v1的数据和专利，换Gpt的源码。另外，关于你刚才提到的那些硬件设想……我们希望能建立一个联合实验室。”

“联合实验室就不必了。”林星石婉拒道，“星火有自己的硬件节奏。不过，除了tpU，我还有一个要求。”

“请说。”

“数据。”林星石吐出了两个字，“我要谷歌搜索索引中清洗过的高质量文本数据集，以及Youtube上的视频字幕数据。”

在这个大数据还未被完全重视的年代，数据的价值往往被低估。但在林星石眼中，这些才是谷歌最宝贵的财富。算法可以复现，算力可以堆砌，唯独高质量的数据，是需要时间沉淀的壁垒。

佩奇沉吟了片刻。虽然数据很宝贵，但相比于迫在眉睫的AI威胁，这似乎是可以接受的代价。

“可以。”佩奇点了点头，“但仅限于公开抓取的数据。”

“成交。”

就在双方准备草签协议的时候，佩奇突然像是想起了什么，看似随意地提了一句：“林，我知道星火对人才流动持非常开放的态度。既然我们要深入合作，谷歌想在星火内部开一场招聘会，招募一些AI方向的工程师。你知道的，我们现在很缺人。”

这是一个有些冒犯的请求，甚至可以说是当面挖墙脚。

但林星石的反应却出乎意料的平静：“没问题。只要员工愿意，星火绝不阻拦。”

佩奇愣了一下，显然没想到林星石会答应得这么痛快。

坐在一旁的李明却在心里乐开了花。

外人看星火，是人才济济；但在星火内部，却是“人才拥堵”。得益于林星石的超前培养体系和各个高校的联合实验室，星火这几年积攒了大量的初中级AI人才。

然而，公司的核心项目坑位有限，很多优秀的年轻人因为没有带队的机会，只能在基础岗位上打磨。这不仅是资源的浪费，时间久了也会造成内部的内卷和不满。

让谷歌挖走一批，不仅解决了部分人的晋升瓶颈，还能赚一笔不菲的“转会费”。按照竞业协议，谷歌每挖走一个人，都要支付星火一笔高昂的培养补偿金。

拿着谷歌给的高薪，赚着美国人的钱，还能把星火的技术理念散播出去，这简直是一举多得的好事。

“林，你的胸怀让人佩服。”佩奇由衷地感叹道。

“技术是流动的，人才也是。”林星石意味深长地说道，“星火从来不靠捆绑留人，我们靠的是一直在创造未来。”

经过一下午的细节磋商，双方终于在备忘录上签下了名字。

这不仅是一份商业合同，更是中美两大科技巨头在AI时代的第一次握手。虽然未来注定是竞争对手，但在这一刻，他们都为了那个即将到来的人工智能时代，选择了互相借力。

“下个月，我想带团队去南都看看。”临别时，佩奇发出了请求，“我想看看孕育出Gpt的地方，同时亲自主持那场招聘会。”

“随时欢迎。”林星石握住了佩奇的手，“南都的冬天虽然湿冷，但星火的热情足以驱散寒意。”

走出谷歌大楼时，天色已晚。京城的路灯在寒风中闪烁。

“星石，你刚才那几笔画得太帅了。”李明搓着手，哈着白气，“你看杰夫·迪恩那表情，简直像是看见了上帝。”

“不是上帝，是物理规律。”林星石裹紧了大衣，“他们迟早也会想到的，我只是帮他们把进度条拉快了一点。”

“那我们是不是亏了？”

“亏？”林星石看着远处的车流，嘴角微微上扬，“有了谷歌的数据，Gpt-2的训练时间可以缩短三分之一。有了tpU的参考，我们的NpU能少走两年弯路。在这个赛道上，时间就是一切。”