这家公司具备cpu、gpu协同研发的战略视野，但也因此而欠缺市场化资金。
此前，在母校復旦的牵线下，洛川跟中科院计算所已经合作过多次。
此番上门送钱，沟通起来还是相当顺畅的。
双方合作成立国產gpu联合实验室，主攻龙芯cpu+自研gpu异构架构，为未来的大模型国產化做技术攻关。
第三个合作对象，也就是洛川此次前来水木所要见的。
水木微电子系副教授邓阳东。
这位可以说是国內学术界的gpu启蒙者。
年初，邓教授从硅谷aga公司归国，並成为国內首位开设gpu並行编程课程的学者，並担任英伟达合作教授。
可以说，其所研究的异构设计、0pencl等方向，为后世的寒武纪、壁仞科技等公司的通用gpu技术理下伏笔。
並培养了大批国產gpu程式设计师，为后世国產gpu厂商的崛起，打下了很好的基础。
洛川向来尊重技术人员，更尊重真正的学者。
因此特意亲自前来拜访，打算共同成立学术孵化项目，以锁定未来十年的技术转化优先权。
此外，在王建教授的建议下，洛川还同步启动了自研“专用ai加速卡”项目。
其实，他本来是没打算亲自下场，掺和gpu这一块的，只是以投资+技术合作的方式推动。
极光科技+星光科技，需要忙活的事儿已经够多了，真捣腾不过来了。。
但王建教授亲自递摺子劝諫，说是几家合作方的研究方向，都需要较长时间投入，且短期內无法利用到极光云上面，不如他们自己也下场搞。
並且主动提出，担任项目负责人。
听王建教授这么一说，洛川贝er都没打一个，直接批准。
只要不让他费脑筋，怎么搞都行不过认真来说，极光云部门的研发团队，十分熟悉分布式系统+云场景，对於研发专用於推理、训练ai加速卡，其实还蛮有优势的。
可直接依託极光云从作业系统，复製“云-芯协同”路径，实现晶片指令集与云平台深度適配，快速落地专用晶片。
隨后通过公司现有的业务场景，反向优化晶片架构，实现快速验证叠代，最终转向通用型ai加速卡。
前世，王建教授主导的阿狸云，还真在2018年，推出过一款a1推理晶片，含光800。
这也是洛川同意自研ai加速卡的原因之一。
当然，其中的难点还是不少的。
工具方面，国內缺乏eda工具链，需要自研晶片设计辅助工具。
技术方面，除了晶片研发设计之外，还需要解决晶片间的高速通信协议，实现低延迟高带宽的数据互联，以支撑分布式训练集群。
后世的所谓千卡集群、万卡集群，都需要用到这种技术。
生態方面，需要开发类似於英伟达cuda的自研並行计算架构，並研发开发工具链，建立开发者社区等等。
可简单理解为开放平台战略。
总之，还是那句话，只要不耽误他和小女友做嗯，隨便怎样都行。
他只等著坐享胜利果实
