羊城，豆包科技總部。
大會議室內的投影螢幕上，此時正顯示著密密麻麻的數學公式、神經網路架構圖以及工程進度圖。
許浪坐在會議桌的主位上，認真地聽著張薇微、王昊明等六位技術骨幹的技術進展彙報。
負責資料清洗與標註的張薇微將筆記型電腦接上投屏，指著螢幕上的資料圖表迅速切入主題：
“許總，資料來源方面這一塊，我們目前分成了三條線在跑。”
“第一條是公開資料爬取，我們透過爬蟲抓取了大量的網頁、學術論文、數字化書籍以及開原始碼庫。”
“第二條是熊貓系生態內部的脫敏資料，包括公眾號文章、微聊使用者的公開糾錯與糾偏資料，還有其餘的一些使用者使用資料。”
“第三條是跟國家圖書館、主流高校出版社對接，引入了合規的出版物數字化資料等。”
“收集資料其實不難，透過各方合作和採購很容易做到，最耗費人力的反而是在資料清洗環節。”
說罷，張薇微打開了一張繁瑣的清洗流程圖。
“從過濾低質量的垃圾網頁、去重、敏感個人隱私資訊脫敏，到文字格式的標準化，每一步都需要人工和規則引擎雙重盯著。”
“我們目前已經有一個40人的專業標註團隊，但按照接下來的語料體量，標註和清洗人手至少要擴充到200人......”
許浪看著螢幕上清洗前後對比的資料，微微點頭：
“嗯，資料是模型的地基，這部分工作不能省，但進度必須要加快了，人手不夠，我讓HR那邊單列一個綠色通道，優先給資料組配人。”
“另外在預訓練資料集裡，程式碼資料的比例還要繼續拉高，用開原始碼訓練出來的模型，其邏輯鏈條和推理能力會有質的提升。”
說完，許浪轉頭看向另一側負責算力叢集的王昊明。
“昊明，算力叢集和硬體層面的部署情況如何？”
王昊明衝張薇微示意了一下，隨即接過了投屏控制權，將自己的筆記本接入了投影。
“許總，我們目前已經完成了第一個千卡叢集的物理部署，崑崙半導體那邊基於第一代GPU架構開發的K1計算卡，周總上個月已經向我們交付了第一批，採用的是成熟的40n藝。”
“在通用的計算場景下，這顆K1卡的單精度浮點效能基本能與輝達的Tesla K10差不多，但我們的成本只有K10的一半不到。”
“而在模型的推理場景中，我們針對崑崙自研的‘竹石指令集’編譯了定製化的底層演算法，能效和吞吐率達到了Tesla K10的1.5倍。”
“目前唯一的瓶頸，在於萬卡級別的通訊上，我們現在採用的是傳統的InfiniBand網路方案，當叢集規模擴大時，卡間通訊的延遲會呈指數級上升，如果萬卡叢集的互聯效率做不滿80%，實際的有效算力可能還不如一個跑滿的八千卡叢集。”
“為了解決這個問題，我借用了Panda OS底層‘分散式軟匯流排’的技術思路，把每一張K1計算卡都當作分散式系統中的一個排程節點來管理，透過模擬測試發現，這種排程機制可以將卡間互聯效率從現在的72%直接拉昇到89%以上......”
王昊明彙報完畢後，其餘幾人也跟上快速地彙報著。
許浪靠在椅子上，不時地點點頭，同時也會指出他們演算法設計或者方向上的問題，並給出調整方案。
不知不覺，兩個小時的總結會議已經接近尾聲。
等所有的工程節點和技術瓶頸都梳理完畢後，許浪重新坐直身體看著現場的眾人。
“嗯，進度方面還需要提一提，資金和人手不是問題，大家不需要擔憂。”
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