日子又步了正軌，為了技攻堅，除了每周一次的高數課，林東升可以出來放風，會準時出現在教室里給新生們講課。

多數時間，他都像其他的研究生和博士生一樣，天泡在計算機實驗室里，連正常的學習都直接省略了，還是姚教授特批的。

用姚教授的話來說，以林東升現在的計算機水平，跑去上課簡單就是在浪費時間，還有點膈應授課的老師。

林東升現在在清北大學集電路學院、人工智能研究院黃院士的研究團隊中進行學習和研究，主要方向就是高度模擬矩陣計算芯片的研發工作。

傳統的數字芯片（CPU和GPU），都需要遵循數字化-計算-再存儲的流程，也就是說，需要將數據從存單元頻繁搬運到計算單元，而計算單元的速度遠快於存的讀寫速度。

因此，理常常需要等待數據，算力會嚴重依賴芯片的理速度，算力也無法充分發揮出來，也就形了馮*諾依曼瓶頸和“存牆”問題。

這個過程，耗能巨大且速度限，AI計算和神經網絡推理，90%以上的作都是矩陣乘加運算，數據搬運也為主要的能表現和功耗瓶頸。

而研究團隊構想的解決方案就是：既然AI計算的核心是矩陣乘法，而理學定律天然就能完乘加運算，為何不能嘗試直接利用理過程，來進行矩陣計算呢？這樣就可以實現存算一，直接將存儲和計算融合在同一個理作中。

然而，計算機領域和數學領域有時就是如此不同，面對各種數學猜想或者難題，你很可能連思路都沒有，更別說知道清楚的索方向了。

但計算機領域有時你是知道了解決的思路和前進的方向，但是，卻找不到的作手法或者作工。

林東升他們現在就是如此，每個人都在絞盡腦地思考和嘗試着，卻都沒有的解決途徑。

時間一天天過去，一晃就是一個月，大家雖然都很淡定，但林東升自己卻很焦慮。

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