“同時支持5000萬臺工程機器人？！”

    聽到盧偉冰的話語，現場的人們心里也是嚇了一跳，因為這個數目似乎有些太夸張了啊。

    但仔細想了一下，他們發(fā)現3.6萬量子比特的時候已經可以做到輕松支持50多萬臺工程機器人同時工作，這還是在其他許多人工智能功能同時使用的情況下。

    如果人工智能曙光專心控制工程機器人，不做其他事情，那數量翻一倍達到100萬臺工程機器人也似乎不算什么問題。

    此時量子比特的數量達到了366萬個，翻了100倍，做到同時操控5000萬臺機器人似乎也是有可能的啊。

    但在這時，曙光制造與曙光電子的負責人陳東微微搖頭否定道：

    “不只是5000萬臺而已，因為我們的量子計算機不是傳統(tǒng)的超級計算機，它是量子計算機啊。

    按照量子計算機的理論，量子比特數目越多，其算力就越強，它的算力是指數級增長的。

    所以按照常規(guī)情況，我們量子計算機的算力不是翻了100倍，而是翻了一百倍以上，但具體是多少我就算不出來了。

    聽到陳東的話語，現場的人們也是恍然的點點頭，他們想起來了事實確實是如此的。

    所以量子計算機才敢號稱數千個量子比特的算力就能等同于全球人類所有傳統(tǒng)計算機算力加起來的總和。

    此時他們的量子比特翻了一百倍，最終算力肯定不能按照翻了100倍計算，否則得出了算力差距肯定會天差地別，可以說一個在天一個在地。

    想到這里，現場的人們心里全都十分的激動乃至感到亢奮不已。

    但在這個時候，林晨卻是突然搖了搖頭道：

    “這算力提升并沒有你們想象中那么厲害，因為一個水桶能裝多少水不是看他最強的長板，而是看他最短的短板?！?br/>
    林晨說出了一個相當殘酷的事實。

    因為事實確實如林晨所言，量子計算機的算力從表面上看確實會隨著量子比特的增長而指數增長，但量子計算機內部也是包含其他東西組成的啊。

    就曙光量子計算機來說，內部甚至還有輔助工作的憶阻器芯片與特制內存等東西。

    畢竟量子計算機他還需要憶阻器芯片輔助，還需要特制內存臨時存儲數據，并不是不需要其他東西了，他只是計算部分使用到了量子計算。

    最后還有量子計算機與外界通訊的接口帶寬限制問題，所以這量子計算機的算力自然不會達到他們想象中那么恐怖。

    當然，相比于之前，第二代量子計算機的實力還是相當之強大，相比于之前算力也是翻了數百倍。

    所以理論上確實可以輕松支持5000萬臺機器人的運行，但可惜這只是理論，因為互聯網網絡不支持，憶阻器超級計算機的網絡接口帶寬也不支持。

    一個機器人有那么多畫面，每多一臺機器人畫面的復雜程度就增加那么多，想要做到支持5000萬個機器人怎么可能呢？

    所以想要增加機器人的數量，還是得加大本地端人工智能程序的聰明程度，加大本地端計算機的算力。

    “那我們能支持多少臺機器人呢？”

    黃華問出了他的話語。

    “做到支持一千萬臺機器人應該不成問題，但這也差不多是極限了。

    因為達到這個程度后，我們的短板之一網絡接口帶寬已經十分擁堵，不能繼續(xù)增加下去了?！?br/>
    林晨說出了他的答復，而現場的人們瞬間頹廢下來。

    因為這個數據相比起之前的5000萬臺乃至他們暢想中上億臺機器人實在是相差太大了，簡直到了天與地的差距啊。

    “難道就不能繼續(xù)增加了嗎？”

    黃華有些不甘心地問著。

    “當然有?！?br/>
    此時發(fā)言的是倪光楠，只見倪光楠在人們的希冀視線中笑著說道：

    “想要從根本性上解決網絡帶寬限制問題自然不行，但我們可以變相緩解這個問題，而這個辦法我們其實一直在做。

    這辦法第一點就是增加本地端人工智能程序的聰明程度，讓它變得更加聰明，可以做更多的事情。

    第二點就是增加本地端機器人的算力，畢竟想要支撐起更聰明與可做更多事情的人工智能程序，那就需要更強的算力才能支撐得起來。

    其中本地端增加人工智能程序聰明程度，讓他可以做更多事情方面我們進展很大。

    因為我們有了十分強大的第二代量子計算機，我們可以使用虛幻4游戲引擎構建出一個虛擬場景。

    然后讓本地端人工智能程序不停地訓練應對，我們人類開發(fā)人員與人工智能曙光在其中不停矯正。

    可以說使用這個辦法后，我們本地端人工智能程序的聰明程度與日俱增，就以工程機器人來說，在不更新硬件的情況下。

    憑借更新后的本地端人工智能程序，我們的工程機器人已經能處理絕大部分工程任務與支持更多更復雜的場景，對于云端人工智能曙光的輔助需求直接降低了44%以上！

    而這個數據其實還可以進一步增加，因為更強的算力才能支撐得起更聰明的人工智能程序與可以做更多的事情啊。

    如果我們的算力足夠，由此開發(fā)出了更強的人工智能程序，那做到99%的場景不需要人工智能曙光支持都有可能，這樣就變相增加了機器人的數量?！?br/>
    “那本地端算力問題有什么大突破嗎？做到了哪一步呢？”

    曙光建筑的負責人盧偉冰問出了他的話語。

    “說到這個，我就忍不住要告訴大家這個好消息了?！?br/>
    談到這里的倪光楠眼中有些亢奮，隨后在人們的注視中笑著說道：

    “我們的第一代憶阻器芯片已經設計完成了，即將要試生產，其中這憶阻器芯片可不是工程機器人主機使用的那個存算一體芯片。

    因為那個存算一體芯片雖然也能稱得存算一體芯片，但它的本質只是基于馮諾依曼結構的改良，實際屬于近存運算芯片。

    所以近存運算芯片的性能效率對比傳統(tǒng)計算機提升確實很大，但差距也沒有達到想象中那么多，最高上限也不過10倍差距而已。

    而現在已經設計完成的憶阻器芯片則是真正的存算一體芯片，理論上同等功耗之下，它的效率可以輕松達到傳統(tǒng)計算機芯片的百倍效能，也是最適合應用到機器人上面的芯片！”

    說起來這近存運算芯片其實早在去年2008年的3月就設計完成了，當初的設計目標是用來建設近存運算超級計算機。

    但因為林晨提前研發(fā)出來了性能算力更恐怖的3.6萬量子比特的量子計算機與憶阻器超級計算機，所以那近存運算超級計算機自然是無疾而終了。

    (本章完)