第411章 芯片流片失败的原因竟然是日本的晶圆问题? 第(2/3)分页

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的技术员。

    

    “哦,什么问题?”

    

    “这块晶圆的杂质明显偏多,还有,大部分面积有晶体缺陷。”

    

    梁梦松一听,亲自前去查看。

    

    “董事长,小杨说道没错,这块晶圆材料确实有问题。”梁梦松看完后说道。

    

    “好,继续检测。”

    

    叶云州肯定,既然发现了一块有问题,必定能够发现更多。

    

    果不其然,随后的两小时里又检测出了几十片有缺陷的晶圆材料。

    

    “梁博士,你先拿今天检测合格的晶圆材料,安排明天继续流片。”

    

    “好的,董事长。”

    

    现在梁梦松也高度怀疑流片不成功的罪魁祸首是晶圆材料问题了。

    

    “好了,大家先下班吧,以后大家在材料检测的时候一定要细心。嗯,还有,让我们供应链的负责人联系SU公司的人,竟然给我们提供那么多有缺陷的晶圆材料,让SU公司给我们星耀半导体一个合理解释。”

    

    叶云州说完,带着助理苏瑶离开了工厂。

    

    回到办公室,叶云州问苏瑶:“战略规划部的叶伟信去哪里了?这两天我怎么都没见到他?”

    

    “董事长,伟信总他们巡店去了。”

    

    “巡店?”

    

    “伟信总,李总,陈总都去巡店了。”苏瑶说道。

    

    高层巡店是叶云州规定的。

    

    其实世界上的成功品牌,不管是三星还是苹果公司都有高层巡店的传统。

    

    高层巡店有很多作用。

    

    比如能了解市场一线情况,提升品牌形象,优化门店运营管理,激励员工与团队,推动产品销售与市场推广等。

    

    “苏瑶,你先下班吧。”叶云州看了看时间,对苏瑶说道。

    

    “呃,董事长,我还有好些工作还没做完,今天得加班呢。”

    

    “好,那你去忙吧。”叶云州挥挥手。

    

    苏瑶看着叶云州,十分无语,苦着脸离开他的办公室。

    

    叶云州沉下心来,开始开发另一个重量级的产品GcA。

    

    GcA全称GpU pute Aelerator,对标的是明年英伟达发布的cUdA。

    

    GcA有什么作用呢?

    

    首先它能加速计算性能。

    

    GcA可利用GpU的强大并行计算能力,将计算任务分解为多个并行线程在GpU上同时执行,大幅提升计算速度,在处理大规模数据和复杂计算任务时,相比传统cpU计算优势明显,如科学计算中的物理、化学、生物模拟,以及机器学习中的神经网络训练等领域,可使计算效率提升数倍甚至数十倍。

    

    其次,其可以降低开发难度。

    

    采用仓颉、c、c++、Fortran、python、atb等常见编程语言,降低了GpU编程门槛,让更多开发者无需深入掌握复杂图形编程知识,就能编写高效的并行计算程序,吸引了众多开发者投身相关应用开发,将会推动GpU计算领域的发展。

    

    再就是,推动技术创新。

    

    作为星耀半导体软件生态的基础,以后星耀半导体中的GpU产品均会基于GcA构建,为软件创新提供了强大支持,推动人工智能、大数据处理等领域的技术发展,使GpU的应用范围从传统的图形处理拓展到更广泛的科学计算、数据分析等领域,为以后星耀半导体的GpU产品称霸天下提供保障。

    

    最后,打造深度学习的基础设施。

    

    作为穿越者,他知道未来大模型的强大的。

    

    GcA将为众多主流深度学习框架提供了强大的加速支持,成为深度学习框架的标配,开发者通过简单设置即可利用GpU进行高效的训练和推理任务,从而大幅提升计算性能,加快深度学习模型的训练和优化速度,推动人工智能技术的快速发展。

    

    当然,GcA发展起来后还能促进跨领域应用。

    

    涵盖了图像与视频处理、计算生物学和化学、流体力学模拟、ct图像再现、地震分析以及光线追踪等