号。

    这个账号有鼎盛云内部权限，可以调用专门用于大模型训练的GPU集群。这种GPU集群在鼎盛云，乃至各家云服务提供商那里，根本就不是普通客户打开网页、充值余额就能买到的服务。

    有钱你也买不到。

    所以韩路一能拿到鼎盛的算力，的确是走了一条大大的捷径。

    赵文渊承认这一点，但他也很不爽，因为他们还得防着鼎盛偷标注数据。

    这一轮训练出来的汤圆，只能是“残血版”。

    最核心、最值钱、最能体现源智科技优势的那部分数据，赵文渊根本不敢往鼎盛的集群里放。

    就像一个特级厨师终于借到了顶级厨房，却只能把最精华的调料藏起来，用一半的配方做菜。

    这怎么可能做出发光的料理呢？

    不过，这些都不是赵文渊现在最烦的。

    真正让他烦躁的，是韩路一从京城回来之前，给他下的新任务研究国产显卡的适配。

    离开京城的时候，赵文渊兴奋的上了飞机。

    甚至可以说是热血上头。

    国产算力、自主可控、摆脱海外GPU生态，让大规模大模型训练和推理在国产显卡上成为可能。

    这几个关键词一拎出来，就能让技术人心跳加速热血沸腾。

    赵文渊甚至在飞机上就建了个文档，列了好几页的计划。

    《汤圆模型国产算力适配路线图》

    然后赵文渊一下飞机，连家都没回，直接拖着行李箱去了办公室。

    他接了一杯咖啡放在桌上，打开电脑，挽起袖子，就准备扯断套在国产显卡上的生态枷锁。

    结果，赵文渊一头撞在了墙上。

    不，甚至不能说是一堵墙

    那简直是一座山。

    CUDA生态困境，这个当年在谷歌折磨他的噩梦，这次又以更可怕的姿态出现了。

    在普通人眼里，显卡就是显卡，国外显卡能算，国产显卡也能算，无非就是性能高点或者低点。

    但对做AI大模型的人来说，显卡可不是一块单独的硬件，它背后是一整套生态。

    最底层是驱动，驱动之上是运行时，运行时之上是编程模型，编程模型之上是算子库、通信库、编译器、调试器、性能分析工具。

    再往上，才是PyTorch、TensorFlow、JAX这些训练框架。

    而大模型训练，又站在这些框架之上，调用各种高度优化过的算子和分布式训练能力。

    英伟达的CUDA生态就像是一座已经修建了十几年的超级城市，水电消防医院等等基础设施都已经运转了好多年了。

    而训练大模型就像在这个城市里举办一场大型的体育赛事。

    数十万的游客涌进来，对整个城市的承载能力都是巨大的考验。但因为是超级城市，所以在精心调度之下，还能做的到。

    而换成别的生态呢？你在大城市旁边的小镇，说我能不能也开个世界杯啊？

    当然可以试试，但这不是叫两个足球队过来踢球那么简单，这个小镇从地下管网到商业生态都得重建一遍，等到它也成了超级城市了，就可以了。

    更要命的是，全世界的人都已经习惯了这个老城市的规矩了。他们写代码的时候默认CUDA可以调用，默认用的是英伟达的显卡，论文上说的也都是在英伟达上才能跑通的用例。

    不用英伟达？那你自己试试吧。

    本来能跑的代码，把CUDA的依赖删掉，一下冒出一千个错误来，修完了第一个错误，又冒出一千个来。

    模型能跑，不代表能跑的快；小模型能跑，不代表大模型能跑；单卡能跑，不代表多卡能跑；多卡能跑，不代表千卡集群能稳定训练几十天。

    而大模型最可怕的地方就在这里，它不是“能跑”就算成功，它还必须稳定、必须高效、必须鲁棒。

    必须能在极端昂贵的算力成本下，把每一张卡的利用率压到足够高。

    否则你花同样的钱，别人训练一个月，你训练三个月。别人烧一千万，你烧三千万。

    最后模型效果还不一定赶得上。

    赵文渊潜心研究了两天，越研究，脸色越难看。最大的困难不是技术上完全不可行。恰恰相反，很多东西理论上都有办法做。

    最大的问题是，工程量太大了。

    这不是一个天才程序员闭关三个月就能解决的问题。

    这是业内十多年、无数公司、无数开发者、无数论文、无数开源项目共同堆起来的生态。

    这就像愚公移山，别说是赵文渊一个人，别说是源码科技模型组的这点人，就算韩路一给他几百人的开发团队，花个几年时间，可能也就能把最核心的部分做一个可用版本。

    这现实吗？

    不