“让我看看……这到底是什么东西。”
陈腾直接打开这个东西看系统的说明介绍。
短短几分钟，陈腾就明白了这个东西到底是什么。
芯片架构。
类似于手机上的AR芯片架构。
不过可惜的是，这个FNct架构并不能给手机用。
因为手机对于芯片的要求和其他场景不一样。
芯片得够小，能耗不能太高。
否则手机的散热是完全压不住的。
很多在手机上不行的芯片，到了平板上的表现会优秀很多。
原因就在于平板的内部空间更大，可以留出更大的空间给散热。
这个FNct架构则是完全相反，追求的东西只有一个。
极限的性能。
陈腾看着系统的介绍。
如果用这个架构来造手机芯片，直接化身暖手宝。
什么火龙888，在这个架构面前都是小喽啰。
这架构方案乍一看没什么用途，但是在人工智能领域的定向抽奖当中抽出来，陈腾很快就联想到了一个应用场景。
造显卡。
对人工智能不了解的，可能理解不了显卡和人工智能之间的关系。
面对复杂的应用环境，人工智能除了要依赖庞大的数据库之外，还需要依赖强大的算力。
那么算力从何而来？
答案是芯片。
不过芯片这个词太过笼统了。
实际上，玩家们用的显卡就可以给人工智能提供算力。
乍一听这个说法貌似有些奇怪。
因为在许多人的认知当中，负责计算的一般都是电脑上的cpU，而不是显卡中的GpU。
显卡，那不是图形处理输出的吗？
实际上，随着玩家们对于游戏的要求越来越高，显卡这东西的性能也越来越强。
到现在，显卡中的GpU也拥有着很强大的计算能力。
且cpU和GpU的计算能力，并不是同一个计算能力。
在面对大量且复杂的计算时，用cpU的处理效率往往会变得很慢。
GpU强大的并行处理能力，使其面对复杂的数据时也能有高效的表现。
尤其是当人工智能面对的问题涉及到大量的浮点计算时，GpU的优势会被进一步地放大。
总而言之，GpU的性能越强，可以给人工智能提供的算力也就越强。
最后人工智能体现出来的智能程度，也就越高。
腾达想要发展人工智能，那么也不能忽视对于GpU的开发和制造。
不过陈腾可没想着一上来就造专业级显卡，来进行人工智能的研究与训练。
他想要从消费级显卡入手。
说来也是唏嘘。
很久以前在华国，游戏是人人喊打的存在。
很多人都会问游戏玩家，打游戏有什么用？
那是一个连职业选手都赚不到什么钱的时代，玩家们不能像现在一样说出打游戏也可以赚钱。
在实用主义者们看来，打游戏是毫无意义的存在。
然而在国外。