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第411章 芯片流片失败的原因竟然是日本的晶圆问题？（第5页）

GCA全称GPU Compute Accelerator，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、Matlab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多个领域，还可用在医疗、金融等行业，帮助医生更准确地诊断疾病，助力投资者做出更明智的决策，为不同领域的发展提供强大的技术支撑。

总之，根据贾维斯的描述，GCA发展起来后，未来会非常强大。

当然，这样的平台不是一天两天就能建立起来的，不过叶云州有信心，只要他看上的，没有理由做不成功。

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