孔祥重，华裔美国人，美国国家工程院院士。他在1978年提出了脉动阵列理论，写出了一篇颇为出色的论文。
简单来说，不管是cpu还是gpu，在做运算的时候，数据都需要在內存和计算单元之间搬运。
每次算一个数，都要从內存读a的一行、b的一列，算完再写回內存。数据搬运需要时间，功耗也很高。
脉动阵列的做法，是让数据像脉搏一样在阵列中流动，每个计算单元只和相邻的单元通信，不需要反覆访问內存。
陈一然自己仔细思考，加上茉莉的一点点灵感，决定採用这种方式做一个专用晶片。
全连接层，卷积层都是矩阵运算，一个256x256的脉动阵列，功耗只需要75w，远低於gpu和cpu。
而用了deeplow框架的搜索和视频网站需要大量的ai推理。
搜索上查询理解，结果排序，还是个性化推荐，甚至是语音搜索。视频上的视频推荐，理解，包括各种新技术，比如自动生成字幕，识別物体，场景识別。甚至於检测暴力色情內容，解放人力。
使用脉动阵列技术做的张量处理器，都可以节省至少十倍的成本。
当然缺点也有，那就是通用性很差，脉动阵列天生適合算矩阵乘法，跑神经网络非常有优势，但是其他计算上就完全不行了。其次就是编程难度相当大，需要的生態会更加复杂。
不过在节省的成本面前，这些都不是什么问题。
现在豆包的民用化已经开始让苹果和三星开始布置大量的伺服器，而现在的硬体和2026年根本没法比，所以大部分人都无法使用满血版。
就算这样，成本都已经非常嚇人，也就是苹果和三星不缺钱，还可以短期內给予支持。
所以一种新的专用晶片，已经迫在眉睫。
陈一然看著自家eda软体上的各项参数，有点犹豫地问：“基本就是这样了，你再想想办法，模擬混合信號真的没办法一步搞定吗？”
毫无办法，就算我们拥有现在最强eda，但是真到製造上，我还是认为至少需要3到6个月才能完成流片，这已经是我们把设计做到极限的结果啦。
我还是推荐，先找三星做，万果园晶圆厂第一个大项目就搞这个，实在有点超纲了。】
“这不是特意搞了两种，普通版本的，可以放在手机pad上作为协同晶片的，万果园应该能做出来吧。总得试试，否则总是不行啊。
而且你也说了，这玩意相当玄学，万一呢，没准万果园气运加身，比三星那边还快也没准。”
ヾ(≧▽≦*)o很好，我很佩服你的乐观精神！】
“也没准很顺利呢，当初loweda开业的时候，我们可是把所有能拜的都拜了，总有几个神仙可以保佑一下吧。”
╮(╯▽╰)╭那我也帮你拜一拜，希望未来的赛博神仙茉莉保佑我们的张量处理器可以顺利。】
“你什么时候给自己安排的名头。”
啊，那天你不是说回头让我和皮蛋未来都可以当世界领袖吗，他管全球狗界，我管全球机器人，╥﹏╥...你难道是骗我的。】
“额，没骗你，但是我也没想到你还能给自己安一个赛博神仙的名头啊。我以为，你顶多自称个天网啥的。行吧行吧，就允许你当赛博神仙吧，你来保佑一下一切顺利。”
︿(￣︶￣)︿好的，但是狗界领袖也需要出去玩了，皮蛋在边上嘰歪半天了啊。】
陈一然带著皮蛋出去玩了一圈，然后去了趟公司。
在办公室，高德伟十分无奈地说：“老板啊，我们公司现在都说自己已经被拋弃了，你现在是几个月都不来一趟，连公司留言板的问题都回答得越来越慢了。”
陈一然尷尬地说：“我那不是忙吗，赶紧把咖啡项目组都叫过来，我赶紧把任务布置下去，皮蛋刚才还没跑爽呢，你看这个不乐意。”
高德伟看了一下脚下正在咬他鞋的皮蛋，很无奈地出去喊人了，皮蛋他可惹不起，高德伟很確定自家公司资產全加一块在老板心中都不如皮蛋重要。
项目组叫咖啡，是因为陈一然已经决定，伺服器所用的张量处理器叫做摩卡，给其他设备所用的协处理器叫做拿铁。
虽然陈一然已经完成了架构定义，核心算法，ai辅助优化。
但晶片的设计还需要很多麻烦的活，rtl实现，流程执行，版图细节，工艺磨合，测试验证。
这些很多都是很辛苦的工作，这就要交给手下人来做了。
项目组的几个组长过来之后，陈一然在黑板上开始安排任务。
他在左边画了一个256乘256的阵列图，標了int8，功耗75瓦，写了个m。右边画了一个128乘128的阵列，標了15瓦以內，写了个l。
“摩卡m版用於伺服器端，给苹果的搜索和视频推理集群用。目前决定用三星28纳米產线流片。拿铁l版用於手机平板还有一些其他终端，做协处理器跟苹果a系列贴一起，目前先决定交给万果园！”
半个小时后，完成了布置的陈一然带著皮蛋就溜出了公司。
赶紧带著皮蛋又去公寓玩了一圈就赶紧回了家，陈一然准备开始研究一下建筑学。
毕竟在他自己的拉奈岛上，他还没有自己的行宫呢。