他要把这条历史验证过的正确道路,直接铺在九章的面前。



吴泽明思考了片刻,眉头逐渐舒展。



“绝妙的想法。”吴泽明赞叹道。



“python的语法非常简单,对于那些数学系、统计学系转行过来的算法人员来说,几乎没有学习成本。”



陈默也兴奋地搓了搓手。



“对,底层我们把性能压榨到极致,上层给他们最丝滑的体验。这样就能形成巨大的差异化优势。”



然而,就在大家都觉得找到破局之道时,邓常春泼了一盆冷水。



“方案是完美的,但我们在技术实现上存在一个巨大的坑。”



邓常春面色凝重地看着大家。



夏冬示意他继续说。



邓常春打开电脑,调出了几个开源项目的资料。



“这类的深度学习计算框架,就算是用python做上层抽象,它也必须依赖极其庞大且成熟的基础运算包。”



邓常春指出了关键所在。



“比如矩阵运算、多维数组处理,还有复杂的数据结构分析。”



“如果这些基础运算包不成熟,我们在上面盖大楼就是空中楼阁,性能会慢得令人发指。”



彭硕也意识到了这个问题,紧跟在后补充。



“目前python社区里,有几个相关的底层包正在起步。比如nupy处理数组,pandas处理数据结构。”



彭硕叹了口气。



“但是,这些技术还非常不成熟。漏洞多,效率低,根本支撑不起我们庞大的计算框架需求。”



吴泽明核实了一下网上的数据,肯定了邓常春和彭硕的说法。



“确实如此。如果强行基于现在这种半成品的底层包去写框架,最后跑出来的计算速度会被c++原生代码按在地上摩擦。”



吴泽明看向夏冬。



“到时候开发者反而会骂我们的九章平台性能太垃圾。”



会议室里的气氛瞬间冷了下来。



这是一个极其现实的硬伤。



在这个时间节点,整个全球的开源生态都还没有进化到那个地步。



巧妇难为无米之炊。



夏冬靠在椅子上,表面上稳如泰山,内心却在疯狂吐槽。



确实有点麻烦。



然后夏冬在心里暗骂:老黄啊老黄,你要是刚才乖乖跟我合作,大家都有钱赚,我还能省不少事。



现在倒好,你不识抬举,非要跟我硬刚。



搞得我不仅要自己搞框架,还要去填这些开源基础包的技术坑。



夏冬心里很清楚,如果全靠自己公司的团队去从零开始重构优化nupy和pandas这种底层架构,需要耗费海量的人力和时间。



可能要几个月甚至一年。



但商场如战场,时间是不等人的。


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