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第15章 招人(1 / 2)


提起芯片,大部分人第一个想到的就是CPU处理器,

作为CPU的兄弟——显卡GPU,则经常被人忽略。

估计是因为GPU干的活,CPU也能做,所以除了游戏玩家外,都不怎么看重GPU的性能。

尤其在看到显卡的价格比CPU还贵的时候,连独显都直接不装了。

可当你对图像处理器算力要求越来越高的时候,GPU的重要性就体现出来了,

除了游戏,GPU在影像专业、人工智能甚至航天等领域都有着举足轻重的地位。

从分工和组成结构上来说,CPU就像是一栋房子的设计师和监工,而GPU则是干苦力的工人,

设计师和苦工有个共性——他们都是人,都有手有脚有脑子,只是各自擅长的不一样而已。

因为GPU主要是由ALU晶体管单元组成,高度重复使得它无论是设计还是制造,难度都要低于CPU。

但现实却是显卡比CPU卖得还贵,

如今全球主要显卡制造商因伟达,市值高达八千亿美元,是因特尔的四倍……

这就很魔幻了。

主要是因伟达运气太好了,

在虚拟币以及人工智能这两個超级风口下,硬生生把因伟达捧上天了。

至于为啥那些能造CPU的大厂不去造GPU?

就像造燃油车的车企没法突然造新能源车一样,因特尔等CPU大厂也是需要时间反应的,但等他们反应过来,因伟达都已经坐稳半壁江山了。

因特尔尚且如此,国内的芯片制造就更别说了,目前搞显卡的基本是组装代工厂。

如今这两个风口依旧,于公于私,康驰也想在这块做出点成绩。

从更长远的角度来看,康驰肯定会进军相机、手机、电脑等制造领域,而这些都绕不开芯片制造,现在提前布局,到时候就没那么被动。

所以他现在的目标,就是先造出一张对他而言,最容易造出来的显卡,然后用通用经验对这张原型机进行升级,等级提升差不多了,再通过工艺解析,得到整个产业链的技术。

通过不断查阅国内外的资料和论文,康驰很快就找到了2D加速卡的相关资料,

这种过时的东西,设计图还不算复杂,他仔细琢磨了几个小时,就对其中的原理有了个一知半解。

不过驱动程序的算法这块,却让康驰很是头疼。

[要确定两个像素中哪一个更接近路径,需要测试这两个像素偏移的差:

Dlower-Dupper=2m(Xk+1)-2Yk+2b-1

……]

看着天书一样的论文,康驰感觉自己就像个小学生,

这哪怕找到了能用的算法,估计他都不知道……

“算了,等显卡造出来了,再找个人写个驱动就行了。”

专业的事,还得交给专业的人。

接下来,就是考虑怎么真正造一张图形卡了。

康驰又查阅了一下资料,了解了芯片制造过程后,头更大了。

太难了……

从制造单晶硅片,到光刻、蚀刻、封装,中间没有一个环节是简单的!

要去哪找能造芯片的设备呢?

康驰苦思冥想,突然想起自己上辈子读大学的时候,曾经有个校企合作项目,那些合作企业都是可以借用学校实验室的。

于是抱着试一试的态度,康驰给离东阳比较近,在半导体这块又很专业的苏省大学微电子研究院发一份邮件,看看能不能得到一点帮助。

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第二天上午,康驰和方启明在进行简单的准备后,大秦光学的镜头生产线开始了试运行。

在经过康驰的培训,方启明很快就学会了控制这三台大机器,

他们两人的分工合作,方启明造零件和检测,康驰负责组装,效率杠杠的。

不过问题很快就出现了,

这三台机器的产能是每小时40个镜头,

但康驰组装的速度,只能勉强达到10个,完全跟不上机器的速度。

而只负责传料的方启明,则有很多时间都是空着的,见康驰忙个不停,忍不住提议:

“康哥,要不你教我组装?两个人一起组装,熟悉了之后说必定能跟上机器的速度。”

康驰停下了手里的活,琢磨了片刻。

他先是在心里默默算了一笔账,

以每天8小时的工作时间计算,这条生产线可以产出320个镜头,每个月开工22天就是7040个,

如果这些镜头都能卖掉,流水就有60万左右。

而成本方面,原材料、房租水电、快递费之类的杂项,大概占50%左右。

免费换新的店铺政策在前期可能没啥影响,但到了中后期,可能会是一个不小的负担。

回收的镜头在转完通用经验后,有些材料可以投入机器里重复利用,能节省一定的成本,但也有的材料属于无法回收的废品。

因此估计还要拿出10%的钱来补贴免费换新活动。

所以剩下的40%利润,大概


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