核函数，是小百架构实现高效并行运算的核心载体。整套架构的并行计算工作，全得靠小白核函数来落地。

这些小白核函数跑在GPU上。

每一个核函数运行实例，都独立对应一条运算线程。

开发的时候，赵卫国可以写小白C/C++代码，搭配专属的语法和操作指令，来自定义编写和调用这些核函数。

不止如此，小白架构还搭了一整套完善的开发工具链和函数资源库，专门针对GPU编程和并行计算的各种场景。

配套资源包括专用的编译器、调试工具、性能检测分析软件，还有各种专业化的数学函数库。

靠着这套辅助开发工具，赵卫国写代码、调试、做性能迭代优化，效率高得不是一星半点，系统综合性能也被夯得死死的。

从芯片底层的架构原理来看，机器学习的核心运算其实就是大规模矩阵运算加多线程并行计算。

所以，适配这套智能系统的芯片，并行运算能力必须顶尖，得能稳稳扛住海量高强度复杂计算任务。

要达标这种超高性能标准，就得定制开发海量的专属运算单元，再搭配多通道数据流转、并行指令处理等一系列核心技术。

现在市面上普及的那种365nm制程芯片，不管是运算性能还是硬件架构，都够不着这么严苛的要求。

另外，芯片研发设计的时候，还得兼顾两件事：低功耗运行，超高能效输出。

机器学习这活儿，对算力输出强度和功耗控制精度，要求都极其苛刻，两方面都别想糊弄。

芯片要是做了低功耗优化，设备在海量数据处理、复杂模型运行这些高负荷场景下，才能一直保持稳定高效的运行状态。

围绕这个核心目标，赵卫国专门给芯片电路架构做了定制优化，融合低功耗制程工艺、智能功耗管控这些技术，最后顺利把低能耗的设计指标拿下来了。

与此同时，高速的数据传输和存储性能，也是这款芯片必须有的核心能力。

机器学习作业对数据吞吐效率、读写速度要求本来就极高，没有强悍的存储传输性能，根本撑不住海量数据运算和模型参数的快速调取、存储。

为了保证数据交互和传输过程又稳又快，芯片搭载了高速数据总线和专业传输接口，硬是搭出了一套稳定、高速的数据传输通道。

再加上片上高速缓存、高性能内存控制器这些核心硬件配置，数据读写流程被进一步提速，高频次、大规模的数据存取作业，也有了充足性能支撑。

计算架构方面，这款芯片需要适配量化计算机制，全面覆盖机器学习场景下各种基础运算——浮点乘加、各类激活函数运算，这些核心操作一个不能少。

为了进一步提升整体运算效率、降低能耗，芯片还兼容了定点数计算模式。用量化计算替代一部分高精度浮点运算，有效减少整体运算量的同时，也能把功耗精准管控住。