美資實現顯卡矩陣方法，非常簡單。

因為設計顯卡最初目，玩遊戲。

而輔助批量計算，cpu功耗。

也就把簡單繁瑣任務，比如視頻解碼，構圖、繪圖渲染，交給批功率cpu，令主cpu時間其事。

所以顯卡又叫圖形處理器、圖形加速器。

麼，顯卡以把張圖片代碼，分成位，或者位，或者位，然後并處理為‘像素塊’，再進構圖、繪圖、渲染，最終把像素塊彙總到顯示器，形成張圖片。

肯定以處理‘數唯讓頭疼矩陣’。

隻過幾，沒到‘輔助批量計算’以應用到基因測序。

現美資之後，直接把技術拿來，再套用個操作系統，用于驅動顯卡矩陣，也就搞定切。

甚至得益于dfxsli技術（靈活伸縮連接接），也就‘把兩張或以顯卡連起，作單輸使用，從而達至繪圖處理效能加強效果’，進步提顯卡矩陣效率。

以及得益于crossfire技術（顯卡交），設置個顯示器，對顯卡矩陣進分區、監視，提準确率。

還得益于cuda(統計算機設備架構），把顯卡矩陣編制成‘個超級顯卡’，方便維護管理。

而以技術，其實都已經公開。

并且當顯卡賣點，肆宣傳。

所以美資壓根就沒過，以搞基因優化顯卡矩陣式算法元農業，竟然連這麼簡單東都沒。

以至于科技局輕輕松松就從互聯網，搜刮堆‘輔助批量計算’應用、驅動、ui操作頁面件設計方案。

其包括：

矩陣乘法并化，比如把矩陣a矩陣b劃分個子矩陣，然後把子矩陣乘積計算任務，劃分為個并任務，然後gpu處理核同時執。

管理，比如把顯進分區，再入矩陣數據，然後設置管理系統，減訪問開銷、提訪問數據。

算法優化，比如使用循環剝離、向量化等技術，優化矩陣乘法計算過程。

共享儲：比如根據矩陣數量，設置個額速儲器，用于臨時儲數據，跟些區别。

如此來，于理論層次科技局，等顯卡到貨後，再搞個簡陋操作系統，也以擁顯卡矩陣。

餘陽踏查完科技局計算機務，得以信息，回另個時空所見所聞，覺科技局還點真本事。

當然，組建礦機難，組建數據務器也難，因為這全忽悠燒錢玩兒。

壓根沒麼技術含量。

過，令其擔。

科技局竟然老摩根為長，令通用聯盟（通用儀器、通用電氣、通用動力、通用醫療等等，除通用汽車，美帶通用倆字，基本都老摩根投資或控股），從貝爾實驗，搬誕于，目已經研究子計算機。

并且台。