暑期实习没有微服务分布式项目吃亏吗？

这绝对是近期最硬核、也最反直觉的 AI 硬件新闻。在这个满世界都在拿 GPU 算力说事儿，拼命追求大模型通用性和灵活性的时代，多伦多一家成立不到三年的初创公司 Taalas 丢出了一颗深水炸弹：他们选择放弃一切灵活性，把 AI 模型直接硬编码进了芯片物理层。突破“内存墙”的极端解法搞底层架构的同学都知道，现在的 AI 计算碰到了一个硬边界——内存带宽瓶颈（Memory Wall）。模型越来越庞大，要把几百亿参数在显存和计算单元之间来回搬运，耗费的时间和能耗，早就远超矩阵乘法计算本身了。Taalas 的破局思路简单粗暴到了极点：既然每次算的东西结构都一样，凭什么还要搬来搬去？直接把权重存在晶体管...