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    秦小阳再次建议。

    肖罡等的就是他这句话，顺着往下说道：“我想法也是这样，不过在严厉打击之前，我们要联合相关部门控制住垃圾公司的实际受益者，让他们把钱吐出来。”

    他扫视众人，语气带着抹冷冽道：“能明白吗？”

    “明白。”

    “清楚了。”

    在得到回应后，肖罡微微颔首，提高音量道：“散会。”

    不一会。

    会议室仅剩肖罡。

    他没有着急走，而是在思考如何进一步的保护中小投资者的权益，因为刮骨疗毒，出清垃圾公司势必会引起大盘下跌，千股跌停不是不可能的。

    ……

    而在另一边。

    龙国深城。

    龙兴集团总部基地。

    在肖罡脑细胞不够用，思索《中小投资者保护权益条例》的时候，此时的陈星办公室，互联网大佬再次云集。

    “还真是黄总，幸会幸会。”

    “黄总能够弃暗投明，返回我们龙国企业大家庭，这份魄力我是自愧不如啊。”

    “黄教主久仰久仰。”

    黄任勋的出现，让前来赴会的小马哥、杰克马、刘东子、周鸿韦等一众互联网企业大佬打招呼，眼神流露出意外。

    他们真没想到，高调宣布英伟达撤离米国的黄任勋，他居然在龙兴集团总部基地。

    这也不由得让他们怀疑，陈星也参与了进来。

    黄任勋听着热情的招呼声，握手的同时回应道：“各位幸会幸会，以后还请多多关照。”

    “那是自然，有陈总搭线，我们哪里敢不关照。”

    “都是一家人。”

    “没错没错。”

    众人把话题引到陈星身上，他们的潜台词很明显，就是想打探黄任勋和陈星的关系到底如何，以便后续的商谈。

    虽说“看人下菜碟”很不尊重人，但这就是人际交往的底层逻辑，非常现实。

    就好比说日入过千万的老总，他这个圈层交流的话题都是怎么做生意，总不可能说去结交搬运工，聊怎么抬重物省力吧？

    “都别站着了，坐着聊吧。”陈星招呼的同时，表态道：“黄教主可是我费尽心思，千呼万唤才劝回国的盟友，也是我们人工智能最最最重要的一环。”

    “陈总客气了。”

    黄任勋连忙摆了摆手。

    然而陈星三个最的说出，其他互联网老总都已经知晓，黄任勋在这场商谈中的分量。

    当众人坐下，陈星做为东道主，亲自给他们倒茶的同时，抛砖引玉道：“各位还记得我说过，人工智能是大数据+大算力+大算法吧？”

    “自然记得。”

    “知道。”

    杰克马和小马哥快速回应，其他几位互联网老总则是点了点头，默认了这个说法。

    “我提供了大数据，你们在完善大算法，至于大算力，就是由黄教主来提供。”

    “哎不对。”

    突然，周鸿韦想到了什么，询问道：“陈总你不是提供过算力吗？就是前段时间的盘古超级计算机，你还让我们对接到九州Ai，算力是完全足够的啊。”

    他并不是特意给黄任勋下马威，而是想知晓问题的答案。

    上次陈星特意打电话，说可以提供超强的算力支持，他们都为之震撼了数天。

    因为大数据+大算力，龙兴集团一家就承担了。

    “这个啊，情况有点复杂，事情是这样的…”

    陈星淡然一笑，把黄任勋交出英伟达的显卡核心数据，到组建盘古超级计算机的前因后果说了出来，互联网老总也纷纷幡然醒悟。

    “原来如此，原来提供大算力的企业是黄总！”

    “怪不得，我就说算力问题怎么突然就解决了，原来是陈总和黄总已经达成了私下协议。”

    “这就解释的通了。”

    刘东子、杰克马等人目光看向黄任勋，终于明白为什么陈星说黄任勋是人工智能的最后拼图，原来是他提供的算力。

    大数据+大算法+大算力，人工智能的蛋糕自然少不了黄任勋，他们也明白了，陈星为什么突然喊他们来深城聊事情。

    黄任勋淡然一笑，目光看向陈星道：“算力只是人工智能里面微不足道的一环，替代的方式还是有的，还是要感谢陈总，能给我这个机会。”

    “黄教主客气了，产出算力的方式虽然很多，但能廉价又高效，只有你的英伟达显卡。”

    陈星来了波商业互吹。

    虽然是商业互吹，但他并没有夸大英伟达显卡的作用。

    目前来说，想要搭建超级计算机提供算力，最好的办法就是用显卡，其次是CPU处理器。

    为什么显卡最好？

    因为显卡也被叫做GPU，通俗来说就是图像处理器，它更擅长并行运算。

    何为并行运算？

    并行运算也被叫做平行计算，是通过同时使用多种计算资源来提高计算速度和处理能力。

    说白了，它就是通过将原始计算任务分解为多个子任务，并让多个处理单元同时执行这些子任务，以充分利用计算资源的方式。

    基本原理就是。

    1、任务分解：将原始计算任务分解为多个子任务，这些子任务可以并行执行。

    2、数据通信：并行计算过程中，不同处理单元之间需要进行数据交换和通信，以实现任务的协作和同步。

    3、并行执行：多个处理单元同时执行各自的子任务。

    4、结果合并：将各个处理单元的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。

    至于有着计算机大脑之称的CPU，它则是擅长逻辑和算术运算，并且倾向于顺序运行。

    最早的时候，提供算力也确实由CPU来提供，可高昂的价格，以及低效的算力提供让它逐渐被擅长并行计算的GPU代替。

    因为GPU拥有数百个甚至数千个小型处理核心，这种设计使其能够同时执行大量的并行计算任务，而CPU目前来说，十核就已经是超高核心数量的架构了。

    CPU和GPU，两者可以理解成大学生和小学生。
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