还得益于CUDA(统一计算机设备架构)，把显卡矩阵编制成‘一个超级大显卡’，方便维护和管理。
而以上技术，其实都已经公开。
并且当做显卡卖点，大肆宣传。
所以美资压根就没想过，可以搞出基因优化和显卡矩阵式算法的三元农业，竟然连这么简单的东西都没有。
以至于科技局轻轻松松就从互联网上，搜刮了一大堆‘辅助批量计算’的应用、驱动、UI操作页面和硬件设计方案。
其包括：
矩阵乘法的并行化，比如把矩阵A和矩阵B划分多个子矩阵，然后把子矩阵的乘积计算任务，划分为多个并行任务，然后在GPU的处理核心上同时执行。
内存管理，比如把显存进行分区，再存入矩阵数据，然后设置管理系统，减少内存访问开销、提高内存访问数据。
算法优化，比如使用循环剥离、向量化等技术，优化矩阵乘法的计算过程。
共享存储：比如根据矩阵数量，设置一个额外的高速存储器，用于临时存储数据，跟内存有些区别。
如此一来，存在于理论层次的科技局，等显卡到货后，再搞个简陋的操作系统，也可以拥有显卡矩阵。
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