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第411章 芯片流片失败的原因竟然是日本的晶圆问题（第2页）

“这块晶圆的杂质明显偏多，还有，大部分面积有晶体缺陷。”

梁梦松一听，亲自前去查看。

“董事长，小杨说道没错，这块晶圆材料确实有问题。”梁梦松看完后说道。

“好，继续检测。”

叶云州肯定，既然发现了一块有问题，必定能够发现更多。

果不其然，随后的两小时里又检测出了几十片有缺陷的晶圆材料。

“梁博士，你先拿今天检测合格的晶圆材料，安排明天继续流片。”

“好的，董事长。”

现在梁梦松也高度怀疑流片不成功的罪魁祸首是晶圆材料问题了。

“好了，大家先下班吧，以后大家在材料检测的时候一定要细心。嗯，还有，让我们供应链的负责人联系SUMCO公司的人，竟然给我们提供那么多有缺陷的晶圆材料，让SUMCO公司给我们星耀半导体一个合理解释。”

叶云州说完，带着助理苏瑶离开了工厂。

回到办公室，叶云州问苏瑶：“战略规划部的叶伟信去哪里了？这两天我怎么都没见到他？”

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“董事长，伟信总他们巡店去了。”

“巡店？”

“伟信总，李总，陈总都去巡店了。”苏瑶说道。

高层巡店是叶云州规定的。

其实世界上的成功品牌，不管是三星还是苹果公司都有高层巡店的传统。

高层巡店有很多作用。

比如能了解市场一线情况，提升品牌形象，优化门店运营管理，激励员工与团队，推动产品销售与市场推广等。

“苏瑶，你先下班吧。”叶云州看了看时间，对苏瑶说道。

“呃，董事长，我还有好些工作还没做完，今天得加班呢。”

“好，那你去忙吧。”叶云州挥挥手。

苏瑶看着叶云州，十分无语，苦着脸离开他的办公室。

叶云州沉下心来，开始开发另一个重量级的产品GCA。

GCA全称GPUComputeAccelerator，对标的是明年英伟达发布的CUDA。

GCA有什么作用呢？

首先它能加速计算性能。

GCA可利用GPU的强大并行计算能力，将计算任务分解为多个并行线程在GPU上同时执行，大幅提升计算速度，在处理大规模数据和复杂计算任务时，相比传统CPU计算优势明显，如科学计算中的物理、化学、生物模拟，以及机器学习中的神经网络训练等领域，可使计算效率提升数倍甚至数十倍。

其次，其可以降低开发难度。

采用仓颉、C、C++、Fortran、Python、Matlab等常见编程语言，降低了GPU编程门槛，让更多开发者无需深入掌握复杂图形编程知识，就能编写高效的并行计算程序，吸引了众多开发者投身相关应用开发，将会推动GPU计算领域的发展。

再就是，推动技术创新。

作为星耀半导体软件生态的基础，以后星耀半导体中的GPU产品均会基于GCA构建，为软件创新提供了强大支持，推动人工智能、大数据处理等领域的技术发展，使GPU的应用范围从传统的图形处理拓展到更广泛的科学计算、数据分析等领域，为以后星耀半导体的GPU产品称霸天下提供保障。

最后，打造深度学习的基础设施。

作为穿越者，他知道未来大模型的强大的。

GCA将为众多主流深度学习框架提供了强大的加速支持，成为深度学习框架的标配，开发者通过简单设置即可利用GPU进行高效的训练和推理任务，从而大幅提升计算性能，加快深度学习模型的训练和优化速度，推动人工智能技术的快速发展。

当然，GCA发展起来后还能促进跨领域应用。

涵盖了图像与视频处理、计算生物学和化学、流体力学模拟、CT图像再现、地震分析以及光线追踪等多个领域，还可用在医疗、金融等行业，帮助医生更准确地诊断疾病，助力投资者做出更明智的决策，为不同领域的发展提供强大的技术支撑。

总之，根据贾维斯的描述，GCA发展起来后，未来会非常强大。

当然，这样的平台不是一天两天就能建立起来的，不过叶云州有信心，只要他看上的，没有理由做不成功。

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