ensorFlow和PyTorch这类主流计算框架。
Python因为其胶水语言的特性和极其接近自然语言的语法，在未来统治了AI开发领域。
他要把这条历史验证过的正确道路，直接铺在九章的面前。
吴泽明思考了片刻，眉头逐渐舒展。
“绝妙的想法。”吴泽明赞叹道。
“Python的语法非常简单，对于那些数学系、统计学系转行过来的算法人员来说，几乎没有学习成本。”
陈默也兴奋地搓了搓手。
“对，底层我们把性能压榨到极致，上层给他们最丝滑的体验。这样就能形成巨大的差异化优势。”
然而，就在大家都觉得找到破局之道时，邓常春泼了一盆冷水。
“方案是完美的，但我们在技术实现上存在一个巨大的坑。”
邓常春面色凝重地看着大家。
夏冬示意他继续说。
邓常春打开电脑，调出了几个开源项目的资料。
“这类的深度学习计算框架，就算是用Python做上层抽象，它也必须依赖极其庞大且成熟的基础运算包。”
邓常春指出了关键所在。
“比如矩阵运算、多维数组处理，还有复杂的数据结构分析。”
“如果这些基础运算包不成熟，我们在上面盖大楼就是空中楼阁，性能会慢得令人发指。”
彭硕也意识到了这个问题，紧跟在后补充。
“目前Python社区里，有几个相关的底层包正在起步。比如NumPy处理数组，Pandas处理数据结构。”
彭硕叹了口气。
“但是，这些技术还非常不成熟。漏洞多，效率低，根本支撑不起我们庞大的计算框架需求。”
吴泽明核实了一下网上的数据，肯定了邓常春和彭硕的说法。
“确实如此。如果强行基于现在这种半成品的底层包去写框架，最后跑出来的计算速度会被C++原生代码按在地上摩擦。”
吴泽明看向夏冬。
“到时候开发者反而会骂我们的九章平台性能太垃圾。”
会议室里的气氛瞬间冷了下来。
这是一个极其现实的硬伤。
在这个时间节点，整个全球的开源生态都还没有进化到那个地步。
巧妇难为无米之炊。
夏冬靠在椅子上，表面上稳如泰山，内心却在疯狂吐槽。
确实有点麻烦。
然后夏冬在心里暗骂：老黄啊老黄，你要是刚才乖乖
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