算。和通用类型数据运算不同，gu擅长的是大规模并发计算，gu的计算大部分是计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次的那种类型。

就像你有个工作需要计算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。

而cu就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授的工资就顶二十个小学生，你要是老板你会雇佣哪个？u就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。所以gu特别适合去做破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务可以分给一个小学生去做。u的运算速度取决于雇了多少小学生，cu的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。u也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要cu来把数据喂到嘴边才能开始干活，还是靠cu来管的，毕竟一国不能有二主，做主的只能有一个。

仓耀祖想要搞人工智能和物联网，那么也离不开图形处理器gu，神经网络算法啊，机器学习啊这些都离不开gu，在未来，gu会进一步发展，相应的张量处理器tu和神经网络处理器nu也会被研发出来。

仓耀祖的这些后续布局现在都还只是远景，需要等他把半导体产业的问题解决个七七八八之后才能开始进行研发。所以现阶段，仓耀祖还在打基础，他采取的办法就是产学研深度融合，紧抓大学联盟，成立多家科研企业，投入大量资金，不断积累人才和技术。

在发展半导体产业的过程中，仓耀祖不但有精准的眼光，还有巨量的资金，有钱才能跑得快，看得远就能保证不走弯路，这就是仓耀祖现在最大的优势。有钱才能搞科研，搞了科研才能做企业，企业做好了才能卖产品，大量卖产品才能有钱，才能通过实践反馈到科研上，应用生态在芯片行业尤为重要。

芯片行业的门槛高主要高在几个方面，比如芯片设计、材料工艺，加工工艺和封装测试等。有时芯片设计能做好，但是加工环节被卡了脖子也会导致全盘失败。这是一整个应用生态，适用木桶效应，不能有短板。

有了芯片就要在实际产品上应用，之后才能不断验证和改进。只有在一次次的产品迭代中，才能取得最后的成功。芯片产业是一个系统工程，这就是芯片产业发展的困难之处。

u这个行业，现阶段仓耀祖给了英伟达一个突破的方向，并要求他们尽可能多地使用riscv架构，等到英伟达成长起来，会对仓耀祖的各项产业布局起到关键的作用，这就达到了仓耀祖的目的，他现阶段不可能每一项技术都去研究，还是得多拉盟友，打造出一个技术产业联盟来，是他最好的发展道路。

接下来几年就要迎来显卡厂商的大洗牌了，ati和英伟达双雄争霸的格局即将上演，仓耀祖只要好好看戏就好。

现阶段，仓耀祖还没有大跨步进入硬件领域的心思，他要做的就是发挥u盘和3播放器在业界的先发优势，通过技术壁垒把这两块市场牢牢占住，夯实山腰科技的发展基础，这也算是小产品撬动大行业了。

对仓耀祖来说，，每分钟几十万上下还真不是吹的，每一分钟他都有不少的利息要还，每一分钟也有不少的利润产生，至于哪个多还真不好计算，反正，时间就是金钱这句话，在仓耀祖这里还真就是一个实打实的真理。

按理来说，仓耀祖是不应该分心的，但是，科研这些东西，已经有很多人在搞了，杨斯正、倪光南、杨崇山，他们都在为华夏的科技产业出力，即使仓耀祖去做，也不可能比他们做得更好，仓耀祖自然