第一百九十一章 分成两段的人生
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沈丛云放下手机，把目光放在了电脑屏幕上。
浏览器打开，上面是一个人的LinkedIn主页。
Songran Jiang，连个照片也没有，上面的工作履历也非常简单。
2011年到2020年在谷歌工作，在TPU团队担任Staff Engineer（L6），对应鼎盛的P8，高级专家。
2020年跳槽到一个晶片创业公司做Head of Infrastructure（基础设施负责人），一直到现在。只有一个职位，具体的工作内容完全空白。
关掉浏览器，沈丛云又打开了桌面上的一个文件夹。这里面是沈丛云从其他渠道搜集到的、关於江松然的资料。
江松然在谷歌的时候一直在TPU团队，从软体到硬体都有涉猎，带过几个大项目，升职速度堪称坐火箭。
跳槽後，他是那家创业公司的一号员工，从零到一把一套千卡级别的显卡训练集群带了出来。这种活儿全球做出来过的人不超过两位数，他是其中之一。
简单来说，这是一个极度低调的圈内大佬。在AI基础设施的领域里成就斐然，但是出了圈子就不太知名。
这样的人物离职回国，的确牵动了整个AI圈老板和猎头的心，不差他沈丛云一个。别说鼎盛了，就他所知，鹏城那边也有人专门飞过来，就为了劝江松然加盟。
这样的人才，韩路一一定不想错过，可是沈丛云这边已经黔驴技穷了。
电话打不进去，微信加不上，邮件不回，你还有什麽办法，总不能去他家堵他吧，问题是你也得知道他家在哪啊？
沈丛云把这些资料打包好，飞书发给了韩路一。
很快，韩路一回复了：「来十三楼一趟。」
沈丛云赶紧在那条信息上点了个大拇指，收起笔记本电脑出了办公室。
到了十三楼，韩路一和赵文渊正并排坐在电脑前面，屏幕上正开着沈丛云刚发过去的资料。
韩路一先挥手示意沈丛云坐在面前的空椅子上，然後开门见山的问道：「怎麽了，不太顺利？」
「韩总，电话不接，邮件不回，连联系都联系不上。」沈丛云的声音低低的，他觉得是自己办事不力。
韩路一转头问赵文渊：「文渊，你认识吗？」
赵文渊摇摇头，他入职谷歌的时候江松然已经离职了。两人工作的领域也不太一样，一个偏理论研究，一个偏工程实践。虽然都在矽谷，两人可能有共同的朋友，但没有直接的交集。
突然他想起什麽，拿出微信搜了一下江松然的名字。
赵文渊有几个谷歌华人微信群，什麽吃喝玩乐群、徒步群、摘樱桃群，都是他在谷歌那几年陆陆续续加的，也许江松然也在里面。
这一搜还真搜出来了，是一个叫【海城人在谷歌】的群，从赵文渊加进去里面就没人说话。
赵文渊顺着点进江松然的名片，又点开他的朋友圈，只展示最近六个月，里面只有一条，是一张在医院病房里的照片，只拍了病床，没拍人，底下配了一句话——「你永远不知道明天和意外哪个先来。」
韩路一在旁边看了全程，没说话。
倒是沈丛云开口了：「韩总，江松然的微信号我这也查到了，但是他没接受我的好友申请。」
赵文渊问：「要不我从群里加他？他可能会通过。」
韩路一没说好也没说不好，拿过赵文渊的手机，又看了那条朋友圈。
……
上午十点刚过。
海城某三甲医院神经外科，普通病房。
这里很安静。
江松然坐在病床旁边的摺叠椅上，膝上放着笔记本电脑。
他留着短发，瘦削的脸上没有表情，静静地看着屏幕，双眼里有密密麻麻的血丝。
旁边的床上躺着一位老人，和江松然的容貌有五六分相像，只是更瘦、更苍老。老人的左手插着留置针，呼吸很轻，床头的监控仪器规律的间隔发出「嘀」的一声，像是在提醒病房里的人时间的流逝。
父亲脑梗发作那天，他正在矽谷的办公室里加班。
突然接到了母亲的越洋电话，他已经回忆不起自己当时的想法，或者干了什麽。
整个人好像进入了一种自动导航模式。
江松然买了能买到的最早的机票回国，只带了一个小箱子装了几件衣服，一台私人电脑。
他当时不知道自己还能不能见到父亲最後一面。
十几个小时的奔波之後，等到在ICU的玻璃门外看到父亲的那一刻，他的眼泪夺眶而出。
万幸，抢救回来了。
在ICU待了十几天，脱离了危险期之後，父亲转到了普通病房，还是睡觉的时间多，清醒的时间少。
医生的建议是先静养，恢复的好的话再观察一个月就可以出院了。
和医生聊完，江松然做出了一个决定，没和任何人商量。
他不回美国了。
决定之後，他和公司的CEO打了一个视频电话，说明了他的想法。
CEO在视频那边沉默了好久，最後连挽留的话都没有说，只是祝福他的父亲赶紧好起来，如果将来他想回来随时欢迎。
江松然注意到，这个当初和他一起在车库创业，合作了好几年的白人老头红了眼眶。
然後又拜托在美国的朋友打理一下房子，留意一下卖房的经纪。
从接到母亲电话的那一刻起，他的生活好像被从中间分成了两段。
前半段是他疯狂努力证明自己，想让父母骄傲的人生。
後半段是什麽，他还不知道。
江松然在等着母亲来和他换班。
江松然无聊的刷着新闻，刷到一篇新闻——
《算力国产化，是未来五年最大的变量》。
看到这个标题江松然久违的在心里笑了一下。
这些媒体估计都不知道自己在说什麽。
算力国产化，国家级战略资源，这话当然谁都会说。
但是对於像他这样专门干这一行的人来说，就像是个笑话。
无他，门槛太高了。
这就像是在说我们应该解决气候问题一样，是句正确的废话。具体要做什麽？怎麽做？花多少钱？周期多长？代价是什麽？没人说的出来。
关掉新闻，江松然又在电脑上点开了一个新的页面，arXiv。
这是一个免费发布论文的网站，尤其是在AI和计算机系统这个圈子，几乎所有的新研究都会先往上面发布。不用等期刊评审，不用等会议接收，写完了发上去，当天全世界就都能读到。
圈里人管这叫「挂上去」。
每天早晨刷一遍arXiv，看看自己关注的几个分类底下有没有新东西，是这个圈子里研究人员大部分人的基本习惯。
江松然这个习惯保留了十几年，从上学的时候到谷歌再到创业公司。
回国陪床这两个多月，工作上的事他已经全放掉了，但每天刷刷arXiv的习惯还保留着。
目光快速划过，一篇新发布的论文题目吸引了他的注意力。
《On Adapting Memory-Efficient Attention to Non-CUDA Heterogeneous Accelerators: A Single-Operator Case Study》（非CUDA硬体上的注意力算子适配：一个单算子的案例研究）
作者只有一个名字，Wenyuan Zhao。
江松然在脑子里把这个名字过了一遍，没什麽印象。
他本来想直接划走。
非CUDA适配这种东西arXiv上一搜一大把，大多是国产晶片厂出钱让自家工程师挂名做的样子工程，没什麽真东西。
但他还是点开了。
因为是单作者。
非CUDA适配这种活儿，正常挂名至少四五个：硬体厂的人挂、软体团队挂、算法挂、做评测的挂。
单作者意味着两种可能，要麽是没团队，要麽是作者把所有人都压下去了，只给自己署名。
这两种可能都挺有意思的，值得看看这篇论文。
PDF加载出来。
摘要的第一句话是：
「本文报告了一款国产的非CUDA加速器上内存高效注意力机制的端到端实现：在单节点8卡配置下，吞吐达到对应cuDNN参考实现的83%，数值误差在2.3e-6以内。」
江松然把屏幕字体调大一点，接着往下翻。
背景写得简洁，没注水。
实现那一节贴了具体的优化方法和代码片段，不是泛泛而谈。
评估那一节有完整的对照、不同上下文长度下的吞吐曲线、还把每一项优化的贡献单独拆出来量化。这些是做评估的人最容易偷懒的几个地方，他都没偷懒。
最让江松然多看了两遍的，还是局限性那一节。
作者自己写道：「本工作只完成了单算子（SDPA），没涉及LayerNorm、Softmax、各类Optimizer等数十个其他算子；没涉及多卡通信库；也没涉及训练场景下的反向传播与混合精度，不构成一套可用的训练栈。」
非常诚实，不像是来刷脸的。
他又翻上去，看了一下团队，Source Intelligence AI。
是个没听过的公司。
江松然往後靠在摺叠椅上，把眼睛揉了揉。
国内居然还真有人在做这种事。
这种吃力不讨好的事。
做出来发不了顶会，打不响知名度，也融不到资金，做的时候也没人知道你在做什麽、做的有多难。
最关键是，因为其他的配套都没有，单做一个出来也是真没什麽用。
这种活儿他熟，谷歌TPU团队的前两年就是这麽熬出来的。
只不过谷歌当年有几百个工程师。
8张卡，一个算子。
江松然在心里量了一下，从这里到「能跑一个能用的训练系统」中间还差什麽。
剩下的几十上百个算子，多卡通信库，分布式训练框架，编译器，容错和检查点。
每一项，都是三五十人的工程团队、两到三年的活儿。
他在矽谷那家公司就做这套东西，做了五年。
如果国内真能有几百个团队，都像这一个一样，安静地做这种没人鼓掌的事。
那国产化也未必没有可能。
可惜，没有几百个这样的团队。
正想着，母亲从外面进来了，一进来就开始唠叨。
「松然，累坏了吧，快回去睡会，你在医院陪床的时候也得注意休息，别你爸还没醒过来，自己就先病倒了……」
江松然也确实是累坏了。
他和母亲交代了几句，稍微收拾了一下，拿上电脑，走出了病房。
一路走到住院部一楼，他看到一个瘦高帅气的年轻人站在大门的位置，背着一个双肩包，好像在找人。
江松然正看着，正好那个年轻人也看了过来，好像看到了他，冲他笑着点了下头，向他走来。
那人的眼神亮的惊人。
江松然不确定他是不是冲着自己来的，也回应了一个点头。
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2011年到2020年在谷歌工作，在TPU团队担任Staff Engineer（L6），对应鼎盛的P8，高级专家。
2020年跳槽到一个晶片创业公司做Head of Infrastructure（基础设施负责人），一直到现在。只有一个职位，具体的工作内容完全空白。
关掉浏览器，沈丛云又打开了桌面上的一个文件夹。这里面是沈丛云从其他渠道搜集到的、关於江松然的资料。
江松然在谷歌的时候一直在TPU团队，从软体到硬体都有涉猎，带过几个大项目，升职速度堪称坐火箭。
跳槽後，他是那家创业公司的一号员工，从零到一把一套千卡级别的显卡训练集群带了出来。这种活儿全球做出来过的人不超过两位数，他是其中之一。
简单来说，这是一个极度低调的圈内大佬。在AI基础设施的领域里成就斐然，但是出了圈子就不太知名。
这样的人物离职回国，的确牵动了整个AI圈老板和猎头的心，不差他沈丛云一个。别说鼎盛了，就他所知，鹏城那边也有人专门飞过来，就为了劝江松然加盟。
这样的人才，韩路一一定不想错过，可是沈丛云这边已经黔驴技穷了。
电话打不进去，微信加不上，邮件不回，你还有什麽办法，总不能去他家堵他吧，问题是你也得知道他家在哪啊？
沈丛云把这些资料打包好，飞书发给了韩路一。
很快，韩路一回复了：「来十三楼一趟。」
沈丛云赶紧在那条信息上点了个大拇指，收起笔记本电脑出了办公室。
到了十三楼，韩路一和赵文渊正并排坐在电脑前面，屏幕上正开着沈丛云刚发过去的资料。
韩路一先挥手示意沈丛云坐在面前的空椅子上，然後开门见山的问道：「怎麽了，不太顺利？」
「韩总，电话不接，邮件不回，连联系都联系不上。」沈丛云的声音低低的，他觉得是自己办事不力。
韩路一转头问赵文渊：「文渊，你认识吗？」
赵文渊摇摇头，他入职谷歌的时候江松然已经离职了。两人工作的领域也不太一样，一个偏理论研究，一个偏工程实践。虽然都在矽谷，两人可能有共同的朋友，但没有直接的交集。
突然他想起什麽，拿出微信搜了一下江松然的名字。
赵文渊有几个谷歌华人微信群，什麽吃喝玩乐群、徒步群、摘樱桃群，都是他在谷歌那几年陆陆续续加的，也许江松然也在里面。
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倒是沈丛云开口了：「韩总，江松然的微信号我这也查到了，但是他没接受我的好友申请。」
赵文渊问：「要不我从群里加他？他可能会通过。」
韩路一没说好也没说不好，拿过赵文渊的手机，又看了那条朋友圈。
……
上午十点刚过。
海城某三甲医院神经外科，普通病房。
这里很安静。
江松然坐在病床旁边的摺叠椅上，膝上放着笔记本电脑。
他留着短发，瘦削的脸上没有表情，静静地看着屏幕，双眼里有密密麻麻的血丝。
旁边的床上躺着一位老人，和江松然的容貌有五六分相像，只是更瘦、更苍老。老人的左手插着留置针，呼吸很轻，床头的监控仪器规律的间隔发出「嘀」的一声，像是在提醒病房里的人时间的流逝。
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他当时不知道自己还能不能见到父亲最後一面。
十几个小时的奔波之後，等到在ICU的玻璃门外看到父亲的那一刻，他的眼泪夺眶而出。
万幸，抢救回来了。
在ICU待了十几天，脱离了危险期之後，父亲转到了普通病房，还是睡觉的时间多，清醒的时间少。
医生的建议是先静养，恢复的好的话再观察一个月就可以出院了。
和医生聊完，江松然做出了一个决定，没和任何人商量。
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决定之後，他和公司的CEO打了一个视频电话，说明了他的想法。
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後半段是什麽，他还不知道。
江松然在等着母亲来和他换班。
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看到这个标题江松然久违的在心里笑了一下。
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但是对於像他这样专门干这一行的人来说，就像是个笑话。
无他，门槛太高了。
这就像是在说我们应该解决气候问题一样，是句正确的废话。具体要做什麽？怎麽做？花多少钱？周期多长？代价是什麽？没人说的出来。
关掉新闻，江松然又在电脑上点开了一个新的页面，arXiv。
这是一个免费发布论文的网站，尤其是在AI和计算机系统这个圈子，几乎所有的新研究都会先往上面发布。不用等期刊评审，不用等会议接收，写完了发上去，当天全世界就都能读到。
圈里人管这叫「挂上去」。
每天早晨刷一遍arXiv，看看自己关注的几个分类底下有没有新东西，是这个圈子里研究人员大部分人的基本习惯。
江松然这个习惯保留了十几年，从上学的时候到谷歌再到创业公司。
回国陪床这两个多月，工作上的事他已经全放掉了，但每天刷刷arXiv的习惯还保留着。
目光快速划过，一篇新发布的论文题目吸引了他的注意力。
《On Adapting Memory-Efficient Attention to Non-CUDA Heterogeneous Accelerators: A Single-Operator Case Study》（非CUDA硬体上的注意力算子适配：一个单算子的案例研究）
作者只有一个名字，Wenyuan Zhao。
江松然在脑子里把这个名字过了一遍，没什麽印象。
他本来想直接划走。
非CUDA适配这种东西arXiv上一搜一大把，大多是国产晶片厂出钱让自家工程师挂名做的样子工程，没什麽真东西。
但他还是点开了。
因为是单作者。
非CUDA适配这种活儿，正常挂名至少四五个：硬体厂的人挂、软体团队挂、算法挂、做评测的挂。
单作者意味着两种可能，要麽是没团队，要麽是作者把所有人都压下去了，只给自己署名。
这两种可能都挺有意思的，值得看看这篇论文。
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摘要的第一句话是：
「本文报告了一款国产的非CUDA加速器上内存高效注意力机制的端到端实现：在单节点8卡配置下，吞吐达到对应cuDNN参考实现的83%，数值误差在2.3e-6以内。」
江松然把屏幕字体调大一点，接着往下翻。
背景写得简洁，没注水。
实现那一节贴了具体的优化方法和代码片段，不是泛泛而谈。
评估那一节有完整的对照、不同上下文长度下的吞吐曲线、还把每一项优化的贡献单独拆出来量化。这些是做评估的人最容易偷懒的几个地方，他都没偷懒。
最让江松然多看了两遍的，还是局限性那一节。
作者自己写道：「本工作只完成了单算子（SDPA），没涉及LayerNorm、Softmax、各类Optimizer等数十个其他算子；没涉及多卡通信库；也没涉及训练场景下的反向传播与混合精度，不构成一套可用的训练栈。」
非常诚实，不像是来刷脸的。
他又翻上去，看了一下团队，Source Intelligence AI。
是个没听过的公司。
江松然往後靠在摺叠椅上，把眼睛揉了揉。
国内居然还真有人在做这种事。
这种吃力不讨好的事。
做出来发不了顶会，打不响知名度，也融不到资金，做的时候也没人知道你在做什麽、做的有多难。
最关键是，因为其他的配套都没有，单做一个出来也是真没什麽用。
这种活儿他熟，谷歌TPU团队的前两年就是这麽熬出来的。
只不过谷歌当年有几百个工程师。
8张卡，一个算子。
江松然在心里量了一下，从这里到「能跑一个能用的训练系统」中间还差什麽。
剩下的几十上百个算子，多卡通信库，分布式训练框架，编译器，容错和检查点。
每一项，都是三五十人的工程团队、两到三年的活儿。
他在矽谷那家公司就做这套东西，做了五年。
如果国内真能有几百个团队，都像这一个一样，安静地做这种没人鼓掌的事。
那国产化也未必没有可能。
可惜，没有几百个这样的团队。
正想着，母亲从外面进来了，一进来就开始唠叨。
「松然，累坏了吧，快回去睡会，你在医院陪床的时候也得注意休息，别你爸还没醒过来，自己就先病倒了……」
江松然也确实是累坏了。
他和母亲交代了几句，稍微收拾了一下，拿上电脑，走出了病房。
一路走到住院部一楼，他看到一个瘦高帅气的年轻人站在大门的位置，背着一个双肩包，好像在找人。
江松然正看着，正好那个年轻人也看了过来，好像看到了他，冲他笑着点了下头，向他走来。
那人的眼神亮的惊人。
江松然不确定他是不是冲着自己来的，也回应了一个点头。
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