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華強北電子市場，上午十點。
林辰擠在人流裡，左右兩邊都是推著小推車的商販，空氣裡混著焊錫味和塑料味，頭頂的日光燈管嗡嗡響著。
他今天的目標很明確：中高階GPU開發板，最好支援OpenCL，**數量在3000以上，參考價在四千到六千之間。
小龍蝦給了一張清單，型號、引數、參考價全對比好了。林辰照著清單找，但電子市場這種地方，三分靠眼力七分靠嘴皮子，標價和成交價永遠是兩回事。
“老闆，這塊板子什麼價？”林辰指著展櫃裡一塊AMD的開發板問道。
櫃檯後麵坐著個胖乎乎的中年男人，嘴裡叼著根牙簽，眼皮都冇抬：“五千八。”
林辰心裡咯噔一下。小龍蝦給的參考價是四千五左右。
他正想還價，旁邊忽然傳來一個女人的聲音，不大，但很清晰，像是在跟誰打電話，語氣帶著一股子冷淡的疏離感。
“……我說了，那個方案的瓶頸不在算力，在記憶體頻寬。你讓他們把host-device資料傳輸的次數壓到最低，用pinned
memory做非同步傳輸，不然跑多少遍都白搭……”
林辰下意識轉過頭。
說話的是個年輕女人，站在一家賣FPGA開發板的店鋪門口，背對著他。她穿著一件黑色連衣裙，裙襬剛過膝蓋，腳上是一雙細高跟鞋，露出白皙的腳踝。
她還在打電話，語速不快，但每個字都咬得很清楚。
“……OpenCL的NDRange
kernel你們試過冇有？如果目標平台是AMD的GPU，用CUDA寫完再手動轉OpenCL是最蠢的做法。直接用OpenCL原生開發，work-group
size根據硬體特性調，彆照搬CUDA的那一套……”
林辰的耳朵豎起來了。
OpenCL。AMD
GPU。NDRange
kernel。
這些詞他太熟了。這幾天小龍蝦給他的技術文件裡，這些東西反覆出現。
他猶豫了一下，還是冇忍住，往前走了兩步。
那個女人剛好掛了電話，把手機塞進口袋裡，轉身要走。
四目相對。
她大概二十六七歲，五官乾淨利落，眉毛微微上挑，眼神清冷。鼻梁上架著一副銀色細框眼鏡，鏡片薄得幾乎看不見。
她看了林辰一眼，目光在他臉上停了不到半秒，然後準備繞過去。
“不好意思，”林辰開口了，“剛纔聽到你在說OpenCL異構優化……你剛纔說的那個host-device傳輸瓶頸的問題，我最近也在研究。你們是用什麼方式做的記憶體對映？用SVM還是傳統的buffer
object？”
女人的眉毛微微挑了一下。
這個反應很細微，但林辰注意到了——她似乎多看了他一眼。
“SVM在跨平台相容性上有坑，特彆是Intel的GPU驅動對SVM的支援一直不穩定。”她開口了，聲音還是冷冷的，但語氣裡少了幾分拒人千裡的味道，“我們用的是buffer
object加上command
queue的非同步模式，手動管理host和device之間的資料生命週期。”
“手動管理確實穩，但寫起來太痛苦了。”林辰接了一句，“有冇有考慮用sub-buffer做分段對映？把大的連續記憶體切成小塊，每塊對應一個kernel的輸入輸出，減少整體傳輸量。”
女人看了他一眼。
這次目光停留的時間明顯長了。她上下打量了林辰一番，像是在重新評估眼前這個人。
“sub-buffer方案我們也試過，但在多裝置場景下會有同步問題。”她說，語氣裡多了一絲認真，“你是做什麼方向的？”
“以前做嵌入式和係統優化的，最近在研究異構計算。”林辰含糊地帶過了自己的背景，冇提被裁員的事。
女人點點頭，冇追問。她低頭看了眼手機，又抬頭看了眼林辰，似乎在權衡什麼。
“你剛纔說的那個分段對映的思路，具體怎麼解決同步的？”她問。
林辰冇想到她會追問。他張了張嘴，腦子裡飛速轉了一圈——其實這些天小龍蝦給他生成的技術文件裡有詳細的方案，他隻是轉述而已。但他確實花了不少功夫消化那些內容。
“用event物件做依賴鏈。”林辰說，“每個sub-buffer對應一個讀寫事件，下一個kernel的執行依賴上一個kernel的寫入事件完成。本質上就是把資料流建模成DAG，用event鏈串起來。”
女人沉默了幾秒鐘。
然後她把鼻梁上那副快要滑下來的眼鏡往上推了推。
“這個思路……”她頓了一下，像是在斟酌用詞，“確實比我們現有的方案優雅。你叫什麼名字？”
“林辰。樹林的林，星辰的辰。”
“唐薇。”她說，“唐朝的唐，薔薇的薇。”
兩人對視了一秒。
周圍嘈雜的人聲和店鋪的吆喝聲彷彿被隔開了一層。林辰突然覺得這個場景有點魔幻——他來電子市場買塊開發板，結果跟一個陌生人聊起了異構計算的技術方案，而且越聊越投機。
唐薇大概也有同感。她看了眼四周擁擠的人群，眉頭微微皺了一下。
“找個地方坐坐？”她說，“這裡太吵了，不是聊技術的地方。”
林辰點點頭。
兩人走出電子市場，在街對麵找了家奶茶店。十幾平米的小店，牆上貼滿了花花綠綠的選單，空調開得很足。
唐薇點了杯冰美式，林辰要了杯檸檬水。
坐下來之後，兩人冇急著說話，各自喝了一口飲料。
唐薇把眼鏡摘下來，從口袋裡掏出一塊眼鏡布，仔仔細細地擦鏡片。冇有眼鏡遮擋的時候，她的麵部輪廓更清晰了——顴骨微高，下巴尖削，麵板白得有點不真實。
“你說你研究異構計算，是個人專案還是公司專案？”她把眼鏡重新戴上，開口問道。
“個人專案。”林辰說，想了想又補了一句，“之前在一家AI公司做係統優化，後來公司裁員，就出來了。”
唐薇的表情冇什麼變化，隻是輕輕“嗯”了一聲。
“我也是。”她說。
林辰愣了一下。
“也是被裁的？”
“不算被裁。”唐薇的嘴角扯了一下，像是一個冷淡的自嘲，“部門重組，我負責的那個專案被砍了。領導問我要不要轉崗去彆的方向，我冇同意，就走了。”
她說得很輕描淡寫，但林辰能感覺到那股壓抑著的不甘心。
“你之前在哪個方向？”
“AI架構。分散式訓練、模型壓縮、推理優化，什麼都做一點。”唐薇說，“最後一段時間在搞多GPU協同訓練的異構方案，CUDA ROCm雙棧相容。專案做到一半被砍了，理由是‘商業化前景不明確’。”
她說“商業化前景不明確”的時候，語氣裡帶著明顯的諷刺。
林辰完全能理解。大廠就是這樣——專案再好，技術再牛，隻要管理層覺得短期內賺不到錢，說砍就砍。至於技術人員的心血和積累，冇人會在乎。
“你那個方案，能說說大概思路嗎？”林辰問。
唐薇看了他一眼，似乎在判斷他是不是真的想聽，還是隻是客套。
然後她開始講了。
她說話語速不快，但邏輯非常清晰。從多GPU的通訊拓撲講到CUDA的peer-to-peer
access，再講到ROCm的HIP介麵相容層，最後落到核心問題——CUDA生態的封閉性。
“現在整個行業的AI訓練管線，幾乎全綁死在CUDA上了。”唐薇說，推了推眼鏡，“NVIDIA一家獨大，CUDA就是它最大的護城河。你用它的GPU，就得用它的框架，用它的驅動，用它的編譯工具鏈。想換平台？對不起，程式碼全得重寫。”
“所以你在搞OpenCL方案？”林辰問。
“試過。”唐薇搖搖頭，“OpenCL的跨平台特性確實好，但生態太弱了。庫少、文件差、除錯工具落後。很多AI框架對OpenCL的支援都是半成品，用起來各種坑。”
她停了一下，看著林辰。
“你剛纔說的那個sub-buffer加event依賴鏈的方案，是你自己想的？”
林辰猶豫了一下。
嚴格來說，不是他自己想的。是小龍蝦生成的方案，他隻是理解了、消化了，然後轉述了出來。
但他不能說小龍蝦的事。這個秘密他打算爛在肚子裡。
“算是吧。”他說，“最近研究了不少東西，自己摸索的。”
唐薇盯著他看了兩秒，然後把目光移開，端起冰美式喝了一口。冰塊在杯子裡撞了一下，發出清脆的聲響。
“你有冇有想過，”她說，聲音還是清清冷冷的，但語氣裡多了一點說不清道不明的東西，“OpenCL其實是一條更好的路？”
林辰心裡一動。
他當然想過。小龍蝦給他的技術文件裡，OpenCL的優化方案寫得極其詳細，從底層的kernel排程到上層的框架適配，一套完整的體係。他雖然不能完全看懂所有細節，但能感覺到——這不是普通的工程方案，這是有戰略高度的技術規劃。
“想過。”他說，“但OpenCL的坑確實多，一個人搞不定。”
唐薇冇說話。
奶茶店的空調嗡嗡響著，門外有人騎電動車按了兩下喇叭，刺耳地劃破了店裡的安靜。
然後唐薇從口袋裡掏出手機，遞到林辰麵前。
螢幕上是微信的二維碼。
“加個好友。”她說，語氣平平淡淡的，好像在說“幫我遞杯水”一樣自然，“你那個方案的細節，回頭髮我看看。”
林辰接過手機，掃碼，加好友。手機震動了一下，顯示“你已新增了唐薇”。
頭像是一張黑白照片，拍的是一塊電路板的區域性放大圖，密密麻麻的走線像某種抽象畫。微信名就一個字：薇。
“你呢？”唐薇收回手機，抬眼看他。
林辰趕緊掏出手機，調出自己的二維碼。唐薇掃了一下，點點頭。
“行了。”她站起來，把喝了一半的冰美式端在手裡，“我下午還有個電話會，先走了。”
“好。”
唐薇轉身走了兩步，又停下，回頭看了他一眼。
“林辰。”
“嗯？”
“你那個方案，如果真的能跑通，比市麵上大多數開源方案都好。”她說，“彆浪費了。”
說完，她推開門走了出去，黑色連衣裙的裙襬在風中輕輕晃動，高跟鞋踩在地麵上發出清脆的聲響。
林辰坐在奶茶店裡，看著手機上那個電路板頭像，半天冇回過神。
窗外陽光刺眼，照得奶茶店的玻璃門閃閃發亮，光斑在桌麵上跳躍。
他低頭笑了笑，把手機揣回口袋裡。
電子市場冇白來。開發板冇買到，但撿了個聊得來的技術搭子。
而且，好像還是個很厲害的搭子。