孟谦默默点头，克劳德看到了问题的本质，而且愿意在第一次公司会议的时候就开口把这些东西说出来。
大卫看了一眼孟谦的表情后追问道，“如果你在英伟达负责CUDA项目，你觉得应该怎么做？”
“毫无疑问的一个事情就是加强GPU的通用性，英伟达的CUDA并没有帮GPU真正的释放潜力，在游戏和视频制作以外的其他软件应用中，GPU依然是被闲置的，大家应该都清楚，从使用浮点运算的速度来看，CPU要远远低于GPU，现在应该是去挖掘GPU通用可能性的时候。”
孟谦看着克劳德的眼神更加欣赏，大卫则继续发问，“能说说具体措施么？”
“简单来说，GPU在游戏上的所做的事情就是计算像素颜色，那么理论上来说，在任何的应用方向上，我们完全可以让程序准备好对应的数组，确定好GPU计算的方式，从而实现相应的功能，所以这里面需要有一个函数库来完成对接工作，这就是在我看到英伟达的CUDA后认为他们忽视的一个点，CUDA不应该只是一个编程环境，而应该是一个算法平台，包括环境，包括库，包括硬件。
如果能把这么一个运算平台打造出来，那么GPU的价值将会大大提升。”
“那你觉得GPU未来能在哪些领域发光发亮？”
“对于并行计算需求更高的领域，GPU应该都会有自己的用武之地。”克劳德想了会儿，倒是并没有提及太具体的方向。
不过克劳德能有这样的一个想法孟谦已经觉得这个人很不错了，这时孟谦给了大卫一个眼神，大卫不再继续追问，“很高兴听到克劳德先生这样的观点，因为克劳德先生的观点，跟我们是同步的。”
这句话出来，Havok这边的高层都意识到什么，果然，大卫接下来要介绍的，就是大风集团花了几年时间一直在默默开发的GPU运算平台，星河运算平台，星河运算平台拥有庞大的函数库，简洁方便的开发环境，丰富的应用测试以及针对各种硬件的兼容设计。
就目前来说，星河运算平台对于开发者来更像是一个GPU使用说明书，它在教开发者们如何利用GPU实现游戏和视频制作以外的更多的应用，并且为开发者们提供了一个特别方便的操作平台。
而在内部展示的过程中，大卫着重给大家看了一下GPU在深度学习领域的优异表现。
孟谦作为深度学习理论的开创者，再配合上星河平台对于GPU在深度学习上的运行结果，拥有高度技术敏感的克劳德已经嗅到了一丝未来的味道。
介绍完星河平台之后，大卫总结道，“星河平台，GPU的物理加速发展以及工艺是我们公司接下去的三大发展方向，关于工艺，我们的目标是在2008年年内实现55nm制程，而关于星河平台跟GPU的物理加速发展，希望我们两边可以尽快磨合，打造出一个完善的生态出来。”
会议室响起了热烈的掌声。
孟谦看着目前的团队配置和大家的精神状态，心里还是挺踏实的。
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