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只有了解基础软件在国际竞争中的意义，才可能被重视。这里，我们首先看到的是基础软件在我国比较尴尬的现状：
1）买国外的，国产的送我都不用；
2）免费用的，于是没有人去关注具体的实现和漏洞；
3）这个领域，似乎没有好的商业模式，资本不爱；
4）软件似乎不值钱，除非你变成SaaS服务、光盘，或成为流量入口。
具体到澎峰科技所从事的加速计算基础软件，即使是软件工程人员，知道细节的都不多。澎峰科技认为“处理器芯片和计算软件栈是整个计算机科学技术的基石”，芯片的硬件算力规格与处理器设计和半导体制造工艺有关，计算软件栈最终向应用层提供软件算力，也称为“计算中间件”。可以形象认为：
芯片理论算力 X 计算软件栈效率 = 应用能获得的算力
那么，计算软件栈真的如此重要吗？
澎峰科技王总举例说：“Intel研发的MKL（数学计算核心库）针对自家芯片进行了极致性能优化，而MKL库在同样是x86指令集的AMD芯片，就出现性能差一些/兼容性等各种问题。AMD可以贡献代码给MKL吗？不行！因为Intel的MKL压根就不开源。” 。同时分享了一个"Is intel trottling MKL performance on AMD?"的视频。
注：王总一再提醒我，这个视频中提到了OpenBLAS两次，大家一起找找哈图片。
这个案例带给了我两个信息：
基础软件的核心部分，国外不会开源。计算库层面的基础软件，决定了计算平台的性能发挥，也成为了重要的竞争手段。（AMD由此曾发起了一个关于“公平性竞争”的诉讼，然而最终情况并没有改变什么。）
部分开源和免费使用策略，都是为了建立自己的生态。越早独立发展，追赶者将付出更多的代价。（AMD也投入了大量资源实现了ACML计算库，各种原因并没有成为主流。）
具体到我国的情况：
不太确定资本、社会和政府是否注意到了这类基础软件？无人区？
借用国外的闭源技术，在短期是有效的手段。在长期来看，也是为竞争对手的生态添砖加瓦。
在基础软件层面，源代码必须是自主可控的，无论是从技术迭代还是国家安全角度。例如“数学核心计算库”，每个企业都自己去开发一套？还是类似澎峰科技这样的独立第三方去统一维护一套我国自主可控的源代码呢？据介绍，澎峰科技在这个领域，积累了十多年，相信这并非易事。
王总再次举例说：“一些国产处理器，使用我们的PerfMPL计算库，在许多重要的典型测试指标上可以轻松实现数倍、数十倍的计算性能提升。PerfMPL不单能支持x86、ARM和RISC-V这类CPU通用计算平台，还能支持GPU这类加速卡平台。在这个角度，我们已经超越了Intel的MKL库。”
据介绍，澎峰2.0转型为“加速计算软件产品和解决方案”供应商，将为行业带来三个好消息：
1）通过软件产品将大幅提高对于客户服务的效率，降低客户的研发成本，加快产品上市速度。
2）通过异构加速计算解决方案，为跨架构的系统提供整体的算力软件基座实现。比方说：服务器主要由A公司的主处理器+B公司的加速卡，那么系统算力深度集成到底应该是A公司还是B公司负责呢？
3）通过PerfXPy这类服务于算法研发和科学研究的工具软件，让创新应用生长在我国统一异构计算平台。同时，不断完善生态迁移工具，支持应用软件从x86到ARM或者RISC-V平台，从x86+NVIDIA GPU迁移到国产CPU+国产GPU/NPU。
张先轶博士补充“澎峰科技的加速计算基础软件在参与国际化竞争，并与合作伙伴携手实现中国超越。”
最后，感谢王总帮助我纠正了许多专业术语上的问题。每次访问，我都感受到他们满满的自信、激情与技术情怀。
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