西西河

主题:谁在北美的,比较清楚美国现在还有多少高端 -- 放牛郎

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家园 一定不用开源的也没有问题

美帝禁止华为用Cadence,华为18年就组建上百人的团队做EDA,现在实际上是中国第一。

我在这里放言,有的事没到最后的关头,TG不会说。真的要做工业软件,现在市场上有一个算一个,全部都能推翻。

实际上美帝最了解我们。如果禁止使用工业软件就能让中国瘫痪,他们早就做了。太祖说得太好了:帝国主义只要能讲一点道理,都是不得不讲道理。他们胆敢禁用工业软件,1年后工业软件的全球市场马上丢失。

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家园 中国从来不缺挑刺的,真挑刺的至少不造假、不忽悠、不骗人

别给自己找借口,我不怼说实话的,挑刺也可以,但不能造假、忽悠、骗人。

这个世界上有无数的烂污在给中国“挑刺”,它们一贯、整天都在给中国“挑刺”--用造假、用谣言、用无限放大、用只见树木不见森林,它们就是独轮运和给它们钱的人。比如xx之音、自由xx等等等等,多了去了呀。

希望你不是它们那样的呀。

家园 这些都是主观的

比如说忽悠,看到菜一涨价,我说完了,往后吃不起饭了。过了几个月我也没有饿死。那别人就可以说我忽悠。每个人都只能从自己的角度看问题。从别人的角度来说,可能觉得你的角度就是危言耸听,也可能觉得你说的还不够。所以说这些都是主观的。 客观的就是社会上不满意的人很多还是很少,意见能不能在网络,甚至报纸电视,或者信访,纪委中提出来。提了多少。这应该就是达雅网友所说的反馈机制。我的意思是如果做不到平衡,那么失衡的话偏向意见多的那一边对社会比较有利。

一个国家,特别是大国在世界上广泛树敌是很正常的。敌人或者有敌意的人希望用宣传的方式打击一个国家更加的正常。有真材实料可以添油加醋,没有现编也没什么了不起。这不能代表“烂污”,只能说是各为其主。中国也会用,也在用其去对付它的敌人。但这和我的帖子以及达雅的帖子似乎没有什么关系。

家园 真的,绝对的不可能

说到一些我的工作了。MATLAB里面不起眼的一个小函数足够一个专业的有工程背景的做程序的人干6,7个月了。以前做博士的时候的一个爱好就是自己写几个优化函数和MATLAB比,差个10%到20%基本上就没什么进一步提高的余地了(自己用C写的,没有进一步优化)。那种不起眼的东西大概有上千个吧。也不奇怪,MATLAB大概就雇了1000多个R&D,平均年薪10几万一周五天的在开发新功能。基础的矩阵计算谁都可以,剩下的各种模块可不是一日之功。

CAD不懂,但是有限元之类的软件水深多了。每一个模块都是几代人的心血。用教科书上的东西写一个,几天就够了,距离人家十万八千里。很多好的软件实际是工程人员实践之后反馈回去一点一点改出来的。是几十年数万用户共同努力的结果。

这些公司里面的主力至少三分之一是中国人。缺的不是技术,是好的商业环境。当年中国差不多是和世界同时起步的,晚也就晚个10年八年(没啥影响,很多知名的大公司比这个还晚)。但是挣不来钱慢慢就都散了。

关键在于挣钱,如果军工出钱,非中国国产软件不用,砸个几十年什么都出来了。然后再慢慢民用化,还是有机会。

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家园 陈王你真是越活越年轻啊

我十五到二十年前,也是这么豪情万丈的。😅

现在就成了越老越反动的坏典型了。

华为的问题是难以复制。华为其实是带一点当年贝尔实验室的味道,高薪,人牛,敢于正面和世界同行PK。但是正如当年的贝尔实验室无法复制一样,华为也难以复制,光这种有勇有谋的牛人凑一两百个就不是容易的事。

家园 写一个我知道的工程软件的故事,也谈谈其难度

写一个我的老师的故事吧。

我的那个老师是当年公认的北大学霸。成绩几乎科科满分而其他人大概是80分就算好学生。他呢,大概上研究生就在做一个计算方面的程序,去美国了还做,后来回国当了教授还在做,我认识他的时候大概做了10几年了。据说后来也还是一直在做。

是什么呢?就是解线性方程组,叫AX=B。方法教科书都有,高斯消元。还有什么稀疏矩阵这些细节就不谈了。这个领域新方法层出不穷,但是一般来讲越新的可能很有效率,但是不够稳定。这个老方法效率还可以,但是公认最稳定。所以软件上还是倾向于使用这个老方法。

这个东西编程,如果找一个本科生,大概几个小时到一上午,大概不到100行程序。如果找一个研究生,可能做一个多月,成千到上万行程序。做计算这行业的,除非是瞎搞,一般的规律是程序写的行数越多,水平越高,效果越好。 他写了十几年,大概是几十万行,就这一个程序。效果嘛,大概就是如果拿出一个真正的工程问题,几百行的当场崩了,上千行的算几天然后崩了,他的大概十几分钟就做出来。

最后的结果呢?很多比他平庸的都很快顺利的评上教授了,就他40好几了还一直副教授。没办法,文章不够。最后还是系主任帮忙,硬是带着他弄了几篇水文章给提上去了。

一个程序就是10几年。而在有限元这个领域,这样的东西多得是。 没有一个好的回报机制就谈很快就能赶上是太自大了

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家园 这才想起来

最先质疑max的就是中国民航

不过两家摔掉的飞机相当新鲜

定位问题也是相当的快

昧着良心赚钱啊

但是这种毕竟不能和动则禁止使用中国技术产品相比,一个讲道理一个不讲道理。现在max又得到准许了

家园 与其说是程序,不如说是算法

这位老师应该算是个数学家。

如果他的算法能算一些别人算不了的工程问题,他应该值个教授。

家园 错,烂污就是烂污,造假就是造假,跟立场无关,只跟事实有关

西方为什么防疫这么惨,就是因为骗;

为什么一年不如一年,就是因为假;

未明真相的弱者,总以为强者做的就是对的、说的就是对的,所以难免一切向强者学,比如你这些观点。这种事情是常见,但不意味着正常,它实际上是不正常的是错的。

最典型的就算我们的图书管理员,阳谋、阳谋、阳谋。

现在西方和所谓的民主流行的只有立场、没有事实、没有是非必将害死它们的国家和国民,而不是让它们强大。

家园 优化是没有尽头的,拿这个来说意义不大

因为一个优化,可能也就是速度提高了5%,对于使用者来说意义不大。现在越来越多的使用者已经放弃Matlab,改用Python,就是因为Matlab的不开放。

有限元分析,中国在文革时期就独立开发了,和EDA,CAD一样的路子。至于您说的那些单元打造了几十年,大家听听笑一笑即可。Cadence成立于1988年,这些Spice软件真的能够实际使用,发挥作用,已经是90年代后期的事情了,早期就真的是辅助工具。我的老师去香港读博士学位,一个素人毕业后区去美国搞EDA,几年后1亿多美元卖给Cadence,其中的门槛肯定有,但是说有多高,大家自己掂量。

摩尔定律时代,什么东西都飞快地贬值,不贬值的东西都是数学研究的结果,就好像MPEG2之类的东西,几十年前就发表了。所以不要把这些东西的价值估计得太高。

就算要抄也不难。苹果的操作系统MacOS内核,就是仿Unix架构,自己用代码重新写一个。那些模块,分离出其中的算法,用代码重新写一个。Matlab那些东西,找1000个工程师干1年,能够实现95%的功能或性能,我看没有问题。

还是那句话,美国商务部最懂产业。他们每季度调整对中国的禁售禁运名单。如果禁用工业软件能够take China down,他们早就干了,之所以不肯这么干,就是明白现在还能赚钱,还能利用优势地位继续发展生态圈,巩固自己的业界地位。真的禁了,1年不到就完了。以美帝宁可错杀1万也不放过1个的心态,迟迟不对工业软件动手,大家心里就应该明白。

家园 不想继续争论下去

但是作为一个业内人员,绝不能认同优化没用。

家园 我的octeve当时感受很不好

我不敢说有没80%的功能(看手册目录是有的),仅仅是自己用的某几个函数,就给bug了。查网站、论坛,发现还得改某行源码重新编译。记得好像是写死了某个类型。

大矩阵的速度、存储上,的确比不上matlab(也是六七年前的经验了)。matlab优化还是很神奇的。感觉不仅仅是blas那么简单。

后来我就扭头投python了(现在用着用着,还是最老的c慢慢变多了)

程序不仅仅看程序员的一个点的“水平”,更要有管理来保证每个点上水平,保证一个面上的水平。曾经开玩笑的说最重要的是做到面向bug编程、面向丢异常编程、面向log编程、面向uml编程、面向业务经理编程、面向需求文档编程……算法的容忍度反而能饶饶。不是这个算法损失百分之几,那个百分之几,最后累积百分之十几;而是你块这是不是正经好好干活了,你还让不让别的模块干活了。

simulink、工具箱等,是省下了n多的业务经理、学校老师、工艺工程师。一定程度上,simulink扼杀了这些业务经理、工程师、教师的出现的可能,阻断了一个工作闭环,对于问题没能去深入体会。

去年自己写了个玩意,前两天正好发现百度的一个开源的类似东西,比较了之后很有优越感(尽管对于自己那个程序的短板、出错风险也很清楚)。问题是有没有一个管理者,指出百度东西里问题和缺陷、隐患,提出新的需求,而不是拿来用赶紧上线呢?将近20年前的《程序员》就说中国的环境浮躁,恐怕这依旧没有得到改变

家园 你描述的这个金钟罩铁布衫却是废掉了

US的TMD建设的够早,预想不到中国能搞出高超音速导弹;而且我们的CTMD系统却能防御入门级别的5马赫的高超音速导弹,问题是US连入门级的高超音速导弹都没弄出来。实验是一次次败北;

家园 有些是数学问题,但很多是工程问题,靠水磨功夫。

有些高速算法,是靠实验摸索出来的。老外就有一些人喜欢干这种工程事情,觉得特别COOL。比如某种特殊的除法,转换为某个魔数的位移。看别人的文章,那人真的是一点点步进实验出来的,最后评估最大误差是多少。那人自述用了好多天实验出来,完全就是打游戏那种快乐。

那么这些高速算法,一般都有区段和边界问题。算一般问题不会出问题,但算到靠近边界时候,如果不处理,程序容易就溢出。所以磨人的地方就在这里,要投入很多人力和时间考虑区段和边界问题,评估误差问题、数值稳定问题,在哪个区段用哪种变形算法。

工程软件很多是有经验传承。比如三角函数和矩阵算法,老外的代码习惯对输入数值分段,不同的区间调用不同版本的算法,这已经成了习惯,不完全相信底层的代码库。而我们的代码喜欢就直接调用底层的代码库,相信下面把问题都处理好了。如果软件太过精巧,不耐操,如果有一处计算超出预期,错误很快扩散,软件很快崩溃。如果要处处耐操,时间就得好多年,人力就得保持一个较大的、人员相对稳定的团队。在这个被互联网公司搅混水的环境,人人都想赚快钱,要想做时间和人员的积累,太难了。

通宝推:放牛郎,方平,
家园 百度开源的项目,可能是内部已死的项目。

在内部已死,停止开发。正好有开源项目数量KPI,所以就放出来了。所以就是没有管理者,没有开发人员,没有人指出软件里的问题和缺陷、隐患,提出新的需求。

这些年好些大公司在GITHUB上面放出这种死亡项目。看更新日期,如果自放出来后有一段时间都没有人更新代码,那就是这种为冲KPI而放出来的项目了。

通宝推:唐家山,
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