“我将其称为，‘图形应用程序编程接口’，也就是API。”
API这个词，对于在场的大多数专家来说，并不算陌生。
在“龙语”和“天枢”系统的开发过程中，他们已经无数次地接触和应用过这个概念。
但眼前的难题，是前所未有的。
之前的API，面对的是一个或者几个CPU核心，它们处理的是逻辑，是串行的任务。
而现在，他们面对的是512个专门用于并行计算的GPU核心。
这完全是两个维度的东西。
“我尝试过用‘龙语’去直接调用‘伏羲’的核心。”
一直沉默的赵成，终于开口了。
他的脸色还有些苍白，但眼神却亮得惊人。
“理论上是可行的。我们可以为每一个核心，单独编写一个线程，分配给它一个独立的渲染任务。比如，一号核心负责计算第一个三角形，二号核心负责计算第二个三角形……”
“但结果呢？”黄建功追问道。
“结果就是灾难。”
赵成的回答，让所有人的心都沉了下去。
“首先，任务的分配和同步，会产生巨大的开销。我还没开始计算三角形，光是为了告诉这512个核心谁该干什么，系统资源就已经被占满了。”
“其次，也是最致命的。这种方式，完全没有发挥出‘伏羲’芯片在硬件层面的优势。我们设计的那些特殊函数单元，那些专门用于纹理采样和像素处理的硬件，根本无法被高效地调用。这就像……我们明明有一支装备了火炮的现代化军队，却还在用‘让士兵排队枪毙’的方式去指挥他们。”
“我们需要的，不是在软件层面去模拟一个‘指挥官’。”
赵成深吸一口气，做出了最后的总结。
“我们需要一个内嵌在硬件与软件之间的‘参谋部’！一个天生就懂得如何最高效地指挥这支大军的‘参谋部’！”
会议室再次陷入了死寂。
赵成的话，像一把锋利的刀，精准地剖开了问题的核心，也让所有人看到了那个深不见底的，名为“绝望”的深渊。
他们知道，这个“参谋部”，就是钱学敏口中的“图形API”。
可问题是，这个“参谋部”该如何构建？
它的组织架构是怎样的？
它下达的命令，又是用什么样的“语言”写成的？
这一