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如何看待乌合麒麟等人提到的 14nm 堆叠后堪比 7nm 的技术可行性？第1页

zhou-ding-33 网友的相关建议:

抛开他画家的身份，只是一个非芯片专业的普通人而已。

我以前在计算机上做并行计算搞分析的时候，一开始也以为8线程（8 threads）的计算速度是4线程的两倍，学了原理后才知道根本不是这么简单的一回事。

我也不懂芯片的原理，且相信绝大多数中国人也不懂。我可以理解他那种直观的误解是怎么来的。但我不会假装成芯片专业人士对其冷嘲热讽，百度刚查完就摇身一变对其居高临下地指指点点。因为这种行为跟当年周杰伦新歌出来时嘲讽别人把mojito念成莫吉托的那群人没有本质区别。

乌合麒麟翻车是早晚的事，受到的关注太大，让很多人厌恶且咬牙切齿。转发了不专业的见解，就会立刻被打上造谣大爆炸的标签，批倒批臭。

yang-zheng-zhu-3 网友的相关建议:

掌控药企的大资本家，还有官。

其实大家都明白。

希望仇医者不要因为自己的懦弱而拿基层医生出气。看到卫计委的大官了吗？您敢动吗？

thinkraft 网友的相关建议:

湍流的尺度远大于分子平均自由程，仍然满足连续介质假设。大部分人认为NS 方程可以描述湍流（事实上也是这么做的）。

NS 方程系统是确定的，但确定的不代表可预测的。一个典型的例子，洛仑兹方程组，形式非常简单。但是这样的动力系统对初值扰动极端敏感，初值的误差误差随着时间会使解完全不一样，也就是著名的蝴蝶效应。当雷诺数大的时候，NS 方程更是这样。

可以把湍流看作一个随机过程场。DNS是一次具体的实现，就跟做了一次实验一样。打个比方，就像把扔十次骰子看做一件事，你得到十个1，就可是看作一次DNS 。DNS的主要困难在于湍流的多尺度导致要完全解析所有尺度，网格必须很细，计算量太大。复杂算例根本没法用。为了降低计算量，提出LES ，大尺度直接解析，小尺度建模或者用耗散代替。

注意DNS /LES 和RANS的区别。前者相当于做了一次实验，每次做结果都可能不同；后者RANS 得到的是每一时刻随机场的均值。

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