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“你应该对我多有点儿信心,CTCA的能力你知道,片间互联系统的效能你也看了,就算是提升明显,哪怕一点儿不提升,个人或者小规模客户买我们的卡,同样的钱,那也比去买英伟达划算的多。”
纪弘没好气儿的说道:“等着吧,我这就过去。”
……
睡了一上午,纪弘已经精神抖擞了,小区外边喝了一碗热腾腾的牛肉汤更是觉得浑身充满了元气,直接步行来到智算中心这边。
“东赫,怎么样?”一眼就看见赵东赫在那霹雳啪来的忙活着,纪弘开口问道。
“数据与团队的预期有点儿偏差,我们正在二次复核。”赵东赫抬头,看见是纪弘,随即回答道。
“偏差?哪儿的问题?”纪弘直接替过赵东赫,看着监视器的数据,心中瞬间了然,原来是这么回事儿,随即点头道:“没什么问题,跟我预计的差不多。”
“差不多?”赵东赫当即瞪大了双眼:“你早就知道?”
CTCA架构结合基于类思维模型的片间互联系统,经过一周的使用,也就是训练,在智算中心目前这个框架下,一千张卡的规模下,性能已经完全能够比肩同规模的RTX4090。
RTX4090虽然是游戏卡,但是AI算力却是一点儿都不弱,很多高校实验室都是把这个显卡当做AI卡来用的。
MTTS4000论算力规模,其实只有它的三四成,也就是显存位宽和显存容量堆得大了一些。
在一千张卡的情况下能够做到性能平齐,这片间互联系统的效率有多高,那就可想而知了。
“不仅如此,我们这一周还同时测试了MTTS80这款显卡使用CTCA的效率,单卡AI能力接近英伟达的RTX4060。
“针对小规模的AI集群或者是服务器,利用CTCA和片间互联系统的针对优化,两张、四张、八张、十六张的集群输出算力更是直接超过了同规模的英伟达RTX4060。”
……
“单张,或者小规模集群。”纪弘脑子里不断的思索着:“这与端测AI差不多啊,尤其是单张,自己配一台电脑,装一张显卡,这个应用场景……”
纪弘想起了私人工作助理现在的模式,大约其实是差不多的概念——只不过一个提供的专有服务,一个是在提供通用算力。
“不用等数据二次复核结果了,这数据是正常的。”纪弘笃定道:
“跟显卡本身效能有关的数据立即整理一份,给摩尔科技的张总同步一下,他那边正急着看呢!”
“好!”
……
“5~4~3~2~1……”赵东赫发送完文件之后,纪弘掰着手指头,数着数。
“你在数什……”赵东赫好奇道。
“嗡嗡嗡嗡嗡……嗡嗡嗡……”纪弘的数字都没数完,赵东赫话音都未落,张建的电话就进来了。
纪弘朝着赵东赫仰了仰头,像似在说,咋样,这个张建就是这么迅速。
然后纪弘接通电话,故意说道:“张总,怎么这么急啊?”
“你发的东西确定没错吧?你可别捣我!”张建没理会纪弘的调侃,语气颇为急切:“你确定这都是真的?”
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