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第321章 超算中心(合)(1 / 2)

帕斯卡时代是里程碑式的硬件突破,特斯拉产品线的p100,半精度计算性能即便对比2019年9月才发售的2080ti,基本上都不落下风。

甚至于16G的显存,它还胜过2080ti的11G不少。

存储器的带宽,732Gb每秒,远超2080ti的616Gb。

cUdA核心更是数倍于当代游戏旗舰,980ti。

要知道2080ti可是19年Rtx游戏系列的旗舰产品,比帕斯卡要更加新的图灵框架。

但回过头来去对比三四年前的计算产品线旗舰,仍旧没有什么优势。从这一点上就可以看出,老黄的确早就已经把游戏玩家玩弄于股掌之中了。

手头的牙膏这么一大根,想挤多少就挤多少。

将广大游戏玩家彻底当做了橡皮泥,想捏成什么形状就捏成什么形状,随心所欲。

“不过p100强归强,贵也是真特么贵啊...”即便是提前筹备了如此多钱的孟繁岐,看这一台服务器的价格也觉得头皮发麻。

因为贵也就算了,不买还不行。

这东西对孟繁岐来说是刚需,一笔订单就能下得孟繁岐心头滴血。

“台积电的16nm工艺13年底初次成功,一直到今年,才满足了量产的条件。贵是贵了点,但这是最新的工艺!”钱都花了,只能安慰一下自己:“别家真的想买现在还买不到呢!”

黄仁勋p100的产能短时间内上不去,除了自身的原因之外,与台积电也有很大的关系。

为了搭配特斯拉p100显卡,英伟达推出了针对人工智能领域的专用服务器,英伟达dGx1。双路英特尔至强处理器,8卡特斯拉p100,外加7tb的固态硬盘。

这在目前的时间点,可以说是笑傲群雄。黄仁勋号称是要以一敌百,对比传统的cpU服务器来说,这一台的确能顶两百多台。

售价也是高的离谱,13万美元,折下来八十万元左右。

“p100的售价不是才三四万吗?怎么一整套八卡的服务器要八十万?要是这么算起来,其中8张p100的价格占比,岂不是还不到一半。”唐璜从p100价格公布开始就已经在算公司要花多少钱了。

却没想到,这个价格再乘二也不够。

“买了8卡的p100,其他的料也差不了,配套的其他设备跟不上,显卡的钱就算是白花了。”孟繁岐说着这话,总觉得这番场景有些熟悉。

回想了一下,当初让唐璜赞助比赛用主机设备的时候,他也是这个想法,这番论调。

“没听老黄说嘛,买的多,省得才多。你小子就不适合当老板,太抠门。不舍得花钱,怎么赚到更多?”孟繁岐这番话最多三分是说给唐璜的,剩下的全都是在催眠自己。

因为单这样的服务器,孟繁岐至少就得消费一千多个,光是设备就得一两个亿美金起步。

未来如果大规模商用,恐怕还得再买两三千个。

除了购买服务器的费用,场地搭建,供电供网等其他乱七八糟的东西,价格恐怕也不会比这个数字低多少。

更得要配套的人力,甚至以后每天的设备运行都是巨额的支出。

这样算下去,孟繁岐这一年来在谷歌薅出来的羊毛,剩下来的部分基本上全都得投入在这个超算中心里面了。

可以说,这里彻底建成之后,孟繁岐的流动资金就基本上消耗殆尽了。

他得要在非常短时间内,使用这般强大的计算能力,迅速开展几个能变现盈利的AI项目,否则耽搁久了,他就得负债或者融资进来。

“唉...还是蹭大公司的计算资源舒服啊!自己出来另立山头,几百人的吃喝拉撒都得我操心。”过惯了舒坦日子,肩上猛然多了这么些责任,孟繁岐感到非常不习惯。

“你得去把公司避税的一整套流程做一做,什么开曼群岛,爱尔兰什么的。自己开公司,这些事情做不做,税率差了十来个百分点呢。”韩辞大概猜到了孟繁岐的心理负担,在一旁出言提醒道。

“各种控股套娃嘛,我知道,马上安排。”孟繁岐大概知道这里面的套路,无非就是注册这些小地方的公司,然后把自己的主要公司和业务全额控股了。

如此可以规避一些地区的税收政策。

再详细他也就没有研究了,这种专业的事情还是交给专业人士去做。

整套设备贵是贵了点,不过对比在谷歌白嫖的同样数量泰坦显卡,加速效果也是非常明显的。

原本25小时才能完成的计算,现在仅需要2小时,期望加速倍率大约倍。

“也就是说,我在去年这个时候一万张泰坦算到今年,和我现在买一万张p100去算一个月进展几乎是差不多的。”

25个小时对比2小时,效果不够明显,但将这个时间差拉到全年的水平上去看,差距就显得尤为夸张了。

一年两年做不完的事情,现在四五周就能拿下,其意义和价值不可同日而语。

硬件水准需要飞升一次,便是孟繁岐为何要在谷歌先呆一年的主要原因,单干早了实在不划算。

没有帕斯卡架构的新系列,真正的大模型根本做不出来,光是实验都得做两年多。

孟繁岐根据现在的情况估算,自己用最新的帕斯卡架构,做出300亿参数大小的chatGpt,恐怕都得两三个月左右。

换算成之前的设备,至少得干到16年中旬去。

他一直在等待这个时间节点,否则自己组超算中心就显得有些太亏了。

如今总算是等到了。

“这几乎可以说是我有史以来最大的一笔消费了!”孟繁岐知道英伟达下一代的V100,A100显卡更新至少要等个两年四年,因而这阵子对p100的订购没有丝毫手软。

万张起订,在线下单。

毕竟两年多的时间太久,着实等不得了。这个时候拿到第一批p100是性价比最高的选择。

老黄给他的几个交付流程,最后两批服务器都快安排到明年了。

并且,比起谷歌这样的金主大公司,孟繁岐还有一层大股东加上开发顾问的身份。

他利用自己的先进技术和人工智能的学界地位,提前帮助英伟达确立了硬件设备的设计方向。

应该支持什么样的计算操作比较好?什么样的运算行为会在未来的人工智能界占据主流?

黄仁勋相信,世界上可能没人比孟繁岐更加清楚这些事情。这里面的价值,也是难以估量的。

圈外人谁又能够想象,在t方法绽放光芒之前,英伟达就已经在遵从孟繁岐的建议,专门在硬件设备上开始优化注意力方法内的关键操作了呢?

单凭这两层关系,孟繁岐拿货的价格自然就远远低于其他大科技公司。

刷脸就能打折,不是说说。

“这感觉真爽啊,第一个拿到最先进的计算服务器,花的还是内部价。”15年5月,孟繁岐正式重组了closeAI,在硅谷盘下了一栋楼。

热度如日中天的ai.也正式归入closeAI门下,这家名字与openAI针锋相对的公司正式出现在公众视野当中。

黄仁勋则大秀肌肉,运来了一台dGx1服务器,自己亲自抱着来到了closeAI的办公楼。

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