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第978章 首周60万张,AI时代加速!算力内卷?世界币?

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    「看森哥这架势,难道是想让我们在北美紮根定居?」

    袁靖书一边推着满载货物的叉车,一边暗暗思忖。

    坦白说,北美的姑娘虽然味儿大了点,但身材出众、热情大方。

    比如店里的越南裔二代女孩Mia,就经常主动邀请他去酒店打友谊赛。

    这万恶的资本主义,真是太费腰子了!

    袁靖书在心里默默吐槽着,耳机里放着一首抖音神曲,一边哼着歌,一边熟练地将商品码放到货架上。

    旁边货架旁,越南裔女孩Mia正踮着脚摆放饮料,短T恤下露出一截纤细的小蛮腰。

    她转头冲袁靖书眨了眨眼,小声说道:「皇後区新开了一家汽车影院,今晚我们一起去看看吧?」

    话里的邀约再明显不过。

    袁靖书下意识地揉了揉腰,咬了咬牙,还是痛快地答应了下来。

    二十出头的年轻人,怎麽可能承认自己不行?

    店长瞥了两人一眼,早已看出了端倪,却并未多说什麽。

    毕竟公司并不禁止办公室恋情,只要不影响工作效率就好。

    6月6日,天工科技在庐州国际会议中心,如期召开了2017年新品发布会。

    这场发布会的技术主持人,除了丹尼尔之外,还有三年前加入青云计划的李道鸣和谈林鹭。

    外界本以为这两人已经泯然众人,没想到他们却带着全新的产品,出现在了发布会的舞台上,专门为观众介绍天工400系列移动处理器的核心性能。

    当然,这场发布会的重头戏,还是天工科技全新推出的烛龙Z150算力晶片。

    远在阿比西尼亚的陈延森没能赶回庐州,但全程观看了发布会的直播。

    画面中,丹尼尔的声音通过扬声器传来:「两年前,我们带来了烛龙NeFrame

    Z100;今天,我们将正式推出它的进化版——烛龙Z150。」

    屏幕画面随之切换,烛龙Z150的渲染图缓缓浮现。

    相比Z100,它拥有更锐利的机身切边、更密集的计算阵列,以及更复杂的网际网路,科技感十足。

    「烛龙Z150依然采用天工自研的NeFrame架构,但我们对其进行了全面重构与升级。

    工艺节点提升至7纳米,晶片面积扩大至1248平方毫米,电晶体数量更是激增至1.38万亿。」

    台下顿时响起一阵低低的惊叹声。

    所有人都清楚,这些参数的背後所代表的含义,以及对半导体、AI领域的巨大冲击。

    丹尼尔稍作停顿,大屏幕上开始逐行浮现烛龙Z150的详细参数。

    CUDA核心13824个,较上一代Z100提升100%;

    矩阵运算加速器1024个;

    内存容量32GBHBM3;

    内存带宽每秒3.2TB,较Z100的1460GB/s提升了119%。

    「接下来,我们可以看一组直观的对比数据。」

    丹尼尔话音刚落,屏幕中央便浮现出一组柱状图。

    双精度浮点算力方面,烛龙Z100为23TFLOPS,而烛龙Z150达到了47.1

    TFLOPS。

    半精度浮点算力方面,烛龙Z100为280TFLOPS,烛龙Z150则高达572TFLOPS。

    台下的观众很清楚这些数字的分量!

    有了烛龙Z150,AI领域的技术叠代速度,必将迎来质的飞跃。

    丹尼尔继续补充道:「Z150在将性能翻倍的同时,还将功耗控制在接近Z100

    的水平,这主要得益於我们的三大核心突破:NeFrame2.0架构、7纳米patterning工艺,以及第二代Chiplet互联技术。」

    言外之意,烛龙Z150绝非简单的参数堆料,而是集合了多项自研核心技术的精品之作。

    尤其是在大模型训练场景中,Z150的吞吐量不再是线性增长,而是实现了指数级跃迁。

    丹尼尔举例说明:「在训练一个千亿参数的大语言模型时,竞品的算力集群需要28天,而采用烛龙Z150的算力集群,仅需2天就能完成,速度提升了十几倍。」

    在这个日新月异、竞争激烈的AI时代,时间,就是最核心的壁垒,也是最宝贵的优势。

    最後,丹尼尔公布了烛龙Z150的定价,每片2.9万美币。

    至於上一代产品烛龙Z100,天工科技并未选择降价,而是采取了逐步缩减产能的策略。

    反正没人要就不卖,想让天工科技降价促销,绝无可能。

    大洋彼岸,山景城,谷歌总部的会议室里,气氛格外凝重。

    皮查伊坐在会议室主位上,脸色铁青地盯着屏幕上那组烛龙Z150与竞品的对比柱状图,一言不发。

    在他身旁,谷歌研发中心的首席科学家马里恩正焦虑地来回踱步,语气急切地说道:「我们正在全力训练的AIphaGoZero,用目前的TPU集群,至少需要跑整整三个月。

    ——

    可如果换上烛龙Z150,可能只需要一周就能完成训练。

    看来,我们还是得购买天工科技的算力晶片。」

    皮查伊无奈地耸了耸肩,满脸苦涩。

    谷歌的算力中心才投入使用没几个月,现在又要花费巨额资金采购新的算力晶片,这无疑会大幅增加研发支出,让公司的财务报表变得十分难看。

    买,成本太高,压力巨大;

    不买,就只能眼睁睁看着自家的AI产品逐渐落後於竞争对手,最终被市场淘汰。

    特麽的,不进则退,别无选择!

    另一边,特斯拉、微软、OpenAI和甲骨文等公司也面临着相同的抉择。

    马文腾倒是极为果决,第一时间便下达了五万张订单。

    要知道,元宝在上线後可没少挨骂,用屍体验一直被诟病。

    响应速度慢、生成的文本逻辑混乱、经常出现常识性错误,一度被网友与ChatGPT、Gemini并称为「AI三傻」。

    究其根源,还是底层算力不足,算法模型与语料资源存在短板。

    「只要算力管够,元宝就能脱胎换骨。」

    小马哥魄力十足,一口气又砸了14.5亿美币的硬体投入。

    在他看来,唯有子弹充足才能打胜仗。

    阿狸也不遑多让,找天工订了八万张烛龙Z150。

    发布会结束仅一周,烛龙Z150的累计订单就突破了60万大关。

    英特尔和英伟达的算力卡,则彻底沦为了路边一条。

    在2017年,背靠森联集团的天工科技,无疑是半导体行业的领军人,先是开启了AI元年,又垄断了算力晶片。

    在电力资源领域,云鲲航天还承担着能源中转站的关键角色,资金入帐的速度,甚至比印钞机还要快。
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