首頁/我要賠錢去修仙,我真不想當首富/第737章 吳財的新打算(1)
我要賠錢去修仙,我真不想當首富_第737章 吳財的新打算(1)

吳財滿臉好奇,追問道:“晶片的問題都解決了,難道還有其他難題?”

葉老微微嘆了口氣,神色中帶著幾分憂慮:“還不是算力的問題嘛!

就說咱們的GPU製造,和星耀相比,差距還很大。

鷹尾巴的幻光100晶片,擁有800億電晶體,80GB視訊記憶體,頻寬高達3TB/s,專為超大資料、超複雜的計算任務設計,像AI訓練、大規模計算、氣候模擬這些,它都能輕鬆應對。

反觀咱們國產的GPU,明月的輝光9系列,效能大概只和鷹尾巴幻光1050相當,橘子的耀光910B算力勉強能和鷹尾巴的幻影100較量一下,可跟幻光100比起來,尤其是在視訊記憶體和頻寬上,差距就太明顯了,耀光910B的頻寬只有56GB/s 。

不僅如此,晶片之間的互聯技術上,幻光100支援高效的多GPU協作,能讓多個晶片同時工作,效率能提升好幾倍,國產GPU在這方面技術差得遠,頻寬低,晶片間協作能力不行,想做高效平行計算,難如登天。”

吳財若有所思地點點頭,又問道:“你說的是AI領域嗎?”

葉老肯定地點點頭:“沒錯,就是AI。

雖說在工業生產和應用領域,咱們國家的AI技術比山鷹國領先,像國內很多工廠引入AI實現生產流程自動化,提升了生產效率和產品質量,港口利用AI最佳化貨物裝卸和運輸排程,提高了運營效率。

但在生成式AI方面,因為算力不足,和山鷹國還是有不小的差距。

像訓練山鷹目前最強那種超大規模的語言模型,需要大量的GPU算力支援,才能完成海量資料的處理和複雜模型的訓練,從而實現自然語言處理、文字生成、對話互動等強大功能。

咱們由於算力受限,在訓練同等規模和複雜度的模型時,就會面臨效率低、成本高,甚至難以實現的問題,這就導致生成式AI的發展受到制約。”

吳財皺眉問道:“既然我們的算力受限,為什麼不多弄點GPU堆呢?”

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