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“什么叫搞科技屈才了？科技才是第一生产力懂不懂？”厨房里伸出一个脑袋，赫然是张明振教授。
“我不就是感慨一句小弘的天赋吗，插什么嘴你，赶紧做你的鱼去！”
苗文璐教授没好气儿这么说着，转头又看向纪弘和程荟俩人：
“张教授鱼做的不错，我不太会杀鱼，今天就让他来。”
张明振教授怔了怔，又悻悻的把头缩了回去，远远的纪弘甚至还听到了一声叹息。
第一次看到这俩人这样的状态，纪弘差点儿没笑出声来，看看程荟，也是忍得很辛苦的样子，俩人对视了一眼，心里同时想道：这俩教授，私底下也挺有意思。
……
“来，尝尝这鱼怎么样。”
“嗯，好吃！”纪弘夹了一筷子，随口夸赞。
“苗姨啊，我可跟你说，能让纪弘夸一句鱼好吃，那可是不简单的。他老家就在秋水湖旁边，早些年家里就养鱼，论做鱼的心得，他们那边全都是行家。”
程荟也是适时地接口：“张教授这鱼做的，着实不一般。”
“那可是，想当年我也是……”张教授并没有以往的严肃，熟悉了之后，纪弘甚至觉得他有些逗的属性。
“得了哈你，给你搭个梯子，你还真要上天啊！”苗文璐教授白了他一眼：“赶紧吃饭。”
……
“纪弘，摩尔科技兼容英伟达CUDA的方案被禁用了，你们是怎么考虑的？”
放下筷子，张明振教授也是问起了项目的事情：“智算中心的项目硬件马上就要到位，系统这一块儿也是要加紧的。”
这本来应该是摩尔科技的活儿，但张明振知道，核心的东西一定还是卷耳智能提供的，正好纪弘现在就在家里，他就顺口问了一句。
“我们设计了一种全新的架构，摩尔科技正根据我这边提供的【流处理核心智慧调度服务API】进行开发，完成也就在近日，不会耽误进度的。”
纪弘说着，还拿出了自己的手机打开了一页资料，张明振教授结借过一看：
【架构名称：类思维模式的神经网络统一计算体系架构，中文简称：类思维运算架构】。
【英文名称：UnifiedComputingArchitectureforNeuralNetworksBasedonClassThinkingMode。】
【英文简称：ClassThinkingComputingArchitecture，英文缩写：CTCA。】
“类思维架构？CTCA？”张明振点了点头：“你们对性能有预期吗？”
“智算中心采用的是摩尔科技的AI卡S4000，仅从规模上看，AI性能大约有4090的30%左右。
“但毕竟S4000是专业的AI卡，直接搞了48G的超大显存和768GB/s的显存带宽，如果用CUDA架构，能发挥出4090显卡20%的水平就算高了。
“我们的最低目标是，单卡性能超过4090的35%，片上互联之后，以千卡规模计，达到同等数量4090集群算力水平的一半左右。”
张明振教授并没有很惊讶，以30%的硬件规模发挥出35%的性能水平，以卷耳智能科技的水平，他甚至觉得纪弘说的有点儿保守。
至于千卡集群的整体算力，那会更加依赖于片间互联的综合调度了，这就更是智能调度的强势领域了。
GPU智算中心张明振目前没有相关的行业数据。
但从CPU超算的经验来看，两片CPU联合能发挥出2*70%的性能就算高的了，如果是一万片CPU联合，每片能发挥出的水平甚至不足30%。
所以，超算的算力是有瓶颈的，会存在一个数字，达到这个数字之后，无论再怎么增加芯片，超算的整体性能都不会再提升，甚至还会有所下降。
GPU智算中心应该也有类似的问题，能做到什么程度，调度算法在一定程度上甚至比硬件豆更加重要。
“性能是可以的。”张明振教授一看纪弘这轻松的模样，就知道他... -->>
“什么叫搞科技屈才了？科技才是第一生产力懂不懂？”厨房里伸出一个脑袋，赫然是张明振教授。
“我不就是感慨一句小弘的天赋吗，插什么嘴你，赶紧做你的鱼去！”
苗文璐教授没好气儿这么说着，转头又看向纪弘和程荟俩人：
“张教授鱼做的不错，我不太会杀鱼，今天就让他来。”
张明振教授怔了怔，又悻悻的把头缩了回去，远远的纪弘甚至还听到了一声叹息。
第一次看到这俩人这样的状态，纪弘差点儿没笑出声来，看看程荟，也是忍得很辛苦的样子，俩人对视了一眼，心里同时想道：这俩教授，私底下也挺有意思。
……
“来，尝尝这鱼怎么样。”
“嗯，好吃！”纪弘夹了一筷子，随口夸赞。
“苗姨啊，我可跟你说，能让纪弘夸一句鱼好吃，那可是不简单的。他老家就在秋水湖旁边，早些年家里就养鱼，论做鱼的心得，他们那边全都是行家。”
程荟也是适时地接口：“张教授这鱼做的，着实不一般。”
“那可是，想当年我也是……”张教授并没有以往的严肃，熟悉了之后，纪弘甚至觉得他有些逗的属性。
“得了哈你，给你搭个梯子，你还真要上天啊！”苗文璐教授白了他一眼：“赶紧吃饭。”
……
“纪弘，摩尔科技兼容英伟达CUDA的方案被禁用了，你们是怎么考虑的？”
放下筷子，张明振教授也是问起了项目的事情：“智算中心的项目硬件马上就要到位，系统这一块儿也是要加紧的。”
这本来应该是摩尔科技的活儿，但张明振知道，核心的东西一定还是卷耳智能提供的，正好纪弘现在就在家里，他就顺口问了一句。
“我们设计了一种全新的架构，摩尔科技正根据我这边提供的【流处理核心智慧调度服务API】进行开发，完成也就在近日，不会耽误进度的。”
纪弘说着，还拿出了自己的手机打开了一页资料，张明振教授结借过一看：
【架构名称：类思维模式的神经网络统一计算体系架构，中文简称：类思维运算架构】。
【英文名称：UnifiedComputingArchitectureforNeuralNetworksBasedonClassThinkingMode。】
【英文简称：ClassThinkingComputingArchitecture，英文缩写：CTCA。】
“类思维架构？CTCA？”张明振点了点头：“你们对性能有预期吗？”
“智算中心采用的是摩尔科技的AI卡S4000，仅从规模上看，AI性能大约有4090的30%左右。
“但毕竟S4000是专业的AI卡，直接搞了48G的超大显存和768GB/s的显存带宽，如果用CUDA架构，能发挥出4090显卡20%的水平就算高了。
“我们的最低目标是，单卡性能超过4090的35%，片上互联之后，以千卡规模计，达到同等数量4090集群算力水平的一半左右。”
张明振教授并没有很惊讶，以30%的硬件规模发挥出35%的性能水平，以卷耳智能科技的水平，他甚至觉得纪弘说的有点儿保守。
至于千卡集群的整体算力，那会更加依赖于片间互联的综合调度了，这就更是智能调度的强势领域了。
GPU智算中心张明振目前没有相关的行业数据。
但从CPU超算的经验来看，两片CPU联合能发挥出2*70%的性能就算高的了，如果是一万片CPU联合，每片能发挥出的水平甚至不足30%。
所以，超算的算力是有瓶颈的，会存在一个数字，达到这个数字之后，无论再怎么增加芯片，超算的整体性能都不会再提升，甚至还会有所下降。
GPU智算中心应该也有类似的问题，能做到什么程度，调度算法在一定程度上甚至比硬件豆更加重要。
“性能是可以的。”张明振教授一看纪弘这轻松的模样，就知道他... -->>
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