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第44章 计划（第2页）

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“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768GBs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，就知道他肯定是按保守预计的，真实的性能还得落地了再看，也是接着问道：

“我上次跟你说的那个关于教育行业人才培养类的模型……”

“是这样的，等智算中心投入使用了，我们招募一批学生志愿者，然后利用……”

纪弘把昨天跟赵东赫说的那些东西又跟张明振教授说了一遍，并说了赵东赫加入志愿者的事儿。

“嗯，你的想法很好，现在确实很多学生压根不知道自己有什么特长，也不知道对自己的以后有什么规划，甚至上大学的时候为什么选现在的专业都说不清楚。

“也不知道他们到底知道点儿啥，这样的教育培养模式肯定是有问题的。

“结合AI模型，对他们进行综合测试并进行长期跟踪，根据每一个人的特点制定特定培养和考核计划……

“如果这能成的话……”

张明振教授已经在畅想未来的美好愿景了：“那我们的人才培养要发生翻天覆地的变化了！”

……

“程荟，让他们爷俩在这谈技术，你跟我来，我跟你说点儿事儿。”

在纪弘和张明振教授就智算中心的未来发展进行着规划和探讨的时候，苗文璐教授把程荟喊走了。

……

“刚苗文璐教授喊你做什么？”

回到家里，纪弘也是很好奇。