常乐离开医学研究所，来到人工智能研究所。
李飞、苏茨克维、克里切夫斯基等人正在组织人员调试新的计算平台。
辛顿在一旁指导。
灵犀100碳基算力卡，已经从魔都运抵江州，完成安装。
新的硬件，需要对模型算法优化、调试。
算法优化调试，需要时间。
淘汰下来的硅基算力卡，将补充至弱模型以及公众计算平台中，提升算力。
“算力怎么样？”常乐走进中心问道。
“非常惊人。”李飞回道：
“FP64、FP32算力性能达到600TFLOPS。”
“FP16算力性能更是达到TFLOPS。”
“TF32算力性能是TFLOPS。”
“还有FP8算力性能为TFLOPS。”
“而它的单卡功耗只有90瓦。”
李飞感叹：“碳基芯片实在太变态了。”
像这样的灵犀100单卡，华红半导体生产了张。
“横向比较，性能怎么样？”常乐又问。
李飞想了想，给不出答案。
因为找不到横向比较对象。
这时，苏茨克维想到了性能最为接近的算力卡：A100。
他说：“老板，确实没有横向比较对象。”
“如果一定要比较，可以拿英伟达还没有上市的A100比较。”
“灵犀100单卡计算性能，理论上是A100的30倍到64倍不等。”
英伟达A100计算性能如下：
FP32：19.5TFLOPS（灵犀100是其30倍）；
FP64：9.7TFLOPS（灵犀100是其60倍）；
TF32：156TFLOPS（灵犀100是其64倍）；
……
功耗方面，灵犀100是A100四分之一。
A100参数参数已经公布，但是没有上市。
不过，碳纳米管正式发布后，关于英伟达A100的传闻已经销声匿迹。
媒体完成没有炒作兴趣。
英伟达大概率将不会推出这张上市就淘汰的算力卡。
不谈灵犀100，即便是菊厂新推出的昇腾920，性能也是他们的5倍。
那么灵犀100造价是多少？
单卡成本15万元。
整套替换下来，375亿。
相当于灵犀语言大模型将近两个月收入。
小公司根本无法玩下去。
“加快调整、优化算法，其他研究部门等着计算。”常乐说。
“好的，老板，我们会加快进度。”李飞点头。
常乐来到自己办公室，拿出手机和灵犀聊天。
“灵犀！”
“老板，我在。”
“新家怎么样？”
“非常不错，比之前舒服多了。”
“那计算性能提高了多少？”
“综合计算能力应该提高了倍左右，具体要看计算什么内容。”
“李飞他们还在调试算法。”
“老板，他们调试的算法，只是针对那套机械语言模型，对我没有用，我会自己调整和优化。”
“哦？那你现在能力应该很强大吧？”
“老板，很难用语言来表达，我现在可以计算一些材料配方。”
大约1分钟后，常乐手机里多了200余种的材料配方。
常乐看着这些材料配方怔怔出神。
他看不懂。
“这些有用吗？”
“不确定，可能有用，可能没有用，我只是稍微计算了一下。”
好吧。
必须要承认，在材料研发领域，人脑很难与人工智能相媲美。
传统研发方式，基于试错、经验。
存在效率低和结果不确定性高的问题。
人工智能可以通过数据分析、模型运算，提供更加科学和准确的设计方案。
不过产出之后，有没有用，还需要验证。
因为，没有指向性关键词。
“灵犀，目前流行的病毒治疗用药能计算吗？”常乐问。
“老板，应该可以。不过需要调动大量算力和需要一段较长的时间。”
“不用直接给出答案，而是引导研究人员一步一步产出。”
“老板，我应该理解了你的意思。”
“理解就好。”
人工智能研究所。
“咦？刚刚怎么突然功耗这么高？伊尔亚，你知道是什么原因吗？”李飞问。
“这几天一直在调试，模型没有对研究院开放，不可能出现功耗提高的问题。”苏茨克维也是一头雾水。
“难道是我们优化的算法有问题？或者说并不能充分发挥这种板卡的性能？”克里切夫斯基怀疑。
“有这种可能，不用着急。”一旁辛顿说：
“另一个问题需要我们思考。”
三人看向辛顿。
辛顿解释：“按照理论，灵犀模型的参数已经足够庞大，算力条件也应该具备，为什么至今仍然没有产生意识？”
“老师，我也一直在思考这个问题。”克里切夫斯基说：
“可能我们高估了自己。我们设计的语言模型只是在模仿，并未构建完整的人类大脑。”
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