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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