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第2671章 越来越能了

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了,到时候再把李世石和古力都叫来,上演终极对决。这次在韩国,就是暖场。」

张朝洋接着问:「下围棋的算力多大啊,你怎么这是怎么提供的?」

「AI芯片呗。」

周不器也有点含糊,具体的情况他也不太清楚,只是有一个大概的了解。他批过一个申请,沈向阳为此购买了2万块的英伟达的GpU来提供算力,费用是3亿美元。除此之外,自研的AI芯片,也使用了2万块,花费1亿美元。

张朝洋问:「我看报道,说是你们为了把这件事做成,总共投入了4万块显卡。」

周不器道:「不太准确吧,应该是2万块。还有2万块是自研的,不是GpU。」

这就有着专用芯片和通用芯片的区分了。

GpU通常是指通用芯片,是可以「通用」的,放在很多场景都可以。显卡最重要的组成部分,就是GpU,很多时候就用显卡来指代GpU。

很多媒体不太懂具体的技术,在报道的时候就会比较随意,就说用了多少多少的显卡……其实不准确,实际上应该是通用的GpU芯片。

除了通用的,还有专用的呢。

比如沈向阳的另一个团队,就一直在自研AI芯片。

如果是通用芯片,那其实很简单,去外面采购GpU芯片,然后组装到AI芯片上,就成功了,也可以顶着「自研」的旗帜。

紫微星并没有这样搞,是真的在自研,是在搞专属于紫微云的专用AI芯片。

两者的区别,就是显卡GpU是通用的,相当于「兼职」,可以干的事情很多,干什么都行;专用的AI芯片,是专职,只做AI计算这一件事,更节能、更廉价、更大的计算量。

相比于价格高得离谱的显卡GpU,谁都知道自研「全职」、「专职」的AI芯片更有未来。

可是,这是个全新的不成熟的领域,存在着许许多多个方向,到底哪条路是对的?不知道!这研发风险就很大了。

花了几十亿美元搞研发,搞不好就失败了。

有这几十亿美元,直接去英伟达买通用芯片,既省时又简单。

现在的科技产业里,真正在做自研AI芯片开发的公司,除了紫微星,也就是英特尔、谷歌、Ib、英伟达、高通这些科技巨头了。

从价格上来说,的确便宜。

从效果上来说,跟成熟的显卡相比还有一定的差距。

张朝洋就感慨着说:「


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