第508章处於领先全球的大气层！＆好日子

看著屏幕中列出的一项项数据，洛川忍不住咧开嘴巴。

稳了

骄阳200单卡fp16算力高达7.92tfl0ps！

对比一下同期顶尖產品。

英伟达於今年3月份刚推出的geftx680，单卡算力仅有3.09tflops。

不过二者的属性稍有不同。

后者是通用gpu，设计目標是，兼顾游戏渲染与通用计算，在3d建模、科学计算等场景中，兼容性更强。

而骄阳200为ai算力卡，仅针对ai算子优化，如矩阵乘法、lstt门控运算等。

在通用浮点运算和图形渲染管线效率上，要弱於gtx680不少。

但在ai的核心战场，深度学习训练与推理等垂直领域，骄阳200却有著代际领先！

基於存算一体架构，骄阳200的数据传输延迟，低至15ns！

內存带宽高达1tb/s！

而gtx680，延迟高达200ns，內存带宽约192gb/s。

以模型训练为例。

后者需频繁在显存与与计算单元间搬运权重数据，每叠代100步，便因数据搬运，浪费28秒。

而骄阳200可实现“数据不动计算动”，同等任务下，计算效率提升4.7倍！

此外，通过骄阳200內置的“自注意力並行计算单元”，针对transforr的qkv矩阵乘法设计，可实现硬体级加速。

单卡每秒可处理2.1万亿次注意力计算！

gtx680仅0.4万亿次。

在在bert—base模型推理中，单卡qps，即每秒查询率达1.2万！

是gtx680的3.8倍！

功耗方面。

骄阳200的存算一体架构，使单卡功耗控制在220w，稍低於gtx680的195w。

但算力功耗比达36.4gflops/w，后者仅有15.8gflops/w。

在7x24小时不间断运行的情况下，8卡骄阳200集群，年耗电量较gtx680集群减少120

万度！

集群扩展性方面。

基於洛先知亲自主导研发的“晶片间高速通信协议+“云—芯协同”协议+高速总线”三层技术架构，骄阳200实现了节点通信的代际跨越！

单集群可扩展至256卡！

且通信延迟低於8！

可实现跨节点数据高效同步，足以轻鬆支撑10亿参数模型的分布式训练。

不必再像骄阳100那样，通过堆砌节点数量、牺牲算力利用率，强行训练10亿级模型0

与之相比，英伟达仍依赖於pcle2.o与fibandqdr构建集群。

pcie总线存在天然瓶颈，节点带宽5gb/s，256卡集群理论总带宽仅1.28tb/s，远低於骄阳200的2tb/s。

参数传输延迟，通常在100以上。

且隨著节点增加，总线衝突將会导致实际可用带宽，呈指数级下降。

总之，在ai的核心战场上，骄阳200处於领先全球的大气层！