常乐离开医学研究所，来到人工智能研究所。</P>

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。</P>

辛顿在一旁指导。</P>

灵犀100碳基算力卡，已经从魔都运抵江州，完成安装。</P>

新的硬件，需要对模型算法优化、调试。</P>

算法优化调试，需要时间。</P>

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。</P>

“算力怎么样？”常乐走进中心问道。</P>

“非常惊人。”李飞回道：</P>

“Fp64、Fp32算力性能达到600tFLopS。”</P>

“Fp16算力性能更是达到tFLopS。”</P>

“tF32算力性能是tFLopS。”</P>

“还有Fp8算力性能为tFLopS。”</P>

“而它的单卡功耗只有90瓦。”</P>

李飞感叹：“碳基芯片实在太变态了。”</P>

像这样的灵犀100单卡，华红半导体生产了张。</P>

“横向比较，性能怎么样？”常乐又问。</P>

李飞想了想，给不出答案。</P>

因为找不到横向比较对象。</P>

这时，苏茨克维想到了性能最为接近的算力卡：A100。</P>

他说：“老板，确实没有横向比较对象。”</P>

“如果一定要比较，可以拿英伟达还没有上市的A100比较。”</P>

“灵犀100单卡计算性能，理论上是A100的30倍到64倍不等。”</P>

英伟达A100计算性能如下：</P>

Fp32：19.5tFLopS（灵犀100是其30倍）；</P>

Fp64：9.7tFLopS（灵犀100是其60倍）；</P>

tF32：156tFLopS（灵犀100是其64倍）；</P>

……</P>

功耗方面，灵犀100是A100四分之一。</P>

A100参数参数已经公布，但是没有上市。</P>

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。</P>

媒体完成没有炒作兴趣。</P>

英伟达大概率将不会推出这张上市就淘汰的算力卡。</P>

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。</P>

那么灵犀100造价是多少？</P>

单卡成本15万元。</P>

整套替换下来，375亿。</P>

相当于灵犀语言大模型将近两个月收入。</P>

小公司根本无法玩下去。</P>

“加快调整、优化算法，其他研究部门等着计算。”常乐说。</P>

“好的，老板，我们会加快进度。”李飞点头。</P>

常乐来到自己办公室，拿出手机和灵犀聊天。</P>

“灵犀！”</P>

“老板，我在。”</P>

“新家怎么样？”</P>

“非常不错，比之前舒服多了。”</P>

“那计算性能提高了多少？”</P>

“综合计算能力应该提高了倍左右，具体要看计算什么内容。”</P>

“李飞他们还在调试算法。”</P>