一来对算力的需求自然也就小了。
目前来说，ai技术已经比较成熟，可以进行大规模应用，尤其是商用的只有智云一家，因此真正对gpu算力需求量大的，其实是智云自己，而不是其他什么企业。
可以说当下的gpu算力需求里，智云一家几乎独占了百分之九十五，相当夸张的……只不过智云自己也不用普通的显卡，而是使用自研的ai芯片。
最新的ai3000和消费级的opa1000，差距是全方位的，算力上大概是两倍的差距，但是显存上四倍差距，而最惊人的是通信带宽上的差距，足足十倍之多。
尤其是通信带宽的差别，这影响模型训练非常重要的一个数据。
毕竟采用大量显卡组成服务器阵列的时候，其数据交换是极其庞大的，而普通显卡的通信带宽太小，由此导致训练效率很低，速度缓慢……当然，这个训练速度慢只是对比说法。
实际上哪怕是消费显卡的训练速度，在谷狗的工程师们看来也是超级快了……只是如果他们看过了智云的ai芯片的训练速度，恐怕会怀疑人生！
智云集团的所谓ai芯片，其实就是针对普通的显卡在进行大规模计算的时候，所遇到的一系列诸多难题，然后针对性的解决改进。
通信带宽太小，那么我就研发全新的通讯技术，然后一口气把通讯带宽给加大了十倍以上。
显存太小，那就塞进去更多的显存。
算力不够，那么就往gpu核心里塞进去更多的晶体管提升算力。
当然，这里头还需要专门的软件支持，为此智云集团还专门开发了好几个的专门软件，这样才能够发挥出来ai显卡的强大性能。
最后硬件和硬件整合起来后，就搞出来了所谓的ai芯片……不干别的，就专门用来跑ai模型。
而ai芯片
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