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周不器很谦虚地说:“不一定能100%的赢,99%吧!”
张朝洋没好气地说:“你就吹吧!真这么能,下棋的对手,你怎么不直接去找李世石和古力?找了一个什么二流角色?”
现在的围棋行业,世界排名前二的基本就是公认的两个人,一个是韩国的李世石,一个是中国的古力。
相比较之下,还是李世石稍微厉害一些,等级分稍高。
周不器辩争道:“二流角色?你懂不懂啊?朴廷桓那也是世界顶级的高手,不比李世石和古力差,好不好?他世界排名第五!”
张朝洋问:“怎么不直接找最厉害的棋手?”
周不器道:“这第一场人机对弈,地点是在首尔啊。这是韩国嘛,会比较开放,外国记者可以来得更多、更有利于全球性的报道。等这次把市场打开了,引起了轰动,组织第二次的人机大战了,就可以去国内的首都或者魔都了,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。”
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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、IBM、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:“你现在是越来越能了!”
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