看着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7.92TFLOPS！
对比一下同期顶尖产品。
英伟达于今年3月份刚推出的GeForce GTX 680，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，设计目标是，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、LSTTM门控运算等。
在通用浮点运算和图形渲染管线效率上，要弱于GTX 680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却有着代际领先！
基于存算一体架构，骄阳200的数据传输延迟，低至15ns！
内存带宽高达1TB/s！
而GTX 680，延迟高达200ns，内存带宽约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，每迭代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内置的“自注意力并行计算单元”，针对 Transformer的 QKV矩阵乘法设计，可实现硬件级加速。
单卡每秒可处理2.1万亿次注意力计算！
GTX 680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 GTX 680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，稍低于GTX 680的195W。
但算力功耗比达36.4GFLOPS/W，后者仅有15.8GFLOPS/W。
在7×24小时不间断运行的情况下，8卡骄阳200集群，年耗电量较GTX 680集群减少 120万度！
集群扩展性方面。
基于洛先知亲自主导研发的“芯片间高速通信协议+“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！
且通信延迟低于8μs！
可实现跨节点数据高效同步，足以轻松支撑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。
与之相比，英伟达仍依赖于PCIe2.0与InfiniBand QDR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，远低于骄阳200的2TB/s。
参数传输延迟，通常在100μs以上。
且随着节点增加，总线冲突将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处于领先全球的大气层！