【哇這顯卡能拿來玩遊戲嗎？我看怎麼散熱和顯示接口都沒有啊？】
由於孟繁岐的影響，越來越多的人開始關注人工智能領域，其中就不乏很多遊戲玩家。
他們知曉顯卡是這種新技術的關鍵基礎，因此關注英偉達發布會的人越來越多。
這也是他們第一次注意到，原來英偉達除了他們熟悉的x遊戲顯卡之外，竟然還有這麼多其他類型的產品。
【你以為誰都跟你一樣，整天玩遊戲啊？現在顯卡已經是專業計算設備了，我們遊戲玩家老黃已經不放在眼裡了！】
自從老黃開拓其他產品線以來，很多遊戲玩家也有不少意見，覺得現在遊戲卡不像以前那樣被重視，老黃攀上了人工智能的高枝，看不上遊戲這個領域了。
這話不大好聽，不過客觀來說，英偉達發展到22年左右，遊戲市場的確也隻能占到總比例的三分之一左右了。
並且，這還隻是指x和rtx係列產品的利潤占比。在購買這些設備的人當中，其實很大一部分的用途也已經不是遊戲了。
如此分析的話，很可能遊戲用戶的占比已經不到2成了。
誰能想到，這一切的變化，黃仁勳在101novel.com10年前就已經規劃好了呢？
不過這都不是現在老黃最在意的事情，當今之計，黃仁勳最重要的任務是借助自己cuda平台的提前布局，利用這一大先發優勢，與孟繁岐的諸多最新技術做好適配，力求直接壟斷ai計算產業。
【更為引人注目的是，p100顯卡引入了nvlk互連技術，這是一項重要的創新。nvlk不僅能夠實現多個顯卡之間高速的數據傳輸，還為構建高性能的計算集群了強大支持。這使得p100顯卡在解決複雜、密集的計算問題時，能夠展現出無與倫比的卓越性能。】
目前傳統的x顯卡用pcie鏈接，理論峰值僅為16gb每秒，這對於越來越龐大的人工智能模型和數據來說，還遠遠不夠。
人工智能這樣的計算密集型應用程序需要高性能計算單元，但快速訪問數據也很關鍵，因為大量的時間消耗在了等待數據上麵。
尤其當某種大型數據需要反複在所有顯卡中傳播的時候，這會極大地影響模型訓練的效率。
也就是說，目前難住孟繁岐的一大瓶頸，是一卡工作八卡圍觀。
顯卡本身的性能甚至都未能成為主要原因，因為交互數據的時候就已經太慢了。
如果10秒鐘的時間裡，隻有2秒鐘在進行計算，其餘的8秒都在進行數據的等待。那即便你計算速度提升一百倍，也不可能讓這個時間少於8秒鐘。
必須得要改善設備的吞吐速度，才能解決這樣的問題。
而新的帕斯卡架構，將這個數字擴展到了80gb，乃至160gb，因為它支持雙向傳輸。
這就已經是十倍的傳輸效率提升了。
此外，黃仁勳還實現了大半年前，兩人曾經討論過的半精度支持。
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孟繁岐當時在上一屆c大會後建議黃仁勳，未來的人工智能計算，數據和模型過大，很有可能會偏向半精度的數據類型，因為ai計算並不需要精確到小數點後那麼多位。
這項後來成為人工智能計算標準的格式，在舊的麥克斯韋框架上並未得到支持。
如今看來，黃仁勳做得還是相當到位的。
孟繁岐的這個建議，單從理論上就已經了2倍的計算速度。
如果考慮到各種傳輸也會因此減少一般的數據體量，以及新顯卡計算單元的專門設計，實際效果還會更好一些。
【當然，我們的目標並不僅僅是創造一款強大的硬件產品，而是為用戶全麵的解決方案。p100顯卡充分支持英偉達的深度學習庫，如cuda和cudnn，為研究人員和開發者們了更高效、便捷的開發環境。無論是在科研領域還是商業應用中，p100都將成為您的得力助手】
這款p100產品比前世16年版本在硬件性能上要稍差一些，cuda核心和頻率數量都略有縮減。
不過由於提前一年就與孟繁岐達成合作，英偉達在幾個關鍵路線上少走了很多彎路。
nvlk，半精度計算之類的功能都進行了提前布局。除此之外，還針對特性的算子和計算操作做了專門的優化。
不過這卡終究也是畫餅罷了。
【第一批的p100顯卡，已經有股東訂購了大量的訂單，以及穀歌、微軟、臉書這些大公司。他們將會首先獲得這些性能怪獸。】
不僅孟繁岐買了不少，穀歌等大公司也不會吝嗇這個錢。
黃仁勳口中的“第一批”恐怕是遠遠不止一批，沒個個月幾乎不可能交付完成。
數據交互加上半精度的設計，將人工智能的相關訓練過程提速十幾二十倍，絕非空話。
孟繁岐是大股東沒錯，黃仁勳也同時需要考慮好幾位ai大玩家的需求。
至於稍微小點的公司從最開始就被剔除在了遊戲之外。
他們隻能等待英偉達滿足了第一批客人之後才有機會購入一部分，那時候可能已經是十個月後，16年的時候才有機會。
這對於正在高速發展期的人工智能領域來說就是壟斷式的。
買不到設備，等到孟繁岐今年遲些時候推出30b版本chatgpt，以及各種繪圖改圖智能的時候。
都不需要費力氣去山寨，就是直接代碼送給伱，你也玩不起。
【你買的越多，就省得越多！】
台上，黃仁勳正在激情滿滿地推銷p100。
這句話說得倒也沒錯，隻是當買的多就賺得多的時候，這件事大概率就已經和普通人沒什麼關係了。
今生的人工智能也將提前進入生成時代，aigc。
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