第979章 首周60万张，AI时代加速！算力內卷？世界幣？（4 / 5）
屏幕画面隨之切换，烛龙z150的渲染图缓缓浮现。
相比z100，它拥有更锐利的机身切边、更密集的计算阵列，以及更复杂的网际网路，科技感十足。
“烛龙z150依然採用天工自研的neframe架构，但我们对其进行了全面重构与升级。
工艺节点提升至7纳米，晶片面积扩大至1248平方毫米，电晶体数量更是激增至1.38万亿。”
台下顿时响起一阵低低的惊嘆声。
所有人都清楚，这些参数的背后所代表的含义，以及对半导体、ai领域的巨大衝击。
丹尼尔稍作停顿，大屏幕上开始逐行浮现烛龙z150的详细参数。
cuda核心13824个，较上一代z100提升100%；
矩阵运算加速器1024个；
內存容量32gbhbm3；
內存带宽每秒3.2tb，较z100的1460gb/s提升了119%。
“接下来，我们可以看一组直观的对比数据。”
丹尼尔话音刚落，屏幕中央便浮现出一组柱状图。
双精度浮点算力方面，烛龙z100为23tflops，而烛龙z150达到了47.1
tflops。
半精度浮点算力方面，烛龙z100为280tflops，烛龙z150则高达572tflops。
台下的观眾很清楚这些数字的分量！
有了烛龙z150，ai领域的技术叠代速度，必將迎来质的飞跃。
丹尼尔继续补充道：“z150在將性能翻倍的同时，还將功耗控制在接近z100
的水平，这主要得益於我们的三大核心突破：neframe2.0架构、7纳米patterning工艺，以及第二代chiplet互联技术。”
言外之意，烛龙z150绝非简单的参数堆料，而是集合了多项自研核心技术的精品之作。
尤其是在大模型训练场景中，z150的吞吐量不再是线性增长，而是实现了指数级跃迁。
丹尼尔举例说明：“在训练一个千亿参数的大语言模型时，竞品的算力集群需要28天，而採用烛龙z150的算力集群，仅需2天就能完成，速度提升了十几倍。”
在这个日新月异、竞爭激烈的ai时代，时间，就是最核心的壁垒，也是最宝贵的优势。
最后，丹尼尔公布了烛龙z150的定价，每片2.9万美幣。
至於上一代產品烛龙z100，天工科技並未选择降价，而是採取了逐步缩减產能的策略。
反正没人要就不卖，想让天工科技降价促销，绝无可能。
大洋彼岸，山景城，谷歌总部的会议室里，气氛格外凝重。
皮查伊坐在会议室主位上，脸色铁青地盯著屏幕上那组烛龙z150与竞品的对比柱状图，一言不发。
在他身旁，谷歌研发中心的首席科学家马里恩正焦虑地来回踱步，语气急切地说道：“我们正在全力训练的aiphagozero，用目前的tpu集群，至少需要跑整整三个月。 ↑返回顶部↑
相比z100，它拥有更锐利的机身切边、更密集的计算阵列，以及更复杂的网际网路，科技感十足。
“烛龙z150依然採用天工自研的neframe架构，但我们对其进行了全面重构与升级。
工艺节点提升至7纳米，晶片面积扩大至1248平方毫米，电晶体数量更是激增至1.38万亿。”
台下顿时响起一阵低低的惊嘆声。
所有人都清楚，这些参数的背后所代表的含义，以及对半导体、ai领域的巨大衝击。
丹尼尔稍作停顿，大屏幕上开始逐行浮现烛龙z150的详细参数。
cuda核心13824个，较上一代z100提升100%；
矩阵运算加速器1024个；
內存容量32gbhbm3；
內存带宽每秒3.2tb，较z100的1460gb/s提升了119%。
“接下来，我们可以看一组直观的对比数据。”
丹尼尔话音刚落，屏幕中央便浮现出一组柱状图。
双精度浮点算力方面，烛龙z100为23tflops，而烛龙z150达到了47.1
tflops。
半精度浮点算力方面，烛龙z100为280tflops，烛龙z150则高达572tflops。
台下的观眾很清楚这些数字的分量！
有了烛龙z150，ai领域的技术叠代速度，必將迎来质的飞跃。
丹尼尔继续补充道：“z150在將性能翻倍的同时，还將功耗控制在接近z100
的水平，这主要得益於我们的三大核心突破：neframe2.0架构、7纳米patterning工艺，以及第二代chiplet互联技术。”
言外之意，烛龙z150绝非简单的参数堆料，而是集合了多项自研核心技术的精品之作。
尤其是在大模型训练场景中，z150的吞吐量不再是线性增长，而是实现了指数级跃迁。
丹尼尔举例说明：“在训练一个千亿参数的大语言模型时，竞品的算力集群需要28天，而採用烛龙z150的算力集群，仅需2天就能完成，速度提升了十几倍。”
在这个日新月异、竞爭激烈的ai时代，时间，就是最核心的壁垒，也是最宝贵的优势。
最后，丹尼尔公布了烛龙z150的定价，每片2.9万美幣。
至於上一代產品烛龙z100，天工科技並未选择降价，而是採取了逐步缩减產能的策略。
反正没人要就不卖，想让天工科技降价促销，绝无可能。
大洋彼岸，山景城，谷歌总部的会议室里，气氛格外凝重。
皮查伊坐在会议室主位上，脸色铁青地盯著屏幕上那组烛龙z150与竞品的对比柱状图，一言不发。
在他身旁，谷歌研发中心的首席科学家马里恩正焦虑地来回踱步，语气急切地说道：“我们正在全力训练的aiphagozero，用目前的tpu集群，至少需要跑整整三个月。 ↑返回顶部↑