帕斯卡时代是里程碑式的硬件突破，特斯拉产品线的P100，半精度计算性能即便对比2019年9月才发售的2080Ti，基本上都不落下风。
甚至于16G的显存，它还胜过2080Ti的11G不少。
存储器的带宽，732GB每秒，远超2080Ti的616GB。
CUDA核心更是数倍于当代游戏旗舰，980Ti。
要知道2080Ti可是19年RTX游戏系列的旗舰产品，比帕斯卡要更加新的图灵框架。
但回过头来去对比三四年前的计算产品线旗舰，仍旧没有什么优势。从这一点上就可以看出，老黄的确早就已经把游戏玩家玩弄于股掌之中了。
手头的牙膏这么一大根，想挤多少就挤多少。
将广大游戏玩家彻底当做了橡皮泥，想捏成什么形状就捏成什么形状，随心所欲。
“不过P100强归强，贵也是真特么贵啊...”即便是提前筹备了如此多钱的孟繁岐，看这一台服务器的价格也觉得头皮发麻。
因为贵也就算了，不买还不行。
这东西对孟繁岐来说是刚需，一笔订单就能下得孟繁岐心头滴血。
“台积电的16nm工艺13年底初次成功，一直到今年，才满足了量产的条件。贵是贵了点，但这是最新的工艺！”钱都花了，只能安慰一下自己：“别家真的想买现在还买不到呢！”
黄仁勋P100的产能短时间内上不去，除了自身的原因之外，与台积电也有很大的关系。
为了搭配特斯拉P100显卡，英伟达推出了针对人工智能领域的专用服务器，英伟达DGX1。双路英特尔至强处理器，8卡特斯拉P100，外加7TB的固态硬盘。
这在目前的时间点，可以说是笑傲群雄。黄仁勋号称是要以一敌百，对比传统的CPU服务器来说，这一台的确能顶两百多台。
售价也是高的离谱，13万美元，折下来八十万元左右。
“P100的售价不是才三四万吗？怎么一整套八卡的服务器要八十万？要是这么算起来，其中8张P100的价格占比，岂不是还不到一半。”唐璜从P100价格公布开始就已经在算公司要花多少钱了。
却没想到，这个价格再乘二也不够。
“买了8卡的P100，其他的料也差不了，配套的其他设备跟不上，显卡的钱就算是白花了。”孟繁岐说着这话，总觉得这番场景有些熟悉。
回想了一下，当初让唐璜赞助比赛用主机设备的时候，他也是这个想法，这番论调。
“没听老黄说嘛，买的多，省得才多。你小子就不适合当老板，太抠门。不舍得花钱，怎么赚到更多？”孟繁岐这番话最多三分是说给唐璜的，剩下的全都是在催眠自己。
因为单这样的服务器，孟繁岐至少就得消费一千多个，光是设备就得一两个亿美金起步。
未来如果大规模商用，恐怕还得再买两三千个。
除了购买服务器的费用，场地搭建，供电供网等其他乱七八糟的东西，价格恐怕也不会比这个数字低多少。
更得要配套的人力，甚至以后每天的设备运行都是巨额的支出。
这样算下去，孟繁岐这一年来在谷歌薅出来的羊毛，剩下来的部分基本上全都得投入在这个超算中心里面了。
可以说，这里彻底建成之后，孟繁岐的流动资金就基本上消耗殆尽了。
他得要在非常短时间内，使用这般强大的计算能力，迅速开展几个能变现盈利的AI项目，否则耽搁久了，他就得负债或者融资进来。
“唉...还是蹭大公司的计算资源舒服啊！自己出来另立山头，几百人的吃喝拉撒都得我操心。”过惯了舒坦日子，肩上猛然多了这么些责任，孟繁岐感到非常不习惯。
“你得去把公司避税的一整套流程做一做，什么开曼群岛，爱尔兰什么的。自己开公司，这些事情做不做，税率差了十来个百分点呢。”韩辞大概猜到了孟繁岐的心理负担，在一旁出言提醒道。
“各种控股套娃嘛，我知道，马上安排。”孟繁岐大概知道这里面的套路，无非就是注册这些小地方的公司，然后把自己的主要公司和业务全额控股了。
如此可以规避一些地区的税收政策。
再详细他也就没有研究了，这种专业的事情还是交给专业人士去做。
整套设备贵是贵了点，不过对比在谷歌白嫖的同样数量泰坦显卡，加速效果也是非常明显的。
原本25小时才能完成的计算，现在仅需要2小时，期望加速倍率大约12.5倍。
“也就是说，我在去年这个时候一万张泰坦算到今年，和我现在买一万张P100去算一个月进展几乎是差不多的。”
25个小时对比2小时，效果不够明显，但将这个时间差拉到全年的水平上去看，差距就显得尤为夸张了。
一年两年做不完的事情，现在四五周就能拿下，其意义和价值不可同日而语。
硬件水准需要飞升一次，便是孟繁岐为何要在谷歌先呆一年的主要原因，单干早了实在不划算。
没有帕斯卡架构的新系列，真正的大模型根本做不出来，光是实验都得做两年多。
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