进行开发，完成也就在近日，不会耽误进度的。”
纪弘说着，还拿出了自己的手机打开了一页资料，张明振教授结借过一看：
【架构名称：类思维模式的神经网络统一计算体系架构，中文简称：类思维运算架构】。
【英文名称：unified puting architecture for neural works based on class thinking mode。】
【英文简称：class thinking puting architecture，英文缩写：ctca。】
“类思维架构？ctca？”张明振点了点头：“你们对性能有预期吗？”
“智算中心采用的是摩尔科技的ai卡s4000，仅从规模上看，ai性能大约有4090的30%左右。
“但毕竟s4000是专业的ai卡，直接搞了48g的超大显存和768gb/s的显存带宽，如果用cuda架构，能发挥出4090显卡20%的水平就算高了。
“我们的最低目标是，单卡性能超过4090的35%，片上互联之后，以千卡规模计，达到同等数量4090集群算力水平的一半左右。”
张明振教授并没有很惊讶，以30%的硬件规模发挥出35%的性能水平，以卷耳智能科技的水平，他甚至觉得纪弘说的有点儿保守。
至于千卡集群的整体算力，那会更加依赖于片间互联的综合调度了，这就更是智能调度的强势领域了。
gpu智算中心张明振目前没有相关的行业数据。
但从cpu超算的经验来看，两片cpu联合能发挥出2*70%的性能就算高的了，如果是一万片cpu联合，每片能发挥出的水平甚至不足30%。
所以，超算的算力是有瓶颈的，会存在一个数字，达到这个数字之后，无论再怎么
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