此外，黃仁勛還實現(xiàn)了大半年前，兩人曾經(jīng)討論過的半精度支持。

    孟繁岐當(dāng)時在上一屆GTC大會后建議黃仁勛，未來的人工智能計算，數(shù)據(jù)和模型過大，很有可能會偏向半精度的數(shù)據(jù)類型，因為AI計算并不需要精確到小數(shù)點后那么多位。

    這項后來成為人工智能計算標(biāo)準(zhǔn)的格式，在舊的麥克斯韋框架上并未得到支持。

    如今看來，黃仁勛做得還是相當(dāng)?shù)轿坏摹?br/>
    孟繁岐的這個建議，單從理論上就已經(jīng)提供了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(shù)據(jù)體量，以及新顯卡計算單元的專門設(shè)計，實際效果還會更好一些。

    【當(dāng)然，我們的目標(biāo)并不僅僅是創(chuàng)造一款強大的硬件產(chǎn)品，而是為用戶提供全面的解決方案。P100顯卡充分支持英偉達的深度學(xué)習(xí)庫，如CUDA和cuDNN，為研究人員和開發(fā)者們提供了更高效、便捷的開發(fā)環(huán)境。無論是在科研領(lǐng)域還是商業(yè)應(yīng)用中，P100都將成為您的得力助手...】

    這款P100產(chǎn)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(shù)量都略有縮減。

    不過由于提前一年就與孟繁岐達成合作，英偉達在幾個關(guān)鍵路線上少走了很多彎路。

    NVLink，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(yōu)化。

    不過這卡...終究也是畫餅罷了。

    【...第一批的P100顯卡，已經(jīng)有股東訂購了大量的訂單，以及谷歌、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，谷歌等大公司也不會吝嗇這個錢。

    黃仁勛口中的“第一批”恐怕是遠遠不止一批，沒個三五個月幾乎不可能交付完成。

    數(shù)據(jù)交互加上半精度的設(shè)計，將人工智能的相關(guān)訓(xùn)練過程提速十幾二十倍，絕非空話。

    孟繁岐是大股東沒錯，黃仁勛也同時需要考慮好幾位AI大玩家的需求。

    至于稍微小點的公司...從最開始就被剔除在了游戲之外。

    他們只能等待英偉達滿足了第一批客人之后才有機會購入一部分，那時候可能已經(jīng)是十個月后，16年的時候才有機會。