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能不关心和紧张吗吗？
“你应该对我多有点儿信心，CTCA的能力你知道，片间互联系统的效能你也看了，就算是提升明显，哪怕一点儿不提升，个人或者小规模客户买我们的卡，同样的钱，那也比去买英伟达划算的多。”
纪弘没好气儿的说道：“等着吧，我这就过去。”
……
睡了一上午，纪弘已经精神抖擞了，小区外边喝了一碗热腾腾的牛肉汤更是觉得浑身充满了元气，直接步行来到智算中心这边。
“东赫，怎么样？”一眼就看见赵东赫在那霹雳啪来的忙活着，纪弘开口问道。
“数据与团队的预期有点儿偏差，我们正在二次复核。”赵东赫抬头，看见是纪弘，随即回答道。
“偏差？哪儿的问题？”纪弘直接替过赵东赫，看着监视器的数据，心中瞬间了然，原来是这么回事儿，随即点头道：“没什么问题，跟我预计的差不多。”
“差不多？”赵东赫当即瞪大了双眼：“你早就知道？”
CTCA架构结合基于类思维模型的片间互联系统，经过一周的使用，也就是训练，在智算中心目前这个框架下，一千张卡的规模下，性能已经完全能够比肩同规模的RTX4090。
RTX4090虽然是游戏卡，但是AI算力却是一点儿都不弱，很多高校实验室都是把这个显卡当做AI卡来用的。
MTTS4000论算力规模，其实只有它的三四成，也就是显存位宽和显存容量堆得大了一些。
在一千张卡的情况下能够做到性能平齐，这片间互联系统的效率有多高，那就可想而知了。
“不仅如此，我们这一周还同时测试了MTTS80这款显卡使用CTCA的效率，单卡AI能力接近英伟达的RTX4060。
“针对小规模的AI集群或者是服务器，利用CTCA和片间互联系统的针对优化，两张、四张、八张、十六张的集群输出算力更是直接超过了同规模的英伟达RTX4060。”
……
“单张，或者小规模集群。”纪弘脑子里不断的思索着：“这与端测AI差不多啊，尤其是单张，自己配一台电脑，装一张显卡，这个应用场景……”
纪弘想起了私人工作助理现在的模式，大约其实是差不多的概念——只不过一个提供的专有服务，一个是在提供通用算力。
“不用等数据二次复核结果了，这数据是正常的。”纪弘笃定道：
“跟显卡本身效能有关的数据立即整理一份，给摩尔科技的张总同步一下，他那边正急着看呢！”
“好！”
……
“5~4~3~2~1……”赵东赫发送完文件之后，纪弘掰着手指头，数着数。
“你在数什……”赵东赫好奇道。
“嗡嗡嗡嗡嗡……嗡嗡嗡……”纪弘的数字都没数完，赵东赫话音都未落，张建的电话就进来了。
纪弘朝着赵东赫仰了仰头，像似在说，咋样，这个张建就是这么迅速。
然后纪弘接通电话，故意说道：“张总，怎么这么急啊？”
“你发的东西确定没错吧？你可别捣我！”张建没理会纪弘的调侃，语气颇为急切：“你确定这都是真的？”