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。

孟繁岐根据现在的情况估算，自己用最新的帕斯卡架构，做出300亿参数大小的ChatGPT，恐怕都得两三个月左右。

换算成之前的设备，至少得干到16年中旬去。

他一直在等待这个时间节点，否则自己组超算中心就显得有些太亏了。

如今总算是等到了。

“这几乎可以说是我有史以来最大的一笔消费了！”孟繁岐知道英伟达下一代的V100，A100显卡更新至少要等个两年四年，因而这阵子对P100的订购没有丝毫手软。

万张起订，在线下单。

毕竟两年多的时间太久，着实等不得了。这个时候拿到第一批P100是性价比最高的选择。

老黄给他的几个交付流程，最后两批服务器都快安排到明年了。

并且，比起谷歌这样的金主大公司，孟繁岐还有一层大股东加上开发顾问的身份。

他利用自己的先进技术和人工智能的学界地位，提前帮助英伟达确立了硬件设备的设计方向。

应该支持什么样的计算操作比较好？什么样的运算行为会在未来的人工智能界占据主流？

黄仁勋相信，世界上可能没人比孟繁岐更加清楚这些事情。这里面的价值，也是难以估量的。

圈外人谁又能够想象，在T方法绽放光芒之前，英伟达就已经在遵从孟繁岐的建议，专门在硬件设备上开始优化注意力方法内的关键操作了呢？

单凭这两层关系，孟繁岐拿货的价格自然就远远低于其他大科技公司。

刷脸就能打折，不是说说。

“这感觉真爽啊，第一个拿到最先进的计算服务器，花的还是内部价。”15年5月，孟繁岐正式重组了CloseAI，在硅谷盘下了一栋楼。

热度如日中天的ai.也正式归入CloseAI门下，这家名字与OpenAI针锋相对的公司正式出现在公众视野当中。

黄仁勋则大秀肌肉，运来了一台DGX1服务器，自己亲自抱着来到了CloseAI的办公楼。

“得亏这款服务器用的不是PCIE接口的显卡，否则8张P100塞进去，机箱大得老黄也抱不起来。”

孟繁岐也感叹于英伟达的精妙设计，前世的他职级水平根本用不上英伟达的旗舰款服务器，8张A100想用一两天，都得排队半周。

如今看到这款DGX1，顿时感到一种金属的科技美感，精致而优雅。

它与玩家们熟悉的全塔主机机箱大小其实没有差太多倍，一改往常臃肿服务器的画风，并没有大家想象的那么庞大。

机箱的正面显得有些窄，大约是四个风扇竖直叠放的面积，这甚至比正常的全塔机箱面积还稍微小一些。

不过顺着正面向后望去，整个箱体显得异常的狭长，就像是键盘一样，厚度和宽度并不突出，但从左到右的整体长度则显得尤为夸张。

在这样不大的空间当中，英伟达塞进去了8张性能夸张的旗舰显卡，实现了4路网络互联。

512G的系统内存，4个2TB的固态硬盘，总体的热设计功耗达到3.2千瓦。

DGX1这款产品的推出，引发了相当多人的关注，毕竟这是首个专门针对AI计算的专用服务器。

许多人原本对英伟达的了解非常有限，仅限于四五千的游戏显卡产品。

而今，老黄却突然从裤裆里掏出一个8核弹发射井，价值直逼百万元，这让许多游戏玩家瞠目结舌。

这就像是你印象中的快餐店，在疯狂星期四，v我50之余，突然就推出了一款黄金只因，售价一千元。

任是谁看到，都会大吃一惊。

《DGX1无疑是人工智能领域的黄金标准》

媒体对这次的计算系列产品大加吹捧。

不论是英伟达的新品，P100显卡，还是整体的服务器方案，DGX1。

在此时的世间，根本找不到能与之相比拟的替代产品。

像是孟繁岐这样熟悉AI计算方式的人倒还好，觉得P100也就是大几倍乃至十倍的加速。

那种习惯了传统CPU服务器的人，只要用过一次DGX1，就再也忘不掉了。

【我原本要快一年才能算完的东西，现在只需要一天半？？？我之前到底在做什么？？】