IWhisper#165@IWhisper#165
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“感觉还是问问亲戚朋友比较好，同学们大抵没经验”
“去大战僵尸”
“我看到了英伟达踏上了他们老前辈的路<br><br>这究竟是小雏男临死前的幻想，还是被意外窥见的未来？<br><br>我不知道<br>【 在 IWhisper#165 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 再补充一段，我感觉目前显卡的产品规格里的这些算力参数的填写，似乎尝尝发挥了厂商的主观能…”
“再补充一段，我感觉目前显卡的产品规格里的这些算力参数的填写，似乎尝尝发挥了厂商的主观能动性。<br><br>mtt s4000的性能可能是v100的一半，也可能已经实际上就是一块使用了pcie5.0的v100”
“我不太懂图形卡和计算卡的具体区别，不过我看mtt s80的计算卡版本也就是mtt s3000，好像唯一的区别就是核心频率从1.8提高到1.9ghz，所以，应该影响不大？<br>【 在 IWhisper#975 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 不是图形卡 </font>”
“修正：p100没有tensor核心，比起tesla v100还是差了点<br><br>mtt s4000的频率在1.5ghz附近，应该是对标v100，但是tensor在tf32核心计算能力只有50tflops，比起v100的在fp32的125tflops还是差了很多<br>【 在 IWhisper#165 的大作中提到…”
“我继续看了一下，mt三代musa架构（还没名字）的产品mtt s4000的tensor core似乎是在turing与ampere之间<br><br>支持tf32 fp16 int8的加速运算了，cache似乎也往nv靠拢，musa（fp32）核心有8192个，根据tensor的tflops反推出tensor核心可能就…”
“今天去摩尔线程的技术文档上俺寻思了一下<br><br>这技术文档上看了看，mtt s80一个mp有一个张量计算引擎，提供imma计算，一张显卡就有32个tensor核心。<br><br>俺寻思这个tensor core好像跟nvidia有代差吧？nvidia hopper的tensor core是能进行从fp32到bi…”
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