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第七十二章 超算（第1页）

完成了技术积累与验证后，李青松立刻着手开始建造新的芯片工厂出来。

相比起前几座芯片工厂，这一座工厂的面积更大，整个产业园，算上各种配套设施，占地面积达到了足足1o平方公里。

这不仅仅是因为这座工厂的设计产能更高，达到了年产各规格、型号的45纳米制程芯片约2ooo万枚的缘故，更是因为，相比起之前的8oo纳米芯片，此刻45纳米芯片的工艺更加复杂，流程更多，对于环境的要求也更高。

从最开始的二氧化硅的提纯，到最后的芯片封装出厂，全部工序加起来足足有1ooo多道！

专门为这座工厂供货或者供能、提供辅助的各种类型工厂加起来足足有好几百座。

这样一个庞大的生产基地，放在以往时候便连李青松都要大费周章，耗费数年时间才能建成。

但现在，伴随着最大意识连接数暴涨到5oo万以上，仅仅半年时间而已，这座芯片基地便已经全部建成，并完成了所有的设备安装与调试工作。

其余的所有辅助工厂也都建成，于是它立刻便投入到了生产之中。

与此同时，其余那些之前建造的，工艺较为落后的芯片工厂也没有停产，而是仍旧在维持着满负荷的生产。

原因很简单，45纳米制程的芯片是最先进的，好当然是好，但不是什么地方都需要用它。

就像是一台挖掘机的油路控制芯片，就算拿毫米级制程的芯片都足以满足要求，拿45纳米的芯片去做什么？

浪费也没有这么浪费的。

实际上，李青松的整个基地集群里，用量最大的反而是那些制程较低，工艺较为落后的芯片。

如此，各种不同制程的芯片同时生产，工厂同时运行，李青松的总体芯片产能伴随着这座最新工厂的投产，顺利突破了5亿大关，达到了年产芯片5.2亿枚的水平。

当第一批45纳米芯片还未生产出来之时，李青松便开始了另一个重点项目的建设。

级计算机！

级计算机使用大量芯片并行运算，可以获取到远普通计算机的性能，是工业展、科学研究等几乎所有领域都不可或缺的关键设施。

李青松即将要展的aI技术也离不开它。

级计算机李青松之前也有，使用了约2万枚8oo纳米制程芯片，浮点运算能力达到了每秒钟约千亿次左右。

这个运算能力放在之前够用，现在就不行了。

这一次，李青松打算建造一座使用约13万枚芯片，浮点运算能力达到每秒钟4oo万亿次的级计算机！

并不是李青松不想造的更大。而是，级计算机这种设施，其算力提升并不是粗暴的芯片堆叠这么简单。

相比于提升芯片数量，更重要的是它的并行运算能力，也即如何设置一套算法，使用对应的硬件，有效的将计算任务分配给每一枚芯片。

让它们协同工作才是最重要的。

除此之外，还有内存带宽与容量、存储系统的读写度、数据传输和延迟等等方面，都制约着算的算力。

在其余技术没有突破的前提下，有时候多增加芯片，反而会降低算的算力。

李青松抽调了数千名克隆体，进行了大量的优化，才最终设计出了这一套算系统。

此刻，这座算中心已经建造完成，就等芯片到来了。

没等几天时间，专门设计的算芯片终于制造完成。

将它们运输到算中心，李青松操纵着克隆体们快开始了安装工作。

这总数约13万枚芯片被李青松分成了65536个节点，每个节点布设两枚芯片，相互之间使用专门研的光纤连接，内存则达到了64TB。

为它供电的，是李青松专门建造的一座装机容量在1.5万千瓦时的电站。

这玩意儿的耗电量就是这么恐怖。一个小时而已，就要耗费1.5万度电，一年就要耗费1.3亿度电。

耗电量恐怖，热量当然也极为恐怖。

李青松为此专门设计了一套水冷系统，在算中心周边铺设了大量的管道，总长度达到了上千公里，覆盖范围达到了十几平方公里。

完成安装之后，伴随着李青松的一道指令，它终于轰鸣着开始了运转。

刹那间，无数次计算开始在每一枚芯片之中生。伴随着最基本电路单元的变化，热量开始生成。

一枚芯片生成的热量很小。但十几万枚芯片加起来，其热量就极为恐怖了。

于是，冷却管道之中，冰凉的冷却水瞬间开始被加热，同时开始向外流动。

洛神星的大地常年处于零下25o多度的低温，此刻，通过铺设在其中的管道，来自算中心的热量便被散布到了洛神星的大地之中。

被冷却之后，这些水便再度回流到了算中心里，再一次携带上热量向外流动。

如此反复循环，算中心便能始终在适宜的温度之下运行。

此刻，伴随着算中心开始产出热量，李青松布置在附近的传感器敏锐的探测到，这一片洛神星的大地开始了缓慢的升温，甚至有一些熔点较低的气体开始了融化，开始了向星际空间之中的扩散。

如果用红外望远镜观察的话，甚至能明显看到这一片大地的颜色更深一些，明显区别于周边区域。

如果洛神星上也有生态圈的话，李青松甚至可以说，就这一座算而已，便能改变这一片大地的生态。

测试完毕，确认一切符合预期，李青松立刻将上千名程序员克隆体编写的学习算法上传到了算之中。

之后，来自每一座工厂、每一座电厂、每一座科研基地、种植基地甚至于畜牧基地，以及每一辆卡车、火车、拖拉机、挖掘机、飞船、卫星，等等等等，几乎每一处芯片生成的数据都开始向这台算汇聚。

这庞大的数据，便是这一套学习算法的“粮食”。

在这些高质量数据的喂养之下，这一套学习算法不断自我迭代自我优化，迅的成熟了起来。

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