下午，韩路一终於见到了第一天入职的江松然。
两人在十三楼找了一个空会议室。
简单的客套了两句，江松然就忍不住问起了工作：「韩总，今天上午赵总带我看了一遍进度，说实话，我很震惊，比你在医院给我看的那些成果更惊人。」
韩路一知道江松然已经看过源智科技藉助智能体能达到什麽效率了。
这是在短时间之内追赶英伟达的CUDA生态，把不可能变为可能的关键。
拿出几个算子的适配成果，很牛，但不能改变行业。
拿出一个能稳定快速完成算子适配的系统，那就不一样了。
江松然的眼界能看出来这意味着什麽。
但是同时，韩路一也好奇江松然作为一个AIInfra专家能给源智科技带来什麽。大的方向上他已经想好了，要做到两点。
一是拥有自己的训练和推理栈数据跑在别人的云上，他不放心。
二则是使用国产化替代这是一件一举两得的事，首先英伟达的卡因为种种原因，他就根本买不到；其次他有能力也有动力率先完成算力的国产化替代，如果能做到，不仅自己的数据中心的问题解决了，也能打开更广阔的国内政企市场。
但是方向定好了，具体实施还需要实际在这个行业里做过的人才。
这也是为什麽江松然对源智科技这麽重要的原因。
江松然是行业大佬，技术深厚不假，但是他对源智科技最大的价值其实在於另外一点：江松然在之前的那家创业公司是做一号员工、高管的，他有过把数据中心从零到一搭建起来的经历，而且他的经验横跨软体和硬体。
这样的人才远比一个技术大牛更加稀缺。
可以说，他对源智的重要性远远高於他对鼎盛、崑仑的重要性。
那些大云服务供应商都已经有了丰富的数据中心管理经验，江松然去了那里，顶多是带来一些新的视角，在某些方面带来一些提升，但不能有什麽本质上的突破。
但是江松然来到源智科技，直接把源智科技在硬体管理上的空白给填补上了。
所以韩路一才会这麽慷慨，直接给了2%的期权奖励。
这可是视哥认证的金色传说！
江松然可能赚了，但韩路一绝对不亏。
既然江松然提起了，韩路一就直接问道：「江博士，我们现在要做的是尽快拥有自己的推理栈和训练栈，我一期计划的是五百张卡，这个采购量在国产卡里不算大，哪家都拿的出来，但是具体从哪买，买来能做到什麽程度，我还想听听你的意见。」
这个数字韩路一在医院的时候就已经和江松然透露过了，江松然也早就做好了准备他知道入职之後韩路一是一定会问的，他不打无准备之仗。
「韩总，我回去看过了，现在市面上最先进的国产卡能做到400TFLOPS，如果只是推理的话，五百张支撑十万日活绰绰有余。」江松然说，「基於标注数据的後训练，虽然勉强，但也能做。但是要做预训练，是远远不够的。」
TFLOPS（TeraFLOPS， Trillion Floating—point Operations Per Second）是衡量计算机算力的单位，中文是「每秒一万亿次浮点运算」。因为GPU的强项就是进行浮点数学运算，如果把每个GPU都比作一辆跑车的话，TFLOPS就是它仪表盘上的最高时速。
用N卡体系来举例的话，游戏玩家的梦中情卡RTX5090在AI实际用的精度下大概能做到200TFLOPS，而专业用於AI训练的英伟达B200型号显卡，能达到单卡2250
TFLOPS的恐怖算力。
韩路一点了点头，这和他设想的没有出入。
「而且，韩总，我不知道咱们团队里有没有人有过显卡集群管理的实操经验。但是，非CUDA生态显卡集群的管理难度和CUDA生态是完全不一样的，五百张国产卡，全国能把训练栈跑通的不超过三家。」
说完，江松然露出略微骄傲的神色：「有我在，我有信心源智科技是其中一家。」
韩路一对此倒是不怀疑，毕竟他招江松然进来，就是要他干这个的。
他接着问道：「那从哪家采购最好，你有什麽建议吗？」
江松然微微沉吟了一下，没有马上回答。
这个问题其实有点儿敏感。江松然当过管理者，当然知道对於任何一家公司来说，采购都是敏感话题，更何况AI用显卡的单卡价格都在十万以上，五百张就是五千万的采购，金额可不小。
如果是为了安全，他最好是给出一家国产头部大厂的推荐，大厂内控严厉，给他回扣的风险小，韩路一也更不会怀疑他。
但是江松然在做过调查之後，确实发现了一个更好的选择，只是说出来未必对他本人是一件好事。
他没有犹豫太久，还是咬了咬牙，说出了更冒险的版本：「有一家，叫矽明半导体（
Sili—Lumin），总部在鹏城，也是个创业公司，去年刚开始量产第一款产品，叫L100，算力600TFLOPS，片间互联带宽600GB/s，对标的是英伟达的H100。硬体的料很足，而且还有一个对我们来说是优点的缺点一他们的软体做的很差，完全没有训练的落地配套，买家全是在做推理。」
「所以矽明对咱们来说格外合适，五千多万的单子，对他们来说是救命稻草，而且他们的销路不好，有现货。」江松然把自己的思考都说了出来，「再加上他们的软体弱，硬体强，按硬体单价算性价比就特别高。而我们根本不用他们的配套软体，相当於采购的钱全花在硬体上了。」
这话说完，江松然也心里打鼓。
他明确表示了这是他提前调查过的厂家，韩路一会不会怀疑他吃了回扣？
他心里默默想了一句话：他以国士待我，我当以国士报之。
韩路一面上不动声色，只是眼睛发亮。
他没什麽犹豫，直接说道：「江博士你费心了，确实很适合源智现在的需求。这样，你不方便出差，一会我让我的助理过来找你，你和他交代清楚，让他跑一趟鹏城。」
江松然心里松了一口气。
不让他经手他感到挺庆幸的，至少可以避嫌。
正事聊完，韩路一最後又说了一句：「你既然说有信心，我很期待咱们把自己的集群搭起来的那天。」
实际上江松然说的还保守了，他不只是有信心。这个事情他做过一遍了，再做一遍当然是十拿九稳。
实际上现在见识过了源智科技的技术潜力，他觉得不止是五百卡、千卡的集群，就算是万卡也不是不能尝试。
要知道，想把显卡集群做大，其中的技术难度是指数级上升的。
因为真正的挑战来源於在使用过程中，集群里的各个节点之间的通信。想要完成大模型的训练，就要让各个节点之间数据完全同步。假设只有十个人，想要让他们互相交流一个信息，不是什麽太难的事情；可是如果扩大到一百个、一千个人，每个人都各自在做自己的事情，即使是简单的信息同步也很难做到。
而且万卡集群比起千卡集群，运算速度并不能提升十倍，受通信带宽的限制，能达到七八倍就不错了。
成本极高，收益不大，既然这样，那为什麽还要做万卡集群呢？直接做很多个小集群不行吗？
那是因为万卡集群能做到千卡集群做不到的事情，就是训练超大模型。
基於现在的大模型理论，模型越大，参数越多，模型的能力就越强。可是想要把那麽多信息训练到一个模型里，就需要能够同时容纳所有原始信息的内存，只有使用万卡这个规模的集群，才有可能训练出这样的超大模型来。
可以说万卡集群才是英伟达体系王冠上的明珠。
而现在，江松然已经有野心在源智科技用国产显卡挑战万卡集群了。
当然了，AI训练用显卡的成本，即使国产的成本低很多，单卡价格也在十万元人民市以上。要做万卡集群，单是显卡成本就要十亿。更别说这个级别的集群，配套的机房、电力、冷却、存储等等成本加起来是显卡本身的一倍左右，万卡集群的总投入要在二十亿以上。
但是这些事情江松然都不担心。那不是CE0应该担心的问题吗？他相信到时候韩路一会解决的。
这些念头在江松然的脑子里转了一圈，什麽都没说出口。
只是他那颗因为家中变故而变得沉寂的心，突然又火热起来了。（记住本站网址，Ｗｗｗ．WX52．info，方便下次阅读，或且百度输入“ xs52 ”，就能进入本站）