一番看下来，洛川美美滋溜一口热茶，搓搓手，满怀期待的点开下一份文件——骄阳500性能测试报告！
骄阳500的研发工作，与昆仑500同步展开，也是前后脚完成流片。
目前，团队已在魔都数据中心，小规模部署算力卡，进行全链路技术验证与场景化压力测试。
而他手中的这份报告，正是初步的测试结果。
各项性能参数皆颇为喜人~
首先是工艺制程方面。
骄阳500，采用中芯N+1工艺，制程从前代的14nm，跨代跃升至7nm！
当然，这里指的是“等效7nm”。
总晶体管数量，从前代的120亿，暴增至450亿！
这意味着，芯片可集成更多计算单元、缓存模块与互联总线。
并行处理能力提升3.75倍！
其次是架构与指令集。
骄阳500，采用基于骄阳指令集，自主研发的“骄阳架构V2”！
该架构在前代“V1”的64条AI指令基础上，新增了24条，多头注意力计算指令和张量并行优化指令。
单条指令可覆盖12步通用指令操作，AI算子执行效率，较前代提升120%！
AI计算单元占比，也从前代的85%，进一步提升至91%！
芯片资源更聚焦于AI核心任务，无效功耗占比，压缩至9%以下！
此外，团队还升级了“指令集映射引擎V2.0”，支持TensorFlow、PyTorch、MXNet三大主流框架。
模型迁移适配率，高达99.8%！
几乎无需修改代码，即可运行千亿参数级大模型！
这一块，极光本身依旧没什么需求。
此前提到过，不论是极光大模型，亦或是由其衍生的数十款专家模型，皆是基于极光自有的“极光智算框架”深度优化，无任何外部依赖。
之所以优化骄阳指令集兼容性，更多是为了极光云，未来对外输入AI云算力时，可无缝对接全球各类企业客户的现有模型资产，降低合作门槛。
进而快速抢占，AI算力服务市场份额。
而架构与指令集的优化迭代，加之制程工艺跨代升级，也使得骄阳500，实现了算力与能效比的双重飞跃！
FP16算力，由前代的48TFLOPS，暴增至286TFLOPS！
性能提升498%！
远超英伟达Tesla V100！
其FP16算力，仅125TFLOPS。
不过需要注意是，英伟达这款旗舰产品，发布于17年，采用的是台积电12nm制程。
所以性能才会被骄阳500，甩开这么远。
等明年英伟达发布Tesla A100，采用台积电7nm制程，性能大概率会反超骄阳500。
没办法。
中芯N+1工艺，与台积电N7工艺相比，晶体管密度仍有10%~12%的差距。
不过也无所谓就是了。
极光也从未追求过单卡性能极限。
算力集群协同效率，以及自主生态可控性，才是他们真正追求的。
至于其他几项核心算力参数，骄阳500也同样展现出了碾压级优势！
通用计算FP32算力，高达32TFLOPS！
AI推理核心INT8算力，更是高达572TOPS！
自注意计算能力，高达350万亿次/秒！
ResNet-50训练效率，达到惊人的5000轮/小时！
总之，几乎每项核心参数，都是英伟达Tesla V100的数倍！
包括能效比也是如此。