骄阳500的FP16能效比，高达1500GFLOPS/W！
是Tesla V100的2.5倍！
INT8能效比，高达3600TOPS/W！
是Tesla V100的5.4倍！
实现显示，骄阳500的千亿参数通用大模型，单轮训练耗时仅2.5小时！
而Tesla V100需18小时。
且骄阳500全程功耗，较V100集群降低40%以上！
长期使用的电费成本优势显著！
此外，骄阳500的另一项核心技术壁垒，“存算一体”架构，前代的基础上，实现了物理距离与带宽的双重突破！
第三代“3D堆叠存算一体”涉及，将计算单元与存储单元的物理距离，从前代的500nm，进一步缩短至200nm！
并通过集成16GB HBM3高速缓存，带宽翻倍提升至8TB/s！
数据搬运路径大幅缩减，搬运能耗较前代降低65%！
且内存访问延迟降低70%！
另一方面，通过优化权重数据本地化存储策略，骄阳500的权重访问延迟，从前代的3.2ns压缩至0.8ns！
较V100的200ns，低了99.6%！
彻底解决大模型训练的“数据搬运瓶颈”！
而除了单卡性能，骄阳500在集群扩展效率方面，表现也颇为惊艳。
这也是洛川认为，AI算力竞争决胜的关键！
骄阳500的通信架构，沿用了前代“芯片间-节点间-超节点间-集群间”的四层通信架构。
并通过进一步优化迭代的“星际互联协议4.0”，实现了带宽与延迟的双重突破！
单链路带宽，由前代的400GB/s，增长至1.2TB/s！
节点间通信延迟，也从＜2μs，进一步压缩至＜150ns！
1μs=1000ns！
集群最大规模，更是从前代的2048卡，扩展是10240卡！
理论上，已足以支撑万卡集群！
反观Tesla V100，其依靠NVLink互联，带宽仅300GB/s，延迟也仅能压缩至300~500ns区间。
很显然，通信这一块，英伟达还是差点意思~
而除了骄阳500之外，团队此番还同步研发了一款TPU，骄阳Q1。
如果说，骄阳算力卡是一个，可提供全场景覆盖和通用计算能力的“全能型战士”。
那TPU，就是能够提供极致AI性能和超低能耗的“纯AI专精选手”。
其专注于“AI张量运算”，在超大规模推理训练中，单卡张量并行效率，比前者提升40%！
且单位功耗推理性能，是GPU的3倍以上！
而单卡的超低功耗，意味着在相同供电和散热条件下，数据中心可部署的TPU数量，是算力卡的3~4倍！
总算力提升1.5~2倍！
此外，由于其采用极简设计，相同算力下，单芯片成本仅为GPU的1/3~1/2。
与之相应的是，其在3D建模、科学计算、视频编解码、通用浮点运算等，非AI张量领域，几乎不具备实用价值，性能甚至不及入门级GPU。
这是极致专精路线下，必然的功能取舍。
但对于已具备骄阳算力卡的极光而言，TPU的这些缺点，根本无关紧要~
骄阳算力卡，可负责大模型的预训练、复杂多模态任务处理，以及需要通用计算的AI+科学计算场景。
而“骄阳Q1”TPU，只需负责大模型的规模化推理、在线智能服务、批量数据处理等，纯AI张量运算场景即可。
两者形成的“训练-推理”黄金组合，完美覆盖AI全链路需求，并且大幅提升了极光的算力资源利用率！
这也是团队为何，在有了算力卡的情况下，仍开发TPU的根本原因。
而骄阳Q1的性能参数，也完美达到了团队的预期~