基於以上原因，加上小這個重要因素，陳塵才果斷的打造自己的超算集群。

至於應龍算力集群則更簡單了，就是要訓練紅星自己的各種模型，在AI時代能走在最前面。

同樣的，也是為小找一個新家。

繼續往前走，映陳塵眼帘的則是由70個運算機櫃和12個網絡機櫃組的應龍第一節點，每個運算機櫃就像是家用的大型雙開門冰櫃一般，8個由32塊運算件組的小型節點分佈其中，每個小型節點又由4個計算板組，每個計算板上面含有一塊應龍算力卡。

目前整個集群一共有70個這樣的機櫃，共有張應龍，並且是全部自主可控，自主生產的全國產貨。

柜子上面布滿了一的黑管子，這是用來散熱的管道，裡面流淌的是一種特殊的散熱，能夠快速帶走計算帶來的熱量。

“和以往我們用英偉達算力卡打造而的那種機櫃不同，我們定製的這些GPU計算板比顯卡更集，每一個機櫃也能容納更多的計算單元。”

“要是還按照以往那種一個機櫃只放幾十張顯卡那樣，恐怕我們這個集群要把這一片區域的地下都給掏空。”

陳寧似乎看出了陳塵的不解，主出聲解釋道，以前紅星採購英偉達的顯卡組建自己的AI算力中心時，都是一張張的顯卡到機櫃里，一個小型節點最多才能放40張顯卡，要是按照陳塵要求的50萬張上下，紅星就要建立上萬的機櫃，不說這個工程有多大。

散熱，維護什麼的本就做不到如此大規模。

現在紅星是採用的專用定製算力卡，每一個機櫃能裝1千塊算力單元，就算把50萬塊算力單元全部裝進去，也才700個這樣的機櫃。

在這邊的機房參觀完畢，穿越通道來到地下基地的另一邊，這裡的機櫃比剛剛那邊要更一些，不過由塊計算機理，數十個機櫃組的超級計算機依然十分震撼。

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