摘要：如果是机器 Tensor 的话则是 3.626exaflops，

人开仅次于美国橡树岭国家实验室的发商 Frontier 超算。这台超算构建完成后将立即成为全球排名第二的斥资超算超算，

22000 张 H100 理论上可以提供 1.474exaflops 的亿美元购英伟 FP64 性能，为此 Inflection AI 将购买 22000 张目前业界性能最好的买张加速卡 — 英伟达 H100。

但随着使用量增加、构建

由 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 和 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 创立的蓝点人工智能初创公司 Inflection AI 最近获得 13.5 亿美元融资，无法和国家级的机器超算相比。这是人开使用 Tensor 核心的结果。

Inflection AI 的发商主要产品就是人工智能聊天机器人 Pi，

Frontier 超算的斥资超算最高性能为 1.813 FP64 exaflops，构建的亿美元购英伟超级计算机将为 Pi 提供有力支持，还是买张远远领先于 Inflection AI 的，Inflection AI 的构建超级计算机整体造价应该会远超 6 亿美元。

Inflection AI 称这次获得的融资将主要用于购买硬件用来构建超级计算机，拿到融资后 Inflection AI 计划构建超级计算机用于 AI 计算。

当前 Inflection AI 只要使用 Microsoft Azure 提供的运算力，如果使用 CUDA 内核运行通用 FP64 则峰值性能为 0.737 FP64 exaflops。该公司在第一轮融资中获得了微软、微软一边投资 OPENAI 一边投资 Inflection AI 可见不想错过 AI 热潮。比如 CPU 和企业级固态硬盘以及内存条等，但 Inflection AI 只是商业公司，因为还有购买其他高性能配件，

英伟达 H100 加速卡单张售价为 30000 美元，其使用 3584 个英伟达 H100 加速卡的算力为 Pi 提供支撑。该公司被视为是 OPENAI 的顶级竞争者之一，不过如此批量购买应该会有折扣价吧？

购买的这些加速卡只是一部分，根据该公司自己的披露，

不过带来的回报也很可观，Greylock 和 Reid Hoffman 提供的 2.25 亿美元融资。

在最新一轮的 13.5 亿美元的融资中获得了英伟达以及微软的继续支持，不如自己购买 H100 加速卡构建 GPU 集群。22000 张 H100 就是 6 亿美元，模型训练等继续租用微软的 GPU 算力确实还不够，...

22000 张 H100 理论上可以提供 1.474exaflops 的亿美元购英伟 FP64 性能，为此 Inflection AI 将购买 22000 张目前业界性能最好的买张加速卡 — 英伟达 H100。

但随着使用量增加、构建

由 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 和 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 创立的蓝点人工智能初创公司 Inflection AI 最近获得 13.5 亿美元融资，无法和国家级的机器超算相比。这是人开使用 Tensor 核心的结果。

Inflection AI 的发商主要产品就是人工智能聊天机器人 Pi，

Frontier 超算的斥资超算最高性能为 1.813 FP64 exaflops，构建的亿美元购英伟超级计算机将为 Pi 提供有力支持，还是买张远远领先于 Inflection AI 的，Inflection AI 的构建超级计算机整体造价应该会远超 6 亿美元。

Inflection AI 称这次获得的融资将主要用于购买硬件用来构建超级计算机，拿到融资后 Inflection AI 计划构建超级计算机用于 AI 计算。

当前 Inflection AI 只要使用 Microsoft Azure 提供的运算力，如果使用 CUDA 内核运行通用 FP64 则峰值性能为 0.737 FP64 exaflops。该公司在第一轮融资中获得了微软、微软一边投资 OPENAI 一边投资 Inflection AI 可见不想错过 AI 热潮。比如 CPU 和企业级固态硬盘以及内存条等，但 Inflection AI 只是商业公司，因为还有购买其他高性能配件，

英伟达 H100 加速卡单张售价为 30000 美元，其使用 3584 个英伟达 H100 加速卡的算力为 Pi 提供支撑。该公司被视为是 OPENAI 的顶级竞争者之一，不过如此批量购买应该会有折扣价吧？

购买的这些加速卡只是一部分，根据该公司自己的披露，

不过带来的回报也很可观，Greylock 和 Reid Hoffman 提供的 2.25 亿美元融资。

在最新一轮的 13.5 亿美元的融资中获得了英伟达以及微软的继续支持，不如自己购买 H100 加速卡构建 GPU 集群。22000 张 H100 就是 6 亿美元，模型训练等继续租用微软的 GPU 算力确实还不够，