完成了技术积累与验证后，李青松立刻着手开始建造新的芯片工厂出来。
相比起前几座芯片工厂，这一座工厂的面积更大，整个产业园，算上各种配套设施，占地面积达到了足足10平方公里。
这不仅仅是因为这座工厂的设计产能更高，达到了年产各规格、型号的45纳米制程芯片约2000万枚的缘故，更是因为，相比起之前的800纳米芯片，此刻45纳米芯片的工艺更加复杂，流程更多，对于环境的要求也更高。
从最开始的二氧化硅的提纯，到最后的芯片封装出厂，全部工序加起来足足有1000多道！
专门为这座工厂供货或者供能、提供辅助的各种类型工厂加起来足足有好几百座。
这样一个庞大的生产基地，放在以往时候便连李青松都要大费周章，耗费数年时间才能建成。
但现在，伴随着最大意识连接数暴涨到500万以上，仅仅半年时间而已，这座芯片基地便已经全部建成，并完成了所有的设备安装与调试工作。
其余的所有辅助工厂也都建成，于是它立刻便投入到了生产之中。
与此同时，其余那些之前建造的，工艺较为落后的芯片工厂也没有停产，而是仍旧在维持着满负荷的生产。
原因很简单，45纳米制程的芯片是最先进的，好当然是好，但不是什么地方都需要用它。
就像是一台挖掘机的油路控制芯片，就算拿毫米级制程的芯片都足以满足要求，拿45纳米的芯片去做什么？
浪费也没有这么浪费的。
实际上，李青松的整个基地集群里，用量最大的反而是那些制程较低，工艺较为落后的芯片。
如此，各种不同制程的芯片同时生产，工厂同时运行，李青松的总体芯片产能伴随着这座最新工厂的投产，顺利突破了5亿大关，达到了年产芯片5.2亿枚的水平。
当第一批45纳米芯片还未生产出来之时，李青松便开始了另一个重点项目的建设。
超级计算机！
超级计算机使用大量芯片并行运算，可以获取到远超普通计算机的性能，是工业发展、科学研究等几乎所有领域都不可或缺的关键设施。
李青松即将要发展的AI技术也离不开它。
超级计算机李青松之前也有，使用了约2万枚800纳米制程芯片，浮点运算能力达到了每秒钟约千亿次左右。
这个运算能力放在之前够用，现在就不行了。
这一次，李青松打算建造一座使用约13万枚芯片，浮点运算能力达到每秒钟400万亿次的超级计算机！
并不是李青松不想造的更大。而是，超级计算机这种设施，其算力提升并不是粗暴的芯片堆叠这么简单。
相比于提升芯片数量，更重要的是它的并行运算能力，也即如何设置一套算法，使用对应的硬件，有效的将计算任务分配给每一枚芯片。
让它们协同工作才是最重要的。
除此之外，还有内存带宽与容量、存储系统的读写速度、数据传输和延迟等等方面，都制约着超算的算力。
在其余技术没有突破的前提下，有时候多增加芯片，反而会降低超算的算力。
李青松抽调了数千名克隆体，进行了大量的优化，才最终设计出了这一套超算系统。
此刻，这座超算中心已经建造完成，就等芯片到来了。
没等几天时间，专门设计的超算芯片终于制造完成。
将它们运输到超算中心，李青松操纵着克隆体们快速开始了安装工作。
这总数约13万枚芯片被李青松分成了65536个节点，每个节点布设两枚芯片，相互之间使用专门研发的光纤连接，内存则达到了64TB。
为它供电的，是李青松专门建造的一座装机容量在1.5万千瓦时的发电站。
这玩意儿的耗电量就是这么恐怖。一个小时而已，就要耗费1.5万度电，一年就要耗费1.3亿度电。
耗电量恐怖，发热量当然也极为恐怖。
李青松为此专门设计了一套水冷系统，在超算中心周边铺设了大量的管道，总长度达到了上千公里，覆盖范围达到了十几平方公里。
完成安装之后，伴随着李青松的一道指令，它终于轰鸣着开始了运转。
刹那间，无数次计算开始在每一枚芯片之中发生。伴随着最基本电路单元的变化，热量开始生成。
一枚芯片生成的热量很小。但十几万枚芯片加起来，其发热量就极为恐怖了。
于是，冷却管道之中，冰凉的冷却水瞬间开始被加热，同时开始向外流动。
洛神星的大地常年处于零下250多度的低温，此刻，通过铺设在其中的管道，来自超算中心的热量便被散布到了洛神星的大地之中。
被冷却之后，这些水便再度回流到了超算中心里，再一次携带上热量向外流动。
如此反复循环，超算中心便能始终在适宜的温度之下运行。
此刻，伴随着超算中心开始产出热量，李青松布置在附近的传感器敏锐的探测到，这一片洛神星的大地开始了缓慢的升温，甚至有一些熔点较低的气体开始了融化，开始了向星际空间之中的扩散。
如果用红外望远镜观察的话，甚至能明显看到这一片大地的颜色更深一些，明显区别于周边区域。
如果洛神星上也有生态圈的话，李青松甚至可以说，就这一座超算而已，便能改变这一片大地的生态。
测试完毕，确认一切符合预期，李青松立刻将上千名程序员克隆体编写的学习算法上传到了超算之中。
之后，来自每一座工厂、每一座电厂、每一座科研基地、种植基地甚至于畜牧基地，以及每一辆卡车、火车、拖拉机、挖掘机、飞船、卫星，等等等等，几乎每一处芯片生成的数据都开始向这台超算汇聚。
这庞大的数据，便是这一套学习算法的“粮食”。
在这些高质量数据的喂养之下，这一套学习算法不断自我迭代自我优化，迅速的成熟了起来。
相比起前几座芯片工厂，这一座工厂的面积更大，整个产业园，算上各种配套设施，占地面积达到了足足10平方公里。
这不仅仅是因为这座工厂的设计产能更高，达到了年产各规格、型号的45纳米制程芯片约2000万枚的缘故，更是因为，相比起之前的800纳米芯片，此刻45纳米芯片的工艺更加复杂，流程更多，对于环境的要求也更高。
从最开始的二氧化硅的提纯，到最后的芯片封装出厂，全部工序加起来足足有1000多道！
专门为这座工厂供货或者供能、提供辅助的各种类型工厂加起来足足有好几百座。
这样一个庞大的生产基地，放在以往时候便连李青松都要大费周章，耗费数年时间才能建成。
但现在，伴随着最大意识连接数暴涨到500万以上，仅仅半年时间而已，这座芯片基地便已经全部建成，并完成了所有的设备安装与调试工作。
其余的所有辅助工厂也都建成，于是它立刻便投入到了生产之中。
与此同时，其余那些之前建造的，工艺较为落后的芯片工厂也没有停产，而是仍旧在维持着满负荷的生产。
原因很简单，45纳米制程的芯片是最先进的，好当然是好，但不是什么地方都需要用它。
就像是一台挖掘机的油路控制芯片，就算拿毫米级制程的芯片都足以满足要求，拿45纳米的芯片去做什么？
浪费也没有这么浪费的。
实际上，李青松的整个基地集群里，用量最大的反而是那些制程较低，工艺较为落后的芯片。
如此，各种不同制程的芯片同时生产，工厂同时运行，李青松的总体芯片产能伴随着这座最新工厂的投产，顺利突破了5亿大关，达到了年产芯片5.2亿枚的水平。
当第一批45纳米芯片还未生产出来之时，李青松便开始了另一个重点项目的建设。
超级计算机！
超级计算机使用大量芯片并行运算，可以获取到远超普通计算机的性能，是工业发展、科学研究等几乎所有领域都不可或缺的关键设施。
李青松即将要发展的AI技术也离不开它。
超级计算机李青松之前也有，使用了约2万枚800纳米制程芯片，浮点运算能力达到了每秒钟约千亿次左右。
这个运算能力放在之前够用，现在就不行了。
这一次，李青松打算建造一座使用约13万枚芯片，浮点运算能力达到每秒钟400万亿次的超级计算机！
并不是李青松不想造的更大。而是，超级计算机这种设施，其算力提升并不是粗暴的芯片堆叠这么简单。
相比于提升芯片数量，更重要的是它的并行运算能力，也即如何设置一套算法，使用对应的硬件，有效的将计算任务分配给每一枚芯片。
让它们协同工作才是最重要的。
除此之外，还有内存带宽与容量、存储系统的读写速度、数据传输和延迟等等方面，都制约着超算的算力。
在其余技术没有突破的前提下，有时候多增加芯片，反而会降低超算的算力。
李青松抽调了数千名克隆体，进行了大量的优化，才最终设计出了这一套超算系统。
此刻，这座超算中心已经建造完成，就等芯片到来了。
没等几天时间，专门设计的超算芯片终于制造完成。
将它们运输到超算中心，李青松操纵着克隆体们快速开始了安装工作。
这总数约13万枚芯片被李青松分成了65536个节点，每个节点布设两枚芯片，相互之间使用专门研发的光纤连接，内存则达到了64TB。
为它供电的，是李青松专门建造的一座装机容量在1.5万千瓦时的发电站。
这玩意儿的耗电量就是这么恐怖。一个小时而已，就要耗费1.5万度电，一年就要耗费1.3亿度电。
耗电量恐怖，发热量当然也极为恐怖。
李青松为此专门设计了一套水冷系统，在超算中心周边铺设了大量的管道，总长度达到了上千公里，覆盖范围达到了十几平方公里。
完成安装之后，伴随着李青松的一道指令，它终于轰鸣着开始了运转。
刹那间，无数次计算开始在每一枚芯片之中发生。伴随着最基本电路单元的变化，热量开始生成。
一枚芯片生成的热量很小。但十几万枚芯片加起来，其发热量就极为恐怖了。
于是，冷却管道之中，冰凉的冷却水瞬间开始被加热，同时开始向外流动。
洛神星的大地常年处于零下250多度的低温，此刻，通过铺设在其中的管道，来自超算中心的热量便被散布到了洛神星的大地之中。
被冷却之后，这些水便再度回流到了超算中心里，再一次携带上热量向外流动。
如此反复循环，超算中心便能始终在适宜的温度之下运行。
此刻，伴随着超算中心开始产出热量，李青松布置在附近的传感器敏锐的探测到，这一片洛神星的大地开始了缓慢的升温，甚至有一些熔点较低的气体开始了融化，开始了向星际空间之中的扩散。
如果用红外望远镜观察的话，甚至能明显看到这一片大地的颜色更深一些，明显区别于周边区域。
如果洛神星上也有生态圈的话，李青松甚至可以说，就这一座超算而已，便能改变这一片大地的生态。
测试完毕，确认一切符合预期，李青松立刻将上千名程序员克隆体编写的学习算法上传到了超算之中。
之后，来自每一座工厂、每一座电厂、每一座科研基地、种植基地甚至于畜牧基地，以及每一辆卡车、火车、拖拉机、挖掘机、飞船、卫星，等等等等，几乎每一处芯片生成的数据都开始向这台超算汇聚。
这庞大的数据，便是这一套学习算法的“粮食”。
在这些高质量数据的喂养之下，这一套学习算法不断自我迭代自我优化，迅速的成熟了起来。
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