热和次品率确实是个大问题。但除了硬件本身，英伟达的CUDA并行计算架构生态，目前在市面上是不是没有任何替代品？”
周志华有些惊讶于林渊对专业名词的敏感度，点头确认：“确实，单论并行计算框架，CUDA确实是目前最好的选择。但硬件缺陷摆在那，没办法硬上。”
林渊笑了笑：“如果只是发热问题，我们可以在机房基建的时候，直接抛弃传统的风冷，引入定制的液冷机柜系统。同时，我这边可以带人写一套底层的功耗墙限制脚本，通过软件层面在它临界过热前自动降频调度。这样就能完美规避烧毁风险。”
这下轮到对面三个人震撼了。
李院长瞪大了眼睛：“林同学……你连机柜液冷散热和显卡底层驱动调度都懂？这种技术性的难题，你真的可以解决吗？”
林渊笑着说，“其实我也不知道，反正试试看吧，正好我马上要去美国签一下合同。这批设备我打算直接去硅谷，找英伟达原厂采购，专门定制一批企业级的Tesla加速卡，绝对比市面上的民用显卡靠谱得多。”
周志华若有所思地看了一眼林渊：“不要太为难自己。如果你真的能把这个问题解决，那么小林同学，你可是牛大发了，你可比我们这几个人加起来都要厉害。”
随后，双方又在底层架构以及技术难题各方面探讨了一会，尤其是液态制冷这个超越时代的概念着重了解了一下。
因为在2010年，液冷技术还是比较超前的构想。并不像后世已经非常成熟，在林渊那个年代。属于是家用都可以用液冷的方式解决主机过热的问题。
哪怕强如阿里，此时用的还是风冷。
一场交流下来，双方都极度满意。
几位教授此时的心情简直可以用澎湃来形容。他们做梦都没想到，林渊搞的那个数据中心，居然是冲着最前沿的高并发算力和GPU集群去的。
这相当于直接把南京大学计算机学院的后花园给建到了世界顶配级别！
要知道，南京本地一直没有这种大规模的商业算力中心，更没有哪家企业愿意不计成本地给高校做这种硬核支撑。
林渊是破天荒的第一个。
教授们此时越发觉得林渊这个年轻人不仅有钱，而且懂行、有远见，
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