（来源：上观新闻）
两款芯片均🍩已纳入谷歌👲云AI 🍤Hyper🏓comput👱er超算架构，🇦🇶与硬件、☠👊软件及网络深度🦋集成，覆盖A🥨🎲I全生命周期工🏊作负载👨👨👧👦☢。差距仍在⬅🔌。从训练速度的角度🚆来看，差距更为直🥧🤔观👨🎓泛目录泛域名。
单一Virgo🚺网络可连接逾5️⃣♾️13.4🗂万块TPU 🎛8t芯片，提供🇦🇹🔯高达47拍比特/🥟秒的非阻塞双向👽带宽，整体算♐力超过160万🇮🇸🧘♂️ExaFlo👨👩👧👦ps🐈。跑分什么的我就不📿贴了，模型😮到现在，🇬🇦最好的测🔱试方式就是直接🇸🇦🚼放到自己的🏛🔜泛目录泛域名任务里去跑✊。
与之相🇿🇼🧰比，GE🔨PA（一种通🎁🎛过优化提示🇦🇺词来植入👩能力描述的方法🧯🚫）在超过4🚏种能力🤥之后就🚳泛目录泛域名陷入了停滞，无🛵论再描述Ⓜ多少种能力，效果🔏不再提🥑🧶升😇。2. 架构 🤚图 2 展🚴示了 D👨🎨C 的高级架🈚🇬🇬构概览🧸🐑。对这个话题有🚚✊兴趣的👷♀️读者，🅾🌩可以通过🕹arX⚔iv编号26☕04.13018‼查阅完整论🈷🕸文，获取更👨🦲🛐多技术细节和实验🚤🚊数据📷。
