（来源：上观新闻）
在规模🌦上，TPU🐔 8t最多🌭可将960🔪🏞0块芯🎟片组合为单一超❔🦟级计算节🥠点（super🤱🎨pod）👃🦊，并通过JA💦🤔X与Path🌇way🍾s框架将🔥分布式训练扩🇦🇮怎么自己弄一个平台展至单一集群超过👩👧👧🧧100万块TP😰🍲U芯片🇫🇰🇪🇬。为了补偿近距🚫离依赖，V4额💼👱外加了一个sli🍓🎧ding🌰📟 wi🚉ndow分支，每🚧个query🧫除了看压缩🇳🇷KV之外，🚫还能看🦶🌎最近128个t🤽♀️🔃oken的unc🌬ompress🦸♀️ed KV🐉🕡。
第二个基准是M🏦🇲🇾LE-Ben🚵♏ch Li😮te，这个基🇲🇭准更接近🏖Kaggle竞赛❣的形式——AI需🎊要在现有数据集上🇦🇸持续优化机器🍎📉学习方案⛈🚺，争取在模拟的👗竞赛排行榜上ℹ🌭获得铜牌、银🎲牌或金牌🇱🇧。其中有不少带星号🐾👯的名字，是已经🧽🆒离开团🌅队、但仍然🏟🍙对V4做出过重要🇨🇨💐贡献的研究者🇭🇳。
引言 😁无论是从👁零开始设计芯🚀🎻片，还是基于现有🌶的旧设🦷计进行改进，芯片🚏↗的研发💔都是一项极🚉🚴其耗时且成本高昂🚋的工作😢。谷歌将📣AI芯片战略推向🙎新阶段🤑⛑。在某些案例中，🌰▶当失真☎图的预测结🎨果与图⏲4️⃣怎么自己弄一个平台像的真实视觉信息🥂存在矛盾时，GP🏸T-5 🐸Mini 🚁会主动纠正失🌜🧿真图的错误判断⛸——比如失❄🇳🇨怎么自己弄一个平台真图错误🐸地把锚图💇某个区域标记为🦘"干净"，而 G⭐💔PT-5 Min🇬🇬i 通🙋♂️过观察图🇮🇩👩👩👧👧像本身正确识🏠别出了🥿"变暗"🐑效果🌎。
