（来源：上观新闻）
这意味着🦵 DC 的支持⚖基础设施必🏆😧须在可扩展性和💍可靠性🎲方面达到世界一流🦐💐水平🏆✈。最后，我们将重点🦙👞介绍如何改进前沿💖🇼🇫模型以更好地支⛲持此应🧹🤙用，以及我😺⏏们从DC等系统🇰🇿🏸的能力🇱🇸😟中汲取🏊的经验教训，这些📖经验教训将指🤷♀️导未来芯片的构🐗📐建🎼。在训练大模型这种⛩🍷极度耗🇲🇦费算力的场景下，😛这意味着训练时间🧺大幅延长，成本急🥯🤹♀️剧攀升🤩😭。
据介绍🔒，专注于🐿训练方面的T🌏📈PU 8t在☄🗒性能上是公司🍓去年11月⚫发布的第✔七代Iro🔂🧞♂️nwood TP🇷🇴U的21️⃣👽.8倍，而价🀄格相同🤭🎒。当然，这项研😿🦞究也坦诚地指🇿🇼↘出了自身🇧🇴的局限：SPP👩🔧♊O的设计前提🧪🦀是存在一个明确的🇳🇪🚘对错判断——数学🧚♀️🎤题是否答正确🇩🇿🇲🇳。
DC 🇹🇲🌩首先接收⛵用户提供的输🦴👴入🔌。MoE📱🍆用1个share🕚d exper🧜♀️👚t + 384个👨🚒🧧routed🚀🏌️♀️ experts🍾，每toke⏳🚎n激活6个🎾。这个关🧣键缺陷导🐷🤾♂️致训练变得低效🥭超凡蜘蛛二免谷歌。
