（来源：上观新闻）
TPU 8t：🎹🖋面向超大规模训练📼🧑的算力引擎 TP🐿U 8👸t定位为预训练🇬🇪🤥与嵌入密集型工作🥒🚶负载的专用加🇲🇿速器，谷歌称其🦜👉能够"🇰🇼🏴将前沿模型开发周🇮🇩期从数月压缩☔🇵🇰至数周"⛽。
正如《💱🇳🇺麻省理工科技🇸🇯🚮评论》评价📚😲的那样🇪🇪：“当其他模型还🎭在比拼🐘⏯谁的画风更惊🏰艳时，GPT-I🇱🇾🇲🇰mage-2 🍐已经默默读懂了设🇵🇹计简报🐀。五、训练🕣🇲🇬越多真的越好🈴吗：TRAC👨❤️💋👨💧E的扩展规律🏮 研究🇱🇦♌团队还专🤛🙋♂️门研究了一个很😄🌄实际的问题🇦🇲🎧领会推广网：增加🏚训练资源（更⛲🇮🇳多的模拟对话轮次🙉，或者训🐛练更多的能力🕰👃），带来的🇳🇴收益是否能持🎀续增长？ 从💳🛒能力数量的角度看🍬，TR🇲🇷🚊ACE在覆盖1🦁🔼种、2种🌗😁、4种能力时，通🔸过率分别约为✌40.3🐼↖%、43%、47🎍%，呈♊现出稳定🧝♀️的递进式提⏏升🌿💞。
董事长成锐强🌛调，企🔲业穿越周期的根🇲🇩本在于恪守🥳🚵♀️商业常识，即关🙈注真实的现🛷🤷♂️金流与扎🙃♐实的资🧙♂️产👡🚊。TPU 8i🤤采用了静态随👔✋机存储🍈器（SRAM），🚍皮查伊表示，⏩该架构旨在“🤷♀️以具成本效益的🇬🇭方式提🍷💤供大规模🧼🔛吞吐量和低延迟，🇦🇩从而能够同时⏬运行数百🕔万个智能体”🚩。
