（来源：上观新闻）
由于混合注🚌🔂意力机制依🇴🇲赖关系更复🚻🇳🇺杂，在🚁 prefil🎦🇮🇱l 阶段，CAN🐯🇩🇰N 通🔖过 All 🌜Gather 👨🚀或 Send/🚷Recei👩🏭🇧🇹ve 等通信能🏥力，在卡间交换🥍⭕必要 Token⚗，保证 CP ♥并行下〰🇸🇬的注意力计算正确🚘🏴☠️执行🧫🙄。这意味着，亚🇸🇭马逊不🍻🕖再满足于♑☦仅通过云服务🎒🥬租赁算力，🦢而是准🦔🇸🇿备杀入英🇨🇾🕓伟达的核心腹🛵👹地，直接销售AI🐐芯片硬件🛬超凡蜘蛛2免谷歌版中文版。这也正是我🤽♂️🛠对公司和🇷🇸🎒客户下一阶段增🔆长前景充满信心的🏒🥕源泉🗂。该方式面向 🕯Pyt🦹♂️🌀hon 开发◾♾️者，未来将与💢🎏业界主流👑的基于 P⛴ython 的🕎🗒 Trito🇺🇬🇬🇭n 编程方⛹️♀️🇳🇫式保持一致，🐆以降低开发者迁♻移和适配门槛😙🇧🇿。
从单颗🔢芯片性能的对🤢比来看，TPU 🐧🇭🇰v8 计算精度🐤⏸首次支持 ⚙FP4☣，从而🤮在提高吞吐的情🤾♀️🛒况下保持能💏🇨🇦耗性价🐞🌯比，另外将内存和🇺🇬🌙带宽也做了明显🏦⛑扩充，以此来实现🧁降低延迟的目标💡。短期资产🍷0️⃣占比预计与🛠🐳第三季🇰🇭度基本持平👨💼👩🌾。这可能是市🕸🐁场此前有些低估的💧地方🎑。这种供需🏘之间的🇧🇳🧖♀️巨大落差，也正↪是光子计算🦸♂️⚰被推到舞台🚲中央的根🇳🇫本原因🍛。几个特点： 🧂🖱（1）不同😿场景的专属芯片👨👩👧👧：第八代♿ TPU 首💡次针对😦训练、🧔推理场景侧重的不◾🏊♀️同要求（高🚱算力吞吐 v🤸♂️😩s 低延迟 👨👨👦👦+ 高并发 +A🍳💑gent👐🔪ic 负载🐢😓优化）🧟♂️做了专用芯片的➕划分，🇸🇰其中 🇸🇮TPU 8t 面🌖🚧向大规模训练🇹🇳🥅，TPU🇨🇦🥐 8i 🎹🇲🇶面向推理🚴♀️🏢。
