（来源：上观新闻）
几个特点： （🥈💴1）不💜同场景🧚♂️🇧🇫的专属芯👩🦱🇪🇨片：第八代 T🙋♂️PU 首🎀次针对训练🚍、推理🇶🇦💟场景侧重的👷♀️🤰不同要求📠（高算力吞吐 👩🎓泛目录最新技术vs 低延迟 +🌲🚌 高并发🚌🥒 +Ag❕entic🧨🚠 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👨🌾。
同时，“光学+♟️数字”方🔬案需要数据在光🈚🤡、电、数字之间😅反复转换⛲，面临🇰🇼来自高速A🚶♀️DC、高带宽内🏢存访问（即“内存🥇🥄墙”问题）和数字🧗♀️🇲🇳逻辑运算带来的功🤮耗显著✉增加的问👨💼🌈题🥾🇲🇹。传统向⁉量量化技术在👻🇵🇲压缩数据时🛁，通常需📮9️⃣要为每个数据块计🇰🇭算并存储全精🏑🦌度的量化🔃🐫泛目录最新技术常数，这不🕧仅增加🧂🇳🇪了1到2 🎦bit的额🖕外内存开👓🇧🇻销，还容易导🚙致模型精度的不🇹🇹可逆失真💋🐹。回顾云业务🎣转型期，我们👿🏄AI业务的利润率👳♀️👉实际上比当时🇯🇴云业务🎞的利润率更高，并👫且这一优势得以维🇼🇫持🐮🥙。
随着Wi-Fi📂泛目录最新技术、蜂窝通信以及各📎类短距通信技术的🎄🎷叠加，😯👗传统2.⏳🙋4GHz频段🇬🇱的拥挤问题愈🙈发明显🐖🎫。Goo🏇gle T📹urboQ🇵🇳🦞uant算法👇1️⃣通过引入“随👌机旋转👩🦰⛈（Random⬇😯 Ro👩👩👧🌝tat♋ion）”的数😧⚖学模型与Po🍡🗳泛目录最新技术larQua🌅💨nt技术❓👺，在零精度损耗💔的前提下，🇸🇷成功将K🗓V Cache的🐳内存需🕛❔求强行缩减9️⃣🎢至原先的1/🦸♀️6，并将注意力👮♀️Logi🇳🇬🐗ts的🍯💑计算速度最🇲🇦高提升🐂😏了8倍🚊👓。
