（来源：上观新闻）
代理型🕕工作负载🇻🇨🔡、实时推理、代码♋生成等正推动巨大👩🔬🗿CPU🇷🇸需求🇵🇾。当前大部分模型🎧工作以无状态👁️🗨️方式运行，但🌥我认为未来属于🇪🇹有状态模型🇦🇬🇱🇰和有状态API🛴👩🎤。比如，🏔针对混合🥏注意力机制，🔤🇧🇳CANN 提供了🇬🇶🇲🇳 Spars🕙e Atte🔷ntio⏸🍬n S🔙hared K🔤V 融合算子，支🧶持多种注意⭕⏳力计算，同时开🇰🇭发了不同倍率🔚🤓 KV Cach🧟♀️🇵🇾e 压缩的 📭Compre🧟♀️ssor 算子😦，以及🔽🦘支持 👱♀️👽KV Cac🕍🐀抖音seo是什么he 更新的相🦆✊关算子💮👨🍳。
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