（来源：上观新闻）
现在，比较熟悉👨💻📞的模型，大约 🙈🇲🇩6 个小时就可以☘从 CUD🚥A 迁移到🥪 CANN，比如👨🍳💋千问 3.6；模🧥型架构比较新、👩🚒变化比较大🚼，可能需要🇹🇦花一两周时间👨🦳⭕迁完🙊。更为关键的👨👧是，每刻深思👨🦱的AC✳🐟CEL🤹♀️由于是全模拟光电🇦🇽🇦🇪计算架构，🦚其模拟🎨电路并不依赖于高📁👬端制程，采用的是⛲成熟的22nm🦊制程工艺，可🌱直接在国内制⚜💦造🦕🎌。
纳德拉用了一🔅个直观的对比来描⏹📊述使用🇿🇦强度：“💋每周的用户互动深💡度，现在已经与🇦🇺🇬🇹Outloo⤵k持平——越来🎺⤵越多的用户将Co🔴pil⏏👨👨👦👦ot变成👩🦰🦹♀️了日常习惯🌶⛏。运营费用在上年低🇨🇺基数基础上🌩同比增长7🍊%，固定汇率下增🛹长6%，主要由🦛⁉游戏业务减🚽🌂值及相关支出😆以及前述👻共享研发🤱投入驱🏅🇮🇪动🐒🐊。
这正是做生态最🏁难的地方：不是🛩🏆简单写一套⚫适配代码，而是要👋🇸🇦让主流社区认可、😻🇯🇲接受，并在版👩👦👦🐤本演进中持🇻🇺👌续支持♍。CPU同📣样关键🇸🇬🇿🇦。客户选🇸🇱择AWS承⚱载AI工作🔘负载，主要👨🍳🧬基于两点：其一，🥢我们提供从模型构🇩🇴😻建到推理部署的全😕栈功能，覆盖🔆👨👩👦👦范围广于其他厂商👩🍳🔎；其二🎋，客户在🇹🇳👧扩展推理🇿🇼任务时🧛♀️，需计🇷🇺🌈算资源紧邻其数⏫据与应用程序，而👩🦳AWS上存储的数🌚据量远超其✡他云平台🥌。
