（来源：上观新闻）
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 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🇱🇧。据每刻深思首席科🇵🇲学家乔飞介©绍，基于🔀空间光学计算+模😸拟电路的融🇸🇽合架构，每🇬🇹↔刻深思即将🎯推出的全🇬🇷模拟光电智🇳🇦能计算芯片（🦁👟ACCEL）突🥂☃破了传统数字芯片🦒🏌️♀️的算力瓶颈，性能😛👓相比先进🕵️♀️的GPU😃提升了3-4个数🌁🤬量级；延迟方面也🐅Ⓜ降低了2个数量🇯🇪🥮级至纳☹秒级；带宽也有🇳🇿10倍的提🧭升；能效👚🇸🇧比更是提升了4🚣🏖个数量级🏍。
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🇨🇼。因此，昇腾🕊🛅在支持 P🧯ython 🔳书新版好还是旧版好开发方📛式的同时🚅，也继🆔🧱续保留并🐣🇵🇲强化基于 C 语🎵言的底层优化🇦🇮能力🌹👨❤️💋👨。我们预计Azur🇸🇪e的增🇨🇼🔬长率将在今年下🌛半年相🧜♀️👩⚖️对于上半年呈现🙅♂️🌝适度加速🕍🇺🇬。
以 Ope🇦🇫🚹nAI 主导的☄ Tri🤢ton 为例，♣推动其支持昇▶🏸腾硬件并不容易，💩对方首先会考🤟书新版好还是旧版好虑“敏感”问👨🔧🇵🇸题🔨😿。光子计算的破局：👋❇三大天然优势 👩🏭光子计算🌾🏴就是利用光子替🚌🛐代电子，🐥用于某些计算任🇲🇰务，尤其是适🦡合于矩阵乘法🍄计算，🚷🍦而这正🇺🇳是AI工作负载🧝♀️™的核心工作🇬🇾。
