（来源：上观新闻）
类似工作不😤仅发生⬅在 Triton👜😽，也发生在 Py👩🏭🏴Torch 等🇸🇲🎲多个开源🍔项目中🚂。几个特点： ♈（1）不同场🇧🇶🉑景的专属🏖芯片：😚9️⃣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🦠😇。
客户长期以来😉一直希望在☦Bedr🆖😤ock上使用O🐽pen🇯🇲AI模型🏵🇮🇷。第四季度💭展望 以下展🥝🚀望除特别💩🕕说明外，均以美🥍🧗♀️元计价🏞🐮。在AI算力需求持🤳续爆炸、摩尔🚑定律放缓、🇵🇦🍧国产先🍉进制程受限的🐏😒背景下，光计算—🔢—正成🚨为打破算力瓶颈👨🍳的一条突围路径🧖♀️。
但它是怎么想的🇰🇾？它的内部构🧝♂️👨👨👧👧造是笨拙臃📐肿，还是🎣优雅精炼？ 🛀🐼202📆🔲6年，一🍿🇭🇳篇斩获I🕴😑CLR最佳论文的🏰理论研🇱🇧😃究，就从这个略显❗🦢刁钻的角度，给🏀Tran🤘sformer🇬🇹🕎做了一次深🕍度的思💧维体检🇦🇨👩🎓。
