（来源：上观新闻）
GPGPU 仍然🍼🇯🇲承担通用计算主力🔹🇮🇹，优势是开发者熟😠悉、生态接口接🐣🏴☠️近国际主流，🗄DSA 代表更🔬强的场景化📷🤰优化能力，🧚♀️🏞适合在既定任🐁务模型下做深度打🏬🔇磨；而R📗PU（可重🆎😔构数据流）⚱，提供的是第三种🦝可能：它既🆑不完全走 ⭐🇸🇧GPU 的通🏳️🌈🦕用堆叠，也不🇿🇲完全走📑😲固定数据流的🚨专用设🇩🇬计，而是试图在灵✂活性和效率之间找🥩到一个新的平🏴衡点👨👩👧👧。自去年11月以📒📃来，英伟达于🌑😭2022年😛推出的H100👨⚕️♾️ GPU的租🧡赁价格已飙升🚵约30%，因🦖为无法获🦇得新款GPU♾️的客户转而选择老🧟♀️款产品🇹🇩📪。
用户以后🦖可能不再👤点进《🆗证券时报》或《2⤵1世纪↕🇴🇲经济报道🤱》的原文，而🛑是直接问AI：🇬🇺⚡“某家公司财报怎🌾么看？👢”“今天A🇪🇪1️⃣股为什么跌？”“🎠某个政策👨💼🇷🇸dea模型对于本科难吗对新能源行业有⚓什么影响？” 这💲时，媒体内容的🇨🇲⛹️♀️价值被提前吸🅿收进模型能力里☔🇰🇼。也就是说，想🧵到任何一个👔😬想法，我都可🏛🧶以让 Mo🃏xt 😭🇬🇪去干，不需要来👨👨👧👧😋回上传📭文件，不需要重复↔🌼解释背景信息🌻。这也是谷歌发展🍭🕵️♀️TPU的底层逻🕉🇱🇹辑，通过专用硬件🐛🔃将推理单位🐠🇸🇭成本压低，使大规🇪🇪➗模服务成为🖐可能⏭🍪。
