（来源：上观新闻）
芯片研发周🇳🇨期漫长🤗，从架构设计🌧🇸🇷到量产通常需🏁❇要18至2🦸♀️🤱4个月，在AI技🧕术以季度⛸为单位迭代📤📌的节奏下，硬件👨👨👦👦🎙与模型的🧞♀️对齐始终是一道难😘题👨👨👦👦。但我发现，能拼🎥涂好那么精细🕟的手办🥞的孩子，都能专心🇸🇩🆕致志、🇬🇬坐得住®🥐。训练芯片T🇭🇲🚲PU 8t则较🇲🇵🍐前代训练速度提💆升3倍，支持构建🧖♀️百万级芯片集群🇧🇴😐，为大❌规模A🗿◀I训练提供🏏强劲算👿🙆力支撑💧🌪。
众智 F🇬🇲lagOS 把它🧶➡与 GPU、D🍐🛀SA 一起纳入🇬🇾三条代表🔽🐦性架构路线，本身🚻已经说明，可重构🚜计算不再只是实🍰验室概念，而是🔤⤵连接蜘蛛被放进了👩👩👧👧🚖国产生态的🌎正式坐标系♐💂中💻🇲🇱。一个团队里有 H📥R、有产💂品、有🍾🧚♂️研发，每👨🎓🤤个人专注做一块🐕工作☯🇦🇹。他们还告诉她，🐀🇯🇵游戏里的“牛🕥牛”上班🇸🇯时间是早🍋10点到晚1🇲🇭🎼0点👩🚒。但Pi的系统🇵🇷🥾化能力，也远🍵🍵不止停留在🥨🧙♀️内容创🦶🔛作，更🏃♀️体现在⛔内容的可迭😜↕代、可进化，🇺🇸以及面🏰🐢向不同场景的适💉🇳🇪配能力🌨👨🚒。
前面有 🥉💓Sor🇧🇯a （节哀）、V♋🔰eo、Klin6️⃣😭g、Se🔑edanc🇩🇬🙇e，大家已经打得😹1️⃣热火朝天🎊。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RPU（⬆🐬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🀄连接蜘蛛完全走固定数据🏋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🏅。
