（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RP🍹U（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🇭🇳🛂。
图 6：IBM新🇹🇯⛽旧要素建模 你🕡的行业里，也有这🇿🇼🈳样一条🖲正在失效🕒的假设🧘♀️✉。值得注意🈸🔉的是，🔏🆔除了颠🐸覆软件公司业🇬🇼📚务模式之外，A📪🐝I公司还对🇦🇴🇦🇼传统软件😩🇳🇪公司发起了人🤳才争夺战💸🎱。但最终🐮平台方胜诉🇫🇰🇨🇫。AI服务器耗电量⚔🇰🇲远超传统服务🤧器，而更高😞的功率意味着🎸⚜需要更👩🚒❄多元器件来管理和🥯🦠稳定电力供🌓😽应，由此形成级联🇹🇷🏦效应，将整条供应⛅🧗♂️链一并😂拉动🇪🇸🇸🇿。
