（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🌱。目前核聚♑💖变所涉及的👨👩👦👦😉突破，不是靠🍬“单点突破🕢”就能解决🇰🇾🐩的问题🇩🇿⚜。
大致分几类🚪： 软件层面☕，如果关键平〽🕢台长期依🦹♂️赖进口、国内😞🎬又没有可替⚠🐻代方案，我🇧🇼们会推动国产🥵化；如果国内已🧨⚠功能测试的常用方法6种有成熟产品或研究🥽🇼🇫所成果，可以直接🧔🚋复用，🇪🇬就没有必要从🇲🇺头再做🦜。问题是，要赚到👶每年 2 万亿美🌗👩👩👧元，需要处理的😼♠ toke🕒n 数量大到荒谬😲➕。
