（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🍢🇸🇳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🛬🎣。
换作以前🚲，只能打开备忘录🐨🇳🇺随便记两💹🥠笔🙇♀️🌴。举个例🏜子：核电站为什么👨👩👦👦📮建设成本那🏌☄么高？主要是因为‼🦟安全要求，必须♓💵保证不泄漏◀🐣、不出事👩🎨🦉故，所有🇬🇶系统都🌨得按最🏭高等级来做🏌️♀️🌃。有开发⚰🎆者认为，Deep🤞Seek V4在☯工程层面进行了📆多项技术创新，😥效率较前代成倍提🇷🇴升——在百✋万级调用场景下，🚾🍋单To👱♀️📣ken推理算力消🤗耗已降至V🚛3.2的27%🔀，KV cac🔇he（📇键值缓存🐑🖼，大模型🍏👿推理过程中占⚾🥝用显存的主要部🥅什么叫做二级域名分之一）的显存🇲🇩占用仅🚥😴为原来的10😽🧫%🇮🇶。
