（来源：上观新闻）
GPU使用的HB🍺📦M读写慢，🐌是推理过程中🌷😇的根本瓶颈，😖🇷🇸每生成🏕🎑一个token，🎭一个7🏏⤵0亿参数模型❔需要搬运约14🇨🇽0GB👨🎓🇨🇺数据，频率极高，⛓☹HBM跟不上🚴♀️。
对于自注意🌐🐃力头（专门🆒处理画🍵面内部结构的专家🥥），筛选标准包🇬🇦🇨🇼含三个维度：🥫前景与背景🦢的对比度是否⬛够强、画🇷🇸面中间尺度的空间🇳🇨结构是🌄🏯否丰富、物体边🙎♂️🍍缘是否清晰锐利🔑👩🦱。如果用传统尺寸的🇳🇴芯片装SR🔫AM，要跑一📔个4000♒亿参数的模型做推🦃理，可能需要😈🚺400😟0块芯片；要跑D🙆eepS🇭🇷eek的6710📴亿参数模型🌟🥵，可能需要60🇧🇦00到8000块🕙☕。
这块为🧩“超级🖊🚳个体”培育🙇的创新沃土，其🧠意义早已超越👴👐地域，映照出中🍋国数字经🎌📲济未来活跃、多🍑元的生😣长姿态🦹♂️😶。Q：看起来有🤥些瓶颈比其他的更🐻🔓容易解决🤺。例如，其提出的🇬🇦GRPO架构，🥢本质上是对训🇵🇲练与推理效率👩🔧🥭的再设计🇨🇩。
