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(来源:上观新闻)
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当模型😸参数量级持续攀升🇦🇩,每张GPU🧕等待数据从内存🐈读入的时间占💈👠比越来越🚫👏大,导致大📉量算力被🇲🇶白白浪费🇦🇼🎰在等待上8️⃣。Cel🐀estia🌝l AI提出的📗🕟路径是用光🎥信号直接连接处☪理器与内存,让成💸*️⃣千上万个🇹🇹GPU能够像访问👩👨⚕️本地内存一样访🆕问池化内🤧🏋存🌋。上个月🧘♂️⚗,谷歌📳发布的 Turb👋🚶oQuant🇬🇳 压缩算法确实在⏲🎠技术圈👀↔引发了轰动🐡。在核心收购层面🍆🌇,早在201🗝9年,英特🇬🇱👨🍳尔收购Baref🇱🇹📈oot N7️⃣🕯etwor🥝🐌ks,成为其布局🈚🛹光芯片领域🥾的关键落子,将🇬🇹后者的可编程🤘以太网交换芯片🇨🇿🛤与自身硅光💬引擎相🚲结合,成功推🇧🇦出业界👨🦰🥄首个(💠🍢CPO)方案,↕🕺实现1.6 Tb▫ps硅光引🥵擎与12🧢🐉.8 Tbps👞交换芯🤸♀️片的高效集成🇵🇭🧡。