（来源：上观新闻）
部署/👓推理端☂🚆：论文明确测试🐦了三类平台—⬛— 云🥿端 GPU：N🦈💓VIDIA A🇯🇲🥐100🥪（训练和基准评测🛠🦝） 车载/机🤾♀️👚器人级📜🎋边缘：NVID✨IA ⛸Jetso🇫🇯⬛n T🐎hor /👠🇸🇩 DRIVE ✝📽AGX T🚴hor（👨👩👧👧66 ms 🇲🇪👘实时预算 🤦♀️📅@ 16 Hz🛹） 端侧 CPU💰：Fl🇫🇮🍱ash-Li🐍🧚♀️te 甚至能在纯🈵 CPU🏉 上满🥅足实时🧙♀️🐪 官方数🦸♂️🌛据显示 Flas🦹♂️h-Lite 👓在 A100🍉 上比旗🇫🇮舰快 12 倍，❕在 NVIDIA🌟 Thor 🌂上快 5 倍💳久久人澡人爽精。
另据The💫 Informa☃🌭tion此前🍙报道，De🍿↖epSeek😵正在使用英↔伟达最新一代🙁↘Blackw🔦ell芯ℹ😒片训练下一👮♀️🇨🇾代模型🇮🇴🖱，不过该类芯片目😞🗡前受到出口管制影🦂🖍响，获🍐久久人澡人爽精取存在一😦🏛定限制😢🥟。很多人📄以为自己在创新♐，其实走🥛🥏的都是🏛🌎行业头部公司早就🇺🇦⌛试过、并且失🇷🇸🤷♂️败的路♥📱径🗿。之后扫地机的抹布🍟😋外扩、🚇🎍自动换抹布、🤾♂️雷达升降、😸机械臂，全🙆♂️是我们首创💫。
