（来源：上观新闻）
部署/推理端：🇮🇱🇫🇮论文明确测试了三🇸🇴🌂类平台🇧🇷🖍—— 云端 G👩🔧✊PU：⛸🇨🇩NVI👨🎨🧓DIA A100🇳🇿😞（训练和基准评🌌🍹测） 车💯载/机器人级边🇹🇭缘：NV👨☮IDIA 🇲🇦Jet🖊🌵son Thor🐱 / DRIVE🥴🦔 AGX ☂🌴Tho🤜r（6🇳🇬🌇91久久国产福利自产拍6 ms⏲🔦 实时预算🇦🇱🆓 @ 16 🛀Hz） 🤵端侧 CPU：F⬅🇳🇨las🇦🇿👨🦲h-Lite 🌮🆘甚至能🏂💫在纯 CP🏘🤸♂️U 上满足实时 🐌🏒91久久国产福利自产拍官方数据显示 😃Fla🐛⛈sh-Li🕠🍩te 🖖在 A🙋🕓100 上比旗舰💂快 12🚛⛴ 倍，在 👩👧👧NVIDIA🕎 Thor 上快📣🇦🇺 5 倍🆕。
实际上，却是个💇🇺🇦定时炸弹👩💻。谷歌通过开发专用🧁🐕推理硬件🌲，旨在实现更低的🇸🇷🦍单次查询成本🥰🌲、更高的能效比💫🇫🇴以及更大的吞🍋🍡吐量，同🍡🙋时减少对第三🐍🎺方GP👲U供应商的依🕢赖🌦。探索边界不是 👩👦👦“谁独💘创了什么”，而是🥴谁能在正确的时机🔊、用正🦘🥎确的逻辑🧼👇，把它变🐇🕦成现实🇪🇪。但一开始用主⬇😿力机吧🇦🇨。政策驱动叠加😞🇳🇫全球市场对A🗻I硬件的需🚿🏋求增长😫👩💻，使得😸🈴机器人产业从单点😟产品出口，大🤫✝幅迈向🏄♀️⏮技术标准与🇨🇻🇭🇷全球化服🇸🇪务输出🇹🇹的新阶🇲🇨😬段😂。
