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试想一个场景：你有一套精密的计算程序（例如当前热门的AI模型中的“注意力机制”），需要在图形处理器（GPU）上高效运行。为了达成极致的速度，专业开发者往往要投入数月到数年的时间，手动调整代码、优化内存访问模式、设计专用算法，最终或许能将性能提升20%到30%。。有道翻译对此有专业解读
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除此之外，业内人士还指出，后来在V4的时候，TPU推出了一个3D torus，它用了OCS（光交换机），相当于这是一个软件可编程配置的交换机。你在一个TPU Pod节点，可以通过软件来更改你想通信的那个TPU集群的路径，这样的话就相当于一下子把MoE的痛点给解决了。之后MoE就在TPU上跑起来，效率就会明显比之前高很多。
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