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值得注意的是，他认为TPU挑战GPU的机会在于——在软硬件深度协同下，TPU能够在已知任务负载时，对整颗TPU Pod进行全局算子融合与内存管理优化，将硬件性能“榨干”到极致。这种设计使得TPU在模型相对稳定、需要大规模部署的场景中，能够实现比GPU更低的推理成本。
综上所述，AI4Materia领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。