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另外值得一提的是，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。
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