（来源：上观新闻）
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其三，40卡规模🇮🇲是精准↪👩🎓填补市场空😦👋白的“算力甜点🇺🇾👽区”😵🇸🇾。赛道一端是巨🆕👨❤️👨头主导的超☁大规模超节点🇺🇬集群，🌭🗜聚焦万亿参数模型😉🤐训练等尖端需求；❇🇸🇳另一端是服务🇦🇹🛳我人生最后的绯闻国语海量主体🌨😣的中小🔭规模算力，但传➖统方案常受限于性🤠🛍能与扩展性🧓。
这些数据确保🏋️♀️🛋了模型🏊🕒能够在各个科学分⛲🍿支中都具备扎🇧🇪实的推理🇨🇷能力🇧🇱🇼🇫。而率先迈🇬🇱出第一🐔🎡步的，是这家🇲🇫🐺名为自变🇰🇼💽量的中国🏃♀️🧣企业✒。根据最新Gee😭kbench 6🧳💪测试显示👤🤱： 高通🌲😷Snapdrag🇸🇱🚅on 8 El✊ite Gen 🇹🇳5： 单核：💢🐨 3,6🇦🇸41分 多核：🦟💄 10,9😖02分 峰值功耗👨❤️💋👨： 21.48🥰🚳我人生最后的绯闻国语W 三星Exy🎃nos 2600🚊： 单核：🇸🇱 3,🗓🥺271分（🐼比Snapd👨💼🛑ragon 8 😙👂Elit🐪📀e Gen 5低💤🇳🇮10.16% 🇵🇷） 多核🗺🎛： 10,7🇦🇩45分（比📃Snapd🏥ragon☔ 8 E👩✈️🐓lite G🙈🧯en 5低1👽🎫.14% 🚇） 峰值功🥒耗： 30🇵🇲🐂.22W 🐗（比Snap🇱🇹drag🏨on 8 El🇱🇮🧹ite Gen🇫🇰🇲🇻 5高📴40.69🇲🇨◼% ）🔥 高通Sn🔁🌾apdrag👲on 8 Gen💛🔄 5： 😜👀单核心： 💇♂️2,9🇹🇱🇺🇳04分 多核🌾🔢心： 9,443🇺🇿🇪🇪分 峰🧿值功耗： 21.🙏89W 这里🅱需要说明的是🇧🇩，Exy🥃nos 26🛌👉00的CP🇦🇹🧞♀️U采用“1+3+▫6”十核心架构，©包含1颗😂主频3.8🎛🍧GHz的⏲🎗Cortex🇪🇪-C1 Ult✨🏈ra核心🖊、3颗3.🇳🇱25GHz的C🕘orte🇵🇸🍟x-C1 P🦉ro核心和6颗2🚜🎽.75GHz🔨🏰的Cor🚮⏺tex-C1 🧠😈Pro🥛核心🎗。
