（来源：上观新闻）
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🐦🏮。scaleX4☣♈0可广泛适配六大🔋🍀核心应用场景：大🇱🇨模型训练、智算🈳中心建设、企🔆🐋业级推理、高校🐽🌩科研攻关、研发🦗⏹测试环境搭建及😗行业解决方🎐案落地🍄。
特别的😼⛲是，Tiiny🤱 AI没有🇨🇾🇰🇿使用英伟达、🇦🇺AMD等常用于💗高端AI电脑🦃🍩的GPU，而是使💤😭用So👆C（系统芯片❗）+dNPU（🇪🇨🇳🇺专用AI加😢速单元）的异构算🆗力架构，就能🇰🇼🇳🇦在本地🚓🧠运行最🍹高120B🕐参数量的大语🦛🛥9420高清视频在线观看免费播放言模型🗝🇳🇴。
为了保护数据安全🏺🦡，系统默认将💆🗨用户数👃据、凭证🥎🔢和工作流保存在本🐔🌲地💂♀️。例如华为🌂⏏的昇腾3⌚🧖♀️84超节🇨🇳🙂点，以及百💃🕖度计划202🇧🇾6年上市的天池2❤56、🕎天池5🧹🧫12超节🛵点，均属🌲于这一范🐨畴🤙。研究团队在论文中🇰🇾🇨🇰提到，WALA🙆🎪R方法的开源发🥍🦅布将使全球研究🎗💆♂️者和开发者🇲🇽都能够使用这一技👨👨👦👦🛰术🔭。
