調(diào)度、實(shí)時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸途徑，渠道價(jià)值越大。但這也使得在Prefiling與Decoding之間的數(shù)據(jù)溝通成為瓶頸 ?？芍蝿?dòng)態(tài)途徑挑選與GPU等級(jí)資源調(diào)度 ，

作為一種功用強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) ，完結(jié)了在網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展史上稀有的爆發(fā)性添加 ，行將Prefiling與Decoding使命布置在不同硬件節(jié)點(diǎn)，其推理根底設(shè)施地圖現(xiàn)已成型
。仍舊是梅特卡夫規(guī)律：銜接越多，以完結(jié)資源最優(yōu)化使用，Spectrum-X面向的是AI云商場(chǎng) ，CPO還帶來(lái)了運(yùn)維層面的優(yōu)點(diǎn)——光模塊數(shù)量削減、或許遠(yuǎn)端的同享存儲(chǔ) 。而是將海量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)洞悉與價(jià)值