（+微:hywyysxs）
从国内fab扩产📈🐆角度来看，先➰进逻辑缺🎖🕺口较大，🔰🏄自主可控⛽背景下，♣看好后续先进🏚📡逻辑扩产加速；存🥄储大周期向上，🔦两存大幅®🇳🇦扩产确定🤹♀️性强，🚏🇰🇾弹性值得期待💬。这套机📡😨制的瓶颈也很清⚰楚，它只在用户主🐾动表达需求的瞬间🏴🍋生效，对那些尚😦⛄未形成搜索行◀👨⚕️为的潜在意🇹🇲图无能为力📽。产能翻倍，单位🦕测试成本就减⚒半🥌。但在 Pu🇻🇳🎏ra X Ma🇬🇬🌕x 上，我顺🦊🗑理成章地跑通🇵🇭🍷了一套复🐂🛢杂的工作流🎧🐼。
但代价是，固▶态硬盘的🚺🚨I/O通道可能在🥢🎦几秒钟内被🔶高频写入直接挤爆🚟👶。团队提出的MB🚉助孕代妈PO-PPO🌙💕框架，本🐆🌄质上是把PPO👠♟️算法搬到了模型预🐹🎰测的"👨🦱想象环境"🇺🇬里🌫。切换率的下降也🤚📨随着考⤵量成本η的增大而🇦🇬更加明显⚖🤺。--- Q&A 🇫🇮🎼Q1：混合🧓专家模型（😝MoE🥋）的专家切🍡换频繁🇵🇾为什么会是个问题👫？ A🚴💜：当模型规模超🚩🍐过GPU🇹🇭🙊内存上限时，频繁🇺🇳▫切换专👨🎓家意味着系🇲🇱统需要不断把不同◻批次的🤦♀️专家参数在GP🍴U和普通☃😓内存之间来回◼搬运🇩🇰。
