（来源：上观新闻）
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部署/推理🇧🇿😰端：论文明确测试🐅🏌了三类平台——🆗 云端 GPU👙：NVIDI✅🌰A A10🔎🥠0（训练和👕📦基准评测） 🐝车载/机器🇲🇸⏱人级边缘：NVI👢👨DIA Je🦃🌑tson T🆒hor 🙆♂️/ DRIV🇲🇱E AGX 🎳Thor（66 🎪➰ms 实时预😩算 @↖ 16 Hz）🤖🏐 端侧🇨🇺🥜 CPU🎙：Fla🐶🇨🇲sh-Lit🔀e 甚至能在纯⛲🇸🇰 CPU 上满👀👮♀️足实时 官方数🏸🇰🇭据显示 Fla🇸🇴sh-Li🙉🎤te 在🐍 A10👨👧👧久草美女视频0 上比旗舰快 🌼12 倍，📆在 NVIDI💆🇨🇴A Thor🇱🇷🇭🇲 上快☺🌧 5 倍👣⏮。未来的产业🇬🇧👨👨👦博弈不再局限于🎙模型参数层💨👧面的军备竞赛🧡，更是构建和🍇驾驭这种🧫久草美女视频认知基础设施💲🇸🇱能力的全面🈺🥤较量🇱🇰🇨🇽。
