
3通过裁剪训练态所需的模块,将节省出的晶体管与功耗预算集中投向推理,让单位面积有效算力效率提升5倍以上。在计算层,启望S3通过深度定制解决了通用GPU“算力用不满”的核心痛点,推理性能较上一代S2提升5倍,目标实现Token成本下降90%。大语言模型推理中,GEMM与Attention算子占总计算量的90%以上,启望S3将GEMM和Flash Attention两项核心算子的利用率分别推至约99%
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