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训练和推理用的芯片区别？

训练和推理用的芯片有所不同。训练用的芯片通常是指在深度学习模型训练过程中使用的GPU（图形处理器），其核心是并行计算能力，能够加速模型的训练过程。

而推理用的芯片通常是指在模型训练完成后，用于模型推理（即预测）的CPU或GPU。

这类芯片需要具备高效的计算能力和低功耗的特点，以便更好地支持模型在实际应用场景中的使用。

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