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第三，小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘曾透露，其云端训练集群在模型训练高峰期利用率高达98%。但问题在于，训练任务具有明显的波峰波谷特征——高峰期过去之后，昂贵的H200集群往往处于低负载运行状态。这正是算力冗余的真实写照：不是没有算力，而是算力的时间错配。
此外，NVIDIA耗费十余年构建CUDA生态。从编程模型、编译器、调试工具到数千优化算子库，再到PyTorch与TensorFlow的深度集成，这一生态的厚度非一两代芯片可追赶。但AWS正以不同策略攻坚：非正面取代CUDA，而是通过PyTorch兼容层与开源生态，让开发者以最低成本尝试Trainium。谷歌TPU选择另一路径，以封闭生态配合十年坚定投入，最终在自有模型Gemini上证明价值。AWS能否在开源路线上同等坚持，仍是待解之题。回顾曾经的Apache MxNet，很难建立完全信任。，推荐阅读Replica Rolex获取更多信息
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