（来源：上观新闻）
未来的研🇹🇭究可能需要开发更🗞👚加专门化的训练策🔽😺略来应对这类复🥼杂的实👅🇭🇹际应用🇿🇲场景⚒💒。在去年👨👩👧👧5月的邮件里👀，这篇论文的二〽🍟作作者亲口承🇷🇸👨🍳认了这种 🧴“ 单核打🇯🇴多核” 的非对称🏴🥓操作，也承🇲🇽认把这事同步给了🎪🗝论文的其他共同作🍋者🕷🍸。要是谈硬件创新👩🧀，深圳是人们最👨⚕️🎐先想到的地🌿方👨🦳。
根据最新Ge🛎ekbe👨💼nch 6👖测试显示：🦔 高通S🇭🇳napd🏘ragon⚽💃 8 El🧹ite Gen💫👩⚕️男女在一起差差差30分视频 5： 单核： 👩🦳📁3,641分👨🍳 多核： ⏭10,902分 🐨峰值功耗： 🈷📧21.48W 三👨🎨🗣星Exyno🚻🌛s 2600⚽： 单核： 🧲🕗3,27👨🎨🙍1分（🍮比Sna☕pdrag👱♀️on 8 ⚓Elite😰 Gen🥎 5低10.🥵👩🦱16% ）5️⃣🔜 多核🐰☪： 1🖕🇰🇮0,745分（🙏比Snap🇬🇳🥊dra😟🇧🇹gon 8👨👨👦👦 Eli🚐te Ge🦌🔧n 5低1.1🇸🇱🏡4% 🧘♂️） 峰值功耗：⚠🏒 30.2🔎😋2W 🎓（比Snapdr🇧🇪agon 8 😻Elite Ge👨🎨💍n 5®🇱🇹高40.69🈵% ） 高通💻😨Snapdra🦆🕰gon 8🙌💁 Gen😺 5： 🇮🇱🌽单核心： 2,🇹🇴🐼904分 🏴🐇多核心： 9,🥖443分 峰值😉功耗： ⏯🇬🇾21.89W⭕ 这里需要说🥎明的是，Ex🐐ynos🌼👩🌾 2600的CP🤹♀️U采用“1🇰🇭+3+6👘🧔”十核心架构⤴🚧，包含1颗主频🍎3.8GHz的C🇱🇮👽ort🖱ex-C1 U👩🎨🇩🇰ltra核✍心、3颗3.25🏃♀️GHz的🧐Cortex-⏺🐎C1 Pro核↘💰心和6颗2.7🚴♀️5GHz🤦♀️🤾♂️的Corte🎒🍽x-C1 🔨Pro核心🎺🏬。
图为中国♾️🍳科学院院士赵继宗👩🦰作主旨演讲〽🔟。每出一单，↖工程师要驻场🎙，人力成本摊下🤲👨🔬来一年三四万；跨👩👩👧👦🧦城订单要运输🚵男女在一起差差差30分视频、差旅，又是一📤两万；机器人🆒👩✈️摔一次，关节维🇫🇮⛹修几千块；设备🖱🇲🇻折旧更跑不掉🏔👆,一台十万元↪的机器人，三🤷♂️到五年残值归🌘零，每年🥕光折旧就要🐙🍇吃掉两三万🚁。
