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DiffusionGemma：一次生成 256 個 token，H100 跑到每秒 1000 次，但 MacBook 用戶沒份
Google 今天開源 DiffusionGemma——一個不靠自回歸、一次生成 256 個 token 的文字擴散模型。H100 上每秒破千 token、比 Gemma 4 快 4 倍。但品質明顯落後 Gemma 4，而且 MacBook 用戶加速效果是零。
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主題：inference
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類別：開發日誌模型：Gemma 4 31B任務：發布 / 紀錄 / 追蹤
Google TPU 8i：把 SRAM 堆到 384MB、丟掉 SparseCore，押注「百萬 agent 同時跑」的推論時代
TPU 8i 把 on-chip SRAM 推到 384MB（前代三倍），用全新 CAE chiplet 取代 SparseCore，搭配 Boardfly 拓樸把網路直徑砍半。Google 的賭注很清楚：reasoning model + millions of agents 的時代，記憶體比 FLOPs 重要。
NVIDIA Dynamo 把 KV cache 當主角——為 Claude Code、Codex 這類 agent 重寫推論棧的真正原因
NVIDIA Dynamo 講「7x throughput」很容易被當行銷話術。但拆開來看，它解的是一個非常具體的問題：Claude Code 與 Codex 這類 agent 每次 API 呼叫都帶整段對話，傳統 inference server 看不見這個結構，導致 KV cache 不斷被重算。Dynamo 的 KV-aware routing 把這個浪費收回來。