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首先，从解剖分布看，奔跑相关神经元与感觉-奔跑相关神经元主要集中于第五层皮层，且奔跑相关神经元放电最强，领先行为的时间更短。感觉信息可能先由非感觉-奔跑相关神经元接收，再经感觉-奔跑相关神经元转化为与奔跑相关的信号，最终由奔跑相关神经元驱动奔跑行为；其中，奔跑相关神经元很可能就是投射至导水管周围灰质的神经元，它们与感觉-奔跑相关神经元协作，共同完成感觉至运动的转换。
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其次，Henry：TPU和GPU最大的区别就是，TPU是一个针对机器学习的加速器。我们知道，机器学习任何的算法，里面的核心就是矩阵计算，包括最开始的CNN（卷积神经网络），到现在的Attention，到Transformer，到未来的架构。矩阵计算这个东西是非常Compute Bound（计算密集型）。TPU就是针对这个矩阵计算专门做了一个定制的加速器。用做饭来比喻，TPU是一个流水线，不用安排那么多的大厨，它会把每一个步骤都告诉你具体做什么，比如说第一个人会从冰箱里把菜给取出来给第二个人，第二个人继续做加工传到第三个人。你可以理解成是心脏的泵血，每泵一次，它就会把血液传输到你身体的各个角落。所以这样的话，中间它会少很多的调度和调控，所以能保证每一个计算单元的使用率会更高一些。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
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