根据 @DeepLearningAI，谷歌产品经理 Robert Crowe 展示了 Flax NNX 如何让 JAX 在构建和训练神经网络时更直观。来源：@DeepLearningAI 他还演示了 JAX 可将模型自动分布到不同硬件上，降低入门开发者的扩展难度。来源：@DeepLearningAI 演讲强调加速器成本高昂，Roofline 分析可帮助团队提升利用率与效率。来源：@DeepLearningAI 该内容在 AI Dev 25 纽约活动上发布，重点关注面向实际工作负载的效率提升。来源：@DeepLearningAI

据 @JeffDean，谷歌在 Hot Chips 介绍了 TPUv7 Ironwood，称每个 Pod 集成 9216 颗芯片并提供 FP8 42.5 EFLOPS 性能，来源：@JeffDean 于 X 2025年8月27日发布。 他补充称，可将多个 Pod 级联以提供多泽塔级算力，来源：@JeffDean 于 X 2025年8月27日发布。 该帖指明演讲者为 Norm Jouppi 和 Sridhar Lakshmanamurthy，来源：@JeffDean 于 X 2025年8月27日发布。 该披露未提及任何加密资产或加密市场影响，来源：@JeffDean 于 X 2025年8月27日发布。