隨著未來硬件的發展，特別是Hopper GPU的推出，WallFacer的優勢將會進一步凸顯。Hopper GPU專為高效的FP16計算而設計，能夠提供1.5到2.0倍的速度提升，這使得WallFacer在處理長序列模型時的計算效率將顯著提高。由於WallFacer的設計旨在減少通信量，這意味著在Hopper GPU上，WallFacer能夠更好地利用其高帶寬和低延遲的特性，進一步提升訓練速度。
此外，Hopper GPU的架構可能會使得WallFacer的多環序列並行性更加有效，因為這種架構能夠更好地支持並行計算和通信的重疊。這將使得WallFacer在處理極長序列時，能夠在計算和通信之間實現更高的重疊，從而進一步提高整體性能。
總之，隨著硬件技術的進步，WallFacer的通信優化和計算效率將使其在未來的深度學習訓練中，尤其是在長序列模型的訓練中，展現出更強的競爭力。