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優(yōu)化AI芯片能效 Thinker團隊提供新思路

• 　　目前，AI對硬件的計算要求越來越高，這主要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)上壓縮與簡化則是一個學(xué)術(shù)界與工程界都在研究討論的重要問題。目前的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)普遍較大，無論是在云端還是在終端，都會影響網(wǎng)絡(luò)速度，增大功耗。　　前不久，清華大學(xué)微納電子系Thinker團隊在計算結(jié)構(gòu)上設(shè)計了Thinker系列AI計算芯片，并且還受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。Thinker團隊此次研究成果，從存儲優(yōu)化和軟硬件協(xié)同設(shè)計的角度大幅提升了芯片能量效率，給AI計算芯片的架構(gòu)演進提供了新思路?！　?jù)了解，在這次AI計算芯片的存儲優(yōu)化新方法中，刷
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