文章轉(zhuǎn)自：愛集微作者：陳炳欣隨著端側(cè)人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，智能設(shè)備對(duì)本地算力與能效的需求日益提高。而傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在數(shù)據(jù)處理效率上存在瓶頸，“內(nèi)存墻”問題成為制約端側(cè)AI性能突破的關(guān)鍵掣肘。在
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