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优化AI芯片能效 Thinker团队提供新思路

• 　　目前，AI对硬件的计算要求越来越高，这主要在神经网络研发上压缩与简化则是一个学术界与工程界都在研究讨论的重要问题。目前的深度神经网络普遍较大，无论是在云端还是在终端，都会影响网络速度，增大功耗。　　前不久，清华大学微纳电子系Thinker团队在计算结构上设计了Thinker系列AI计算芯片，并且还受到学术界和工业界的广泛关注。Thinker团队此次研究成果，从存储优化和软硬件协同设计的角度大幅提升了芯片能量效率，给AI计算芯片的架构演进提供了新思路。　　据了解，在这次AI计算芯片的存储优化新方法中，刷
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