1. 算法優(yōu)化：

    剪枝、量化和分解：通過對算法進(jìn)行剪枝、量化和分解等優(yōu)化*，可以減少計(jì)算量和存儲(chǔ)需求，從而提高芯片的計(jì)算效率。

    數(shù)據(jù)特征驅(qū)動(dòng)的處理器設(shè)計(jì)：從源頭上降低所需計(jì)算量，進(jìn)一步提高能效比。

2. 能耗降低：

    低功耗設(shè)計(jì)：采用先進(jìn)的工藝技術(shù)和電源管理策略，例如低功耗工藝*芯片、設(shè)計(jì)低功耗電路以及優(yōu)化功耗控制等*來降低芯片的功耗。

    芯片架構(gòu)優(yōu)化：優(yōu)化電路設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)、減少內(nèi)存訪問次數(shù)等*，都可以幫助降低芯片的能耗。

3. 硬件加速器的發(fā)展趨勢：

    圖像處理單元（IPU）：針對圖像處理任務(wù)的硬件加速器，通過并行處理、特定指令集和定制化架構(gòu)等方式，實(shí)現(xiàn)對圖像處理任務(wù)的高效加速。

    神經(jīng)*處理單元（NPU）：專門用于神經(jīng)*計(jì)算的硬件加速器，具有高度的并行計(jì)算能力和低能耗的特點(diǎn)，加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

    張量處理單元（TPU）：通過專門設(shè)計(jì)的張量核心，實(shí)現(xiàn)對張量計(jì)算的快速加速，在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出色。

4. 存內(nèi)計(jì)算技術(shù)：

    無ADC架構(gòu)SRAM存內(nèi)計(jì)算加速引擎：基于28nm工藝搭建模塊可以達(dá)到27.38TOPS/W@INT8的高能效比，同時(shí)實(shí)現(xiàn)高達(dá)1.041Mb/mm2密度，達(dá)到國際*指標(biāo)并實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。

5. 粗粒度神經(jīng)*數(shù)據(jù)流重構(gòu)方案：

    動(dòng)態(tài)功能可重構(gòu)神經(jīng)元：支持多層大規(guī)?；旌仙窠?jīng)*的動(dòng)態(tài)部署，并具備完整軟件開發(fā)工具鏈，兼容Keras神經(jīng)*編程框架，實(shí)現(xiàn)低功耗智能處理器。

6. 基于FPGA平臺(tái)的能效優(yōu)化：

    動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)整（DVFS）：通過利用CNN即使在有限的定時(shí)誤差下也能保持其高魯棒性的特點(diǎn)，使用DVFS進(jìn)一步優(yōu)化CNN的能效。