在AI芯片的研发与优化过程中，数据挖掘技术如同一把锐利的手术刀，精准地剖析出芯片运行的每一个细微环节，如何在海量数据中高效、准确地挖掘出影响AI芯片性能的关键因素，是当前面临的一大挑战。
我们需要构建一个多维度、高精度的数据采集系统，确保能够全面捕捉到芯片在各种工作负载下的表现，利用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，从海量数据中提取出隐藏的模式和关联性，从而揭示出性能瓶颈的真正所在。
这还远远不够，为了确保数据的真实性和可靠性，我们必须进行严格的数据清洗和预处理，剔除噪声和异常值，我们才能确保数据挖掘的结果能够真实反映AI芯片的实际情况，为后续的优化工作提供有力支持。
数据挖掘在AI芯片优化中扮演着至关重要的角色，只有深入挖掘、精准分析，我们才能更好地理解芯片的“暗流涌动”，从而推动AI芯片技术的不断进步。
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在AI芯片优化的隐秘战线中，数据挖掘如同一股暗流涌动于性能瓶颈的深处，精准捕捉这些'痛点’，是提升效率的关键。
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