在AI芯片的研发与生产中，能效比是一个至关重要的指标，它直接关系到芯片在执行复杂计算任务时的能耗与性能表现，为了在保证高性能的同时降低能耗，计算机工程领域可以采取以下策略：
1、并行处理与任务调度：通过优化并行处理算法和任务调度策略，可以减少芯片在等待数据或指令时的空闲时间，从而提高能效比，采用动态电压和频率调节（DVFS）技术，根据任务需求自动调整工作频率和电压，以实现能效的最优平衡。
2、低功耗架构设计：在芯片的物理设计中，采用低功耗的架构和工艺（如使用更先进的晶体管技术）可以显著降低芯片在运行时的能耗，通过优化芯片的布局布线，减少不必要的信号传输和功耗损失。
3、软件与硬件协同优化：将软件优化与硬件设计紧密结合，通过软件算法的改进来减少硬件的负担，从而降低能耗，采用更高效的神经网络模型和算法，可以减少AI芯片在执行相同任务时的计算量和能耗。
通过计算机工程领域的不断探索和创新，我们可以为AI芯片设计出更高效、更节能的解决方案，推动AI技术的持续发展。
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