在AI芯片的研发与应用中，计算机硬件的进化始终是推动技术进步的关键，随着AI算法的日益复杂和计算需求的不断攀升，如何在提升性能的同时有效控制功耗，成为了摆在硬件工程师面前的一道难题。
为了应对大规模神经网络训练和推理的挑战，更高的主频、更大的缓存以及更先进的制程技术（如7nm、5nm）被不断引入，以提升处理速度和能效比，这些升级往往伴随着制造成本的增加和能耗的上升，与当前对绿色计算、低碳生活的全球趋势相悖。
多核异构、可重构计算等新型硬件架构的提出，为平衡性能与功耗提供了新的思路，通过在不同任务间动态分配计算资源，实现“按需供给”，既可保证关键任务的快速处理，又能在非高峰期降低整体能耗，边缘计算和云计算的融合也为AI芯片的部署提供了新的选择，使得在保证性能的同时，能够更灵活地管理计算资源，优化能耗。
计算机硬件的进化在AI芯片领域是一个复杂而多维的课题，需要在性能、成本、能耗之间找到最佳的平衡点，以推动AI技术的可持续发展。
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计算机硬件的进化中，平衡性能与功耗是关键挑战：既要跑得快也要省着用。
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