在AI芯片的快速发展中，计算机视觉作为其重要应用领域之一，正面临着前所未有的挑战与机遇，为了实现计算机视觉在AI芯片上的高效能低延迟，我们需要从以下几个方面入手：
优化算法设计，针对AI芯片的架构特点，设计出更加高效的计算机视觉算法，如采用轻量级网络结构、减少计算冗余等，以降低计算复杂度和提高处理速度。
利用并行计算技术，AI芯片的并行计算能力是提高计算机视觉处理速度的关键，通过合理分配任务、优化数据传输和存储方式，可以充分利用AI芯片的并行计算资源，实现高效的图像处理和识别。
还需要考虑硬件与软件的协同优化，通过定制化的软件框架和工具链，可以更好地发挥AI芯片的潜力，实现更低的延迟和更高的能效比。
持续的研发和创新是推动计算机视觉在AI芯片上实现高效能低延迟的基石，随着技术的不断进步和需求的不断变化，我们需要不断探索新的方法和技术，以适应未来的发展需求。
实现计算机视觉在AI芯片上的高效能低延迟是一个复杂而重要的任务，需要我们从多个角度入手，不断优化和改进。
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