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摘要
众所周知，芯片的性能在很大程度上受到工艺制程的影响。近年来由于摩尔
定律的逐渐放缓，使得计算芯片难以依靠制程的发展而提高性能，但是另一方面
深度学习的发展使得其对算力的需求迅速增长。因此需要重新思考新的体系结构
来解决现在越来越大的算力需求和由于半导体工艺制约导致的计算芯片的性能
增长达到瓶颈的问题。
目前传统的神经网络加速器在加速神经网络的时候往往不能兼顾性能和灵
活性。即使目前性能最强的基于ASIC的加速器，由于其定制化极高，在面对新
的神经网络算法时会有可重用性低，灵活性
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