新思科技Chekib：AI芯片架构创新面临四大挑战( 五 )
这里有几个具体的困难大家可以探讨一下：
1、数据量大，带宽要求高，数据是不能完全存在片内的，存在片外会有DDR不仅会有功耗问题，我们做SoC的知道，DDR带宽一向是大家争夺的重点，所以系统瓶颈会产生。
2、数据耦合性比较高，很大程度上数据是重复使用的，重复使用的数据会进一步加大功耗。
3、其实更大的困难是第三点，数据的使用复杂度很高，很多朋友在设计AI芯片的时候，数据的排序从不同的网络层之间切换的是非常困难的。
我们总结一下现在常见解决方式：
1、增加计算资源。刚才提到了，这一方法只能增加计算的效率，但是没有办法破解“存储墙”。
2、通过软件的方式编辑数据，让数据的存储方式利于硬件直接调取。但是这种方法对于中间的动态数据流是无法应对的。
3、通过硬件整合更大规模的算子。这一方法有些困难，刚才讲到神经网络有很多不同的配置，这些配置对神经网络很难做到全部兼容。
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