新思科技Chekib：AI芯片架构创新面临四大挑战( 七 )_智东西（公众号：zhidxcom）文|司北3月

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探境科技重新思考了存储和计算的关系，以存储来驱动计算，做了一套完全不同于冯诺伊曼的架构。

这套架构从数据层和计算层中间，通过数据航线，数据作为节点和计算节点，这个过程是一个数据搬移的过程，因为我们可以认为所有的数据都有自己的生命周期，它在生命周期里可能会和其他数据发生相应关系，我们以数据作为优先可以考虑到数据带动算子，而非由算子找数据的关系。

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这套关系是由Scheduler控制器来控制的，这样一个CPU可以知道在动态运行过程中哪些数据和哪些算子需要有一定的相关性，从而构建出一张相对比较合理的网络。

所以这里本质上来讲深度学习的计算是图计算，这个方向上我们对此有很高的认知。

举个例子，像曾经大家做通信算法的时候都会做到傅里叶变换，做时域和频域的变化，很多问题在时域里无法解决的时候，你走到频域里就迎刃而解。所以神经网络的本质问题是图计算问题，当你走到图计算的高度的时候，很多问题会迎刃而解。

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