新思科技Chekib：AI芯片架构创新面临四大挑战( 九 )
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SFA的易用性也非常高，工具链使用很简单，对用户来说网络不需要重新训练，这也是真正用户使用上的头疼问题，需要拿着网络重新训练，但是SFA的网络可以直接拿来使用不用训练，数据的精度设置灵活度非常大，甚至可以做到每层做自己的定义数据精度。
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因此，有这样的一些优点，所以可以考虑做出当前没有实现的功能，我们既可以做一些训练，也可以做推理，终端能看到更多的是推理的芯片，SFA也可以做云端的训练和推理，无缝衔接，更重要的事情是在终端可以做到终端推理和终端的一些本地训练。
最近大家对隐私的要求也越来越高，很多用户本地所拍摄的图像是不太愿意上传到云端，但他又希望能够在自己不断地使用过程中通过自己的训练能够让自己的模型变的更加精确、更加适合场景。这样的话需要一些本地训练，或者是需要一些协同性的训练，和其他用户一同训练更好的模型，采用这样的架构功能就可以完成。
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