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深度学习的异构加速技术1：效率因通用而怠，构架为AI而生

一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已逼近物理极限，摩尔定律逐渐失效，导致CPU不再能像以前一样享受工艺提升带来的红利：通过更高的工艺，在相同面积下，增加更多的计算资源来提升性能，并保持功耗不变。为了追求更高的性能，更低的功耗，来适应计算密集型的发展趋势，更多的设计通过降低通用性，来提升针对某一（或某一类）任务的性能，如GPU和定制ASIC。

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