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亚博app应用在此计算过程中,标量(Scalar)、向量(Vector)、矩阵(Matrix)算力密度依次增加,对硬件的AI运算能力不断提出更高要求。典型的神经网络模型计算量都非常大,这其中99%的计算都需要用到矩阵乘,也就是说,如果提高矩阵乘的运算效率,就能最大程度上提升AI算力——这也是达芬奇架构设计的核心:以最小的计算代价增加矩阵乘的算力,实现更高的AI能效。科普2:各单元角色分工揭秘,DaVinciCore是如何实现高效AI计算的?

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