如今的深度学习在大规模模型的爆发下,所需算力每几个月就会翻一番,但现在能效比已经成了优先级更高的指标,要想同时满足性能和算力的话,主要方法有四种:一是换一种系统级计算架构,比如DSA架构;二是充分利用3D设计,也就是我们常说的3D封装和堆叠技术;三是从晶体管架构上创新,譬如纳米管、纳米片、CFET和原子沟道等;第四个则是目前看来最快捷的一条路线,通过光刻技术的发展直接提升密度
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