ME AI 消息，在一場與SemiAnalysis的Dylan Patel的技術訪談中，他指出AI性能和效率的最大提升將來自**硬體-軟體協同設計**，而不僅僅是製造更快的晶片。Patel解釋稱，將神經網路架構、編譯器和運行時系統與GPU、TPU及新興AI加速器的能力緊密結合，可以顯著提升吞吐量並降低成本。討論中強調了一些例子，展示了對記憶體佈局、互連使用和操作融合的整體優化如何大幅減少推理延遲和訓練能耗。Patel將這種方法與純粹硬體驅動的方法進行對比，如果軟體堆疊未針對其優點進行調優，通用加速器可能會出現性能不足的情況。該部分還涉及到長期趨勢，建議未來的AI平台將越來越多地實現垂直整合，模型設計、框架和晶片將共同開發。他認為，這種協同設計模式對於在數據中心的功率、散熱和成本限制下持續實現AI擴展至關重要。（來源：MLion）
硬體-軟體協同設計為何是AI的真正百倍提升