ME AI 消息，在一场与SemiAnalysis的Dylan Patel的技术访谈中，他指出AI性能和效率的最大提升将来自**硬件-软件协同设计**，而不仅仅是制造更快的芯片。Patel解释称，将神经网络架构、编译器和运行时系统与GPU, TPU及新兴AI加速器的能力紧密结合，可以显著提升吞吐量并降低成本。讨论中强调了一些例子，展示了对内存布局、互连使用和操作融合的整体优化如何大幅减少推理延迟和训练能耗。Patel将这种方法与纯粹硬件驱动的方法进行对比，如果软件堆栈未针对其优点进行调优，通用加速器可能会出现性能不足的情况。该部分还涉及到长期趋势，建议未来的AI平台将越来越多地实现垂直整合，模型设计、框架和芯片将共同开发。他认为，这种协同设计模式对于在数据中心的功率、散热和成本限制下持续实现AI扩展至关重要。（来源：MLion）
硬件-软件协同设计为何是AI的真正百倍提升