神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算芯片已經(jīng)引起了全球各個學(xué)院/企業(yè)的廣泛關(guān)注，“軟件定義芯片”相關(guān)研究，適應(yīng)AI算法不斷變化的重要研究方向。但是芯片的性能跟通用性常常是一個“魚和熊掌不可兼得”的選項，如何讓AI芯片兼?zhèn)湫阅芎屯ㄓ眯裕? 在機器學(xué)習(xí)算法不斷變化、人工智能應(yīng)用不斷增多的當(dāng)下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算芯片（AI芯片）的設(shè)計者們所思考的一個關(guān)鍵問題開始浮出水面——如何在保證AI芯片性能/功耗表現(xiàn)優(yōu)秀的同時，盡可能的在更多人工智能算法上通用。