专访墨芯严恩勖：独创“双稀疏化算法”定义AI芯片架构，通过软硬协同解决算力瓶颈

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AI 重塑千行万业，其训练和推理都高度依赖强大的算力支持。随着应用场景的不断拓展和技术的不断深挖，AI 对于算力的需求呈指数级增长。如何满足算力需求的激增已经成为当今亟待解决的一大挑战。 硬件层面，当前半导体制程工艺接近物理极限，进一步提升面临极大困难，业界正围绕新型计算架构（比如存内计算、光子计算等）开展研究；软件层面，通过改进算法设计或开发新的算法可有效提升现有硬件计算平台效率，有望突破当前硬件算力极限。 “面对 AI 算力提升面临的挑战，我们从软件和算法的创新来进行突破，聚焦 稀疏化算法 ，通过 软硬协同设计 ，可能将现有 AI 算力提高 1-2 个数量级 。”墨芯人工智能科技（深圳）有限公司（下文简称“ 墨芯 ”）联合创始人兼首席科学家 严恩勖 博士告诉「问芯」。 图｜墨芯联合创始人兼首席 ………………………………