在人工智能與高性能計(jì)算領(lǐng)域,算法迭代速度與硬件加速效率的協(xié)同優(yōu)化已成為突破性能瓶頸的關(guān)鍵。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)流程中,算法開(kāi)發(fā)與硬件實(shí)現(xiàn)存在6-12個(gè)月的迭代間隔,而協(xié)同設(shè)計(jì)方法可將這一周期壓縮至2-4周。本文以金融風(fēng)控模型和醫(yī)學(xué)影像重建為例,探討算法-硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的實(shí)踐路徑。
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