1. 算法优化：

    剪枝、量化和分解：通过对算法进行剪枝、量化和分解等优化*，可以减少计算量和存储需求，从而提高芯片的计算效率。

    数据特征驱动的处理器设计：从源头上降低所需计算量，进一步提高能效比。

2. 能耗降低：

    低功耗设计：采用先进的工艺技术和电源管理策略，例如低功耗工艺*芯片、设计低功耗电路以及优化功耗控制等*来降低芯片的功耗。

    芯片架构优化：优化电路设计、实现更高效的数据传输和存储、减少内存访问次数等*，都可以帮助降低芯片的能耗。

3. 硬件加速器的发展趋势：

    图像处理单元（IPU）：针对图像处理任务的硬件加速器，通过并行处理、特定指令集和定制化架构等方式，实现对图像处理任务的高效加速。

    神经*处理单元（NPU）：专门用于神经*计算的硬件加速器，具有高度的并行计算能力和低能耗的特点，加速深度学习任务。

    张量处理单元（TPU）：通过专门设计的张量核心，实现对张量计算的快速加速，在大规模深度学习任务中表现出色。

4. 存内计算技术：

    无ADC架构SRAM存内计算加速引擎：基于28nm工艺搭建模块可以达到27.38TOPS/W@INT8的高能效比，同时实现高达1.041Mb/mm2密度，达到国际*指标并实现技术突破。

5. 粗粒度神经*数据流重构方案：

    动态功能可重构神经元：支持多层大规模混合神经*的动态部署，并具备完整软件开发工具链，兼容Keras神经*编程框架，实现低功耗智能处理器。

6. 基于FPGA平台的能效优化：

    动态电压和频率调整（DVFS）：通过利用CNN即使在有限的定时误差下也能保持其高鲁棒性的特点，使用DVFS进一步优化CNN的能效。