随着人工智能（AI）模型规模以及应用范围的不断拓展，性能上限和能耗瓶颈正逐渐显现出来。大语言模型（LLM）、强化学习和卷积神经网络等 AI 模型的复杂性不断增长，正在将传统电子计算推向极限，能源需求也不断增加。 传统电子计算硬件（如 GPU 和 TPU）的速度和效率由于受到摩尔定律和登纳德缩放定律的
随着人工智能（AI）模型规模以及应用范围的不断拓展，性能上限和能耗瓶颈正逐渐显现出来。大语言模型（LLM）、强化学习和卷积神经网络等 AI 模型的复杂性不断增长，正在将传统电子计算推向极限，能源需求也不断增加。 传统电子计算硬件（如 GPU 和 TPU）的速度和效率由于受到摩尔定律和登纳德缩放定律的
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