怎样评价清华大学Fengbin Tu设计的可重构多模态神经网络芯片Thinker 信息太少

信息太少，看不出来什么。不过，魏老师的学生，应该不缺资金吧？希望能够成功产业化，如寒武纪。
■网友
【怎样评价清华大学Fengbin Tu设计的可重构多模态神经网络芯片Thinker】 对于深度神经网络而言，无疑ASIC是吞吐率和功耗最优，可惜它没任何可扩充性。
CPU/DSP 专家则采用VLIW/SIMD，以增加并行度和计算资源来以扩充吞吐率。
两者之间，就是这个可重构专用处理，试图在深度学习中获得灵活性和高效性的折中，毕竟未来的神经网络拓扑还在持续发展，另方面几百M的系数和计算带来的问题也很大，需要高效的计算。它类似FPGA, 由PE 阵列和互连组成。可以看作轻量级的FPGA.
问题在于，这就是深度学习落地的最终解决方案？
显然，目前没有一种架构能让人满意。存储墙的读写，要占掉一多半的功率，RRAM才是真正的最终方案

怎样评价清华大学Fengbin Tu设计的可重构多模态神经网络芯片Thinker

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