芯片复制在当今数字化时代，人工智能(AI)技术正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻改变着各个行业的面貌。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到金融风险预测，AI 的应用场景日益广泛。然而，随着 AI 模型规模的不断扩大和应用复杂度的提升，对算力的需求也呈现出爆发式增长。与此同时，高算力带来的高功耗问题成为了制约 AI 进一步发展的瓶颈。在此背景下，低功耗大算力技术应运而生，成为推动 AI 生态持续发展的关键力量。

近年来，AI 模型的规模和复杂度呈指数级增长。以 GPT-4 为代表的大型语言模型，其参数量达到了万亿级别，对算力的需求极为庞大。传统的计算架构在处理如此大规模的计算任务时，不仅面临算力不足的问题，而且功耗极高。据统计，一些数据中心为了维持 AI 计算的运行，其电力消耗甚至超过了一些小型城市。这种高功耗不仅增加了运营成本，还对环境造成了巨大压力。因此，研发低功耗大算力技术迫在眉睫。

芯片复制在硬件架构方面，众多企业和科研机构不断探索创新。例如，合肥君正推出的 AI 加速引擎(AIE)采用领域专用架构(DSA)，通过多核 CPU、NNA(神经网络加速器)、SIMD 指令集等组合，实现了 “三高三低” 优势：算力高(8T 算力)、利用率高(MAC 利用率提升 1 - 2 倍)、灵活性高;功耗低(加速功耗小于 0.5W)、外围成本低、带宽需求低(降低 35% - 85%)。相比传统 NPU，其推理速度提升 2 - 4 倍，RAM/ROM 消耗减少 50% - 70%。全志科技 V853 芯片通过模块化低功耗设计和系统级优化，实现每百 Gflops 算力仅需 20mW 的功耗表现，典型 AI 视觉方案整体能耗小于 500mW。

算法优化也是实现低功耗大算力的重要途径。模型压缩与量化技术通过剪枝、量化感知训练(QAT)等方法减少模型参数和计算复杂度。Magik 平台提供全流程开源代码支持典型网络优化，并集成量化工具，显著降低端侧部署的资源需求。动态调整与电源管理技术，如动态电压频率调整(DVFS)，华为通过动态调整芯片电压和频率，结合任务调度算法减少无效能耗;睡眠模式与智能调度则让设备在非活动期进入低功耗状态，并通过算法优先分配关键任务资源，苹果 M9 协处理器通过低功耗算法实现息屏唤醒功能。此外，高效算法设计采用自适应采样(仅在需要时处理数据)、对数系统(LNS)替代线性运算(减少位元活跃度)等技术，进一步降低计算负载。