在AI芯片的研发中，深度学习算法的广泛应用带来了前所未有的计算需求和挑战，最大的“瓶颈”之一是如何高效地处理深度学习模型中的大规模数据和复杂计算，传统的冯·诺依曼架构在处理这些任务时，由于数据传输的延迟和带宽限制，导致效率低下。
为了突破这一“瓶颈”，研究人员开始探索新的架构设计，如使用类脑计算（Neuromorphic Computing）和张量处理器（Tensor Processing Units, TPUs）等，这些新型架构能够更接近数据存储的位置进行计算，从而显著减少数据传输的延迟和带宽需求，通过优化算法和模型剪枝（Model Pruning）等技术，也能有效降低计算复杂度，提高AI芯片的效率。
深度学习在AI芯片设计中的“瓶颈”主要体现在数据处理和计算效率上，而“突破”则依赖于新型架构设计、算法优化以及模型剪枝等技术的综合应用。
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