情感计算芯片的架构设计与能效优化技术？ 热门官方

回答：情感计算芯片需满足低功耗、高实时性（如BCI场景延迟<100ms）、多模态并行处理（同时处理面部、语音、生理信号），架构设计：①异构计算架构（CPU+GPU+NPU协同，CPU处理逻辑控制，GPU处理图像/语音特征提取，NPU处理神经网络推理）；②情感专用加速单元（如“情感特征提取加速器”“多模态融合加速器”，针对情感计算的常见操作（如卷积、注意力）优化电路）；③近传感器计算（Near-Sensor Computing，在传感器端（如摄像头ISP、麦克风ADC）集成预处理单元，减少数据传输能耗）。能效优化技术：①动态电压频率缩放（DVFS）（根据任务负载调整芯片电压/频率，空闲时功耗降低60%）；②模型压缩（剪枝、量化，将情感识别模型从100MB压缩至10MB，推理能耗降低80%）；③低精度计算（用INT8代替FP32，精度损失<2%，能耗降低4倍）。代表芯片如华为昇腾310B，支持情感计算的多模态实时推理，功耗仅5W。