存儲優先架構 (Storage First Architecture)
針對AI計算“高差異、高并發、高耦合”特性
以存儲驅動計算，打破存儲墻
在同等條件下：數據訪問可降低10-100倍
28nm工藝條件下，系統能效比超過4T OPS/W
計算資源利用率超過80%，DDR帶寬占用率降低5倍
（注：以上數據源自探境實驗室實測）
通用性AI芯片架構
支持所有已知神經網絡，等同于GPU兼容性
對神經網絡的參數沒有限制，對數據類型沒有限制
支持（INT4/INT8/INT16/FP16/自定義浮點）
自適應稀梳數據處理
易用性強
提供零基礎可用的工具鏈
無需用戶網絡重訓即可使用，網絡精度損失低
學習成本低，模型移植簡單
端云一體
同時支持推理和訓練加速
支持終端推理芯片、終端推理+訓練芯片
支持云端訓練芯片、云端推理芯片
符合大規模商業化需求
采用成熟設計方案，無需對底層器件進行修改設計
符合現代工藝，支持多種算法和應用場景
