存储优先架构 (Storage First Architecture)
针对AI计算“高差异、高并发、高耦合”特性
以存储驱动计算，打破存储墙
在同等条件下：数据访问可降低10-100倍
28nm工艺条件下，系统能效比超过4T OPS/W
计算资源利用率超过80%，DDR带宽占用率降低5倍
（注：以上数据源自探境实验室实测）
通用性AI芯片架构
支持所有已知神经网络，等同于GPU兼容性
对神经网络的参数没有限制，对数据类型没有限制
支持（INT4/INT8/INT16/FP16/自定义浮点）
自适应稀梳数据处理
易用性强
提供零基础可用的工具链
无需用户网络重训即可使用，网络精度损失低
学习成本低，模型移植简单
端云一体
同时支持推理和训练加速
支持终端推理芯片、终端推理+训练芯片
支持云端训练芯片、云端推理芯片
符合大规模商业化需求
采用成熟设计方案，无需对底层器件进行修改设计
符合现代工艺，支持多种算法和应用场景
