构建高效AI系统的一个重要指导思想是软硬件协同设计，这是因为软件算法和硬件架构在神经网络应用中互相影响、紧密耦合。考虑到AI系统的软硬件协同优化，主要有三个因素影响神经网络的高效部署：工作负载、峰值性能和计算效率。更小的工作负载意味着神经网络模型的存储量和计算量更少，对于神经网络的高效部署无疑是有利的。但是，工作负载的变化可能会影响AI加速器的硬件架构设计。例如，采用变换域快速算法，比如FFT和Winograd来替换二维卷积，会改变计算过程中乘法和加法之间的比例，也会改变数据的访问模式。此外，利用神经网络的稀疏性，将稠密矩阵变换为稀疏矩阵，甚至会改变数据描述格式和整个计算系统的数据流。另一方面，从算法设计的角度，过于轻量的神经网络模型可能导致识别准确率和泛化能力的下降。因此，在合理设计神经网络模型架构和参数量的同时，应结合硬件架构设计来选择相匹配的快速算法和稀疏化方案，确保整个计算系统的准确性和高效性。
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