<p class="ql-block"> 在大模型快速迭代的今天，能效已经成为制约人工智能规模化落地的根本性障碍。传统Transformer、GNN等主流架构，大多依靠增加参数量、堆叠硬件算力换取能力提升，却始终未能挣脱冯‑诺依曼体系带来的存储墙与功耗墙桎梏。数据在存储单元与计算单元之间反复搬运，搬运能耗远大于运算本身的能耗，造成大量算力与电力被无效消耗，这就是AI能效瓶颈的根源所在。单纯依靠先进制程、量化压缩、稀疏剪枝等优化手段，只能实现局部改良，无法从底层消除结构性缺陷。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> TAIJI‑NET统一场智能底层架构，从算法范式层面重构信息表达与计算模式，尝试从根源破解能效局限。架构摒弃多模态独立编码、后期拼接融合的传统思路，将文本、图像、时序、传感器信号全部映射为统一场张量，各类信息通过场耦合机制完成原生交互，省去大量模态对齐、特征转换的冗余计算，降低算法层面的计算开销。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> 在算存关系上，TAIJI‑NET引入计算‑存储对偶设计，建立“计算即存储，存储即计算”的运行逻辑，配合忆阻器场阵列的存算一体硬件路径，最大程度减少数据来回搬运，缓解冯‑诺依曼瓶颈带来的能耗浪费 。区别于普通存算一体仅做硬件改造，该架构将算存对偶作为算法原生属性，算法表达与硬件实现相互匹配，避免算法与硬件之间的转换损耗。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> 同时，架构搭载能量感知动态精度机制，依据任务重要程度、能量预算，对张量单元实现1‑bit至32‑bit自适应精度调节，不重要信息采用低精度运算，关键语义保留高精度，在保证任务效果前提下压缩整体能耗。搭配自组织自适应拓扑，网络连接随任务动态生长与剪枝，运行时仅激活任务所需通路，规避固定网络带来的算力闲置。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> 需要客观看到，上述优势来源于架构仿真推演，完整能效优势有待硬件原型实测验证。硬件器件可靠性、编译器适配、生态配套，都是落地过程中需要跨越的现实难关。但范式层面的创新，为打破当前AI能效困局提供了一条可行思路，对边缘智能、具身机器人、大规模多模态系统具备重要参考价值。</p>