<p class="ql-block"> 仿真实验在统一硬件基准平台开展，控制算力、功耗、存储带宽保持一致，面向多模态Agent典型任务，对TAIJI‑NET与Transformer、GNN、神经形态、量子‑经典混合架构开展端到端能效比对测试，TAIJI‑NET测得系统级计算能效可达18.5 TFLOPS/W，相较主流架构具备明显理论优势。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> 传统Transformer架构受自注意力平方复杂度约束，大量算力消耗在无效矩阵运算，加之频繁访存带来存储墙开销，同等硬件环境下系统能效普遍仅1.2‑2.6 TFLOPS/W。GNN在图推理任务表现尚可，但跨模态迁移能力弱，多任务并行时额外编码模块带来功耗上涨，实测能效约3.1‑4.8 TFLOPS/W。神经形态架构依靠事件驱动获得不错能效，却在高密度连续数值推理、通用多模态任务上精度衰减明显；量子‑经典混合架构受量子比特调度、纠错开销拖累，系统整体能效提升有限。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> TAIJI‑NET依托太极核心与六大场引擎协同机制，采用统一场原生表征，省去不同模态之间独立编码、格式转换的冗余计算。架构内部实现动态稀疏调度，只激活任务所需计算通路，抑制无效张量运算，同时减少频繁的数据搬运，降低访存能耗损耗。实验中控制任务精度指标对齐，在文本、图像、传感多模态混合推理场景，TAIJI‑NET 18.5 TFLOPS/W的系统能效，显著高于几组对比基线。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block"> 需要说明，该组结果来自架构仿真推演实验，并非流片硬件实测。当前仅验证算法‑架构层面的理论上限，若落地真实芯片，还会受工艺、编译器、内存布局带来损耗，实际能效会出现一定回落。该能效优势在长时序、多模态并发的Agent任务中表现最为突出；在简单单模态短序列任务场景，与其他架构差距会有所收窄。后续需要完成工程实现、消融对照、硬件适配，进一步夯实实测数据，为落地部署提供完整实验支撑。</p>