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　　大模型计算、安全、通信等多元需求，面临硅面积、功耗、带宽、存储量等诸多物理限制。

　　白农指出，GPU是提供AI算力的底层技术，为支撑AI算力，需要在GPU架构上做相应的调整。他援引图灵奖得主Rich Sutton的观点，表示通用计算是最有效的提升端侧算力的方式。他指出，异构架构由多种不同的算力芯片组合而成，如CPU、NPU、GPU、DSP等，数据不可避免地需要在多个处理器之间共享、同步，这会增加整体系统调度的复杂性，从而造成计算单元利用率低、带宽负载高的问题，而通用GPU能有效避免上述问题。

　　白农表示，Imagination下一代的E系列GPU IP就是基于通用GPU思路设计，最大限度减少数据在各个单元的移动，提升多任务处理能力，并采用可编程架构灵活适配不断迭代升级的大模型。E系列新增了专门的MMA处理单元，使得AI算力提升了4倍以上，单核达到48 TOPS的算力；同时，端侧AI设备对成本和功耗极其敏感，E系列GPU能效与前代相比提升了35%，为移动手机、笔记本电脑、新能源汽车等边缘设备提供了更高性能、低功耗、低成本的解决方案。

　　面向未来，白农强调，只有对GPU执行模式有深入的了解，才能真正提高硬件的利用率，Imagination作为GPU IP厂商，出售的不是芯片而是技术授权，天然地要把底层技术开放给客户。他进一步表示，定制化是通用计算架构在专用应用领域取得成功的最佳方式，期待和中国用户一同进行定制化开发，发挥GPU IP的最大价值。