人工智能推理加速器的发展正受到Arteris公司的推动。传统的梳状阵列在处理矩阵运算时表现出色，但在推理加速中却面临着一些挑战。

例如，在视觉应用中，卷积神经网络和转换器网络的处理对于边缘应用来说是一项挑战。梳状阵列虽然适合加速转换器中的大型矩阵计算，但在处理需要多个层次的卷积计算时，由于其结构限制，效率不高。

为了解决这些问题，研究人员正在探索新的方法，如重新结构化稀疏性以跳过连续的零块，或将卷积重新结构化以适应阵列的行。Arteris的NoC解决方案提供了一种更灵活的解决方案，允许加速器阵列在需要时进行重构。

Arteris的软布图技术为新一代加速器提供了更大的创新空间，例如动态频率调整和多任务处理。这些创新不仅提高了性能，还降低了功耗。

随着硬件在人工智能领域的持续进化，Arteris正通过其解决方案推动这一进程。