随着人工智能应用不断扩展，神经网络加速器（NNA）已经成为深度学习推理和训练的核心硬件。然而，和已成为设计中的关键瓶颈。大模型对算力的需求急剧上升，如果没有合理的功耗优化，将导致能量浪费、发热过高、芯片寿命缩短。本文将从功耗来源、能效优化方法、设计策略和工程案例四个方面展开分析。

多模态融合指将来自不同传感器的数据进行联合处理，以实现更丰富、更准确的环境感知。数据级融合将多模态原始数据直接融合输入网络，例如图像与深度图拼接。特征级融合各模态分别提取特征，再通过拼接、加权或注意力机制融合特征。决策级融合各模态独立推理后，结合结果进行加权决策或投票机制。

在现代计算体系中，硬件架构的设计已经不仅仅是追求单核性能的提升，而是更多地依赖与。无论是高性能计算（HPC）、云数据中心，还是人工智能加速器，合理的并行结构与可扩展设计都是实现高效能的重要基础。本文将从并行性的层次、可扩展性挑战、关键技术以及实际案例四个方面进行探讨。

在现代硬件系统中，尤其是高性能 FPGA、CPU/GPU、嵌入式平台和工业控制设备，通常需要多个不同电压等级的电源供电。不仅关系到系统的稳定性和性能，还影响功耗管理和电磁兼容（EMC）。本文将从设计原则、电源拓扑、布局方法以及工程实践出发，系统介绍多电源设计策略。