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。

随着大模型与人工智能应用的快速发展，硬件算力的需求呈指数级增长。然而，功耗问题已经成为制约 AI 硬件发展的关键瓶颈。尤其是在数据中心与边缘设备中，如何在保证性能的同时降低能耗，实现，已经成为硬件开发的重要方向。本文将从能效挑战、优化思路、关键技术和典型案例展开探讨。

随着人工智能应用逐渐走向医疗、金融、自动驾驶等对安全性要求极高的场景，硬件加速器不仅要追求性能和能效，更必须保证与。如果计算结果出错或芯片出现异常，将直接导致模型预测错误，甚至引发严重后果。本文将从可靠性挑战、容错设计方法、关键技术和应用案例四个方面进行分析。