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翻出本人早期设计失误的一个电路，该电路是数字电路的电源，为图方便对12V直接通过线性电源芯片降压到5V：
图1：线性电源降压12V转5V
几块电路板打样好后，测试均发现AMS1117-5.0芯片烫手，负载电流100mA多，也满足芯片手册里面的参数：
图2：AMS1117参数
线性电源的特点：输入电流 = 输出电流。在图1里，Ia = Ib = Ic，芯片U1（AMS1117-5.0）输入输出电压相差12V - 5V = 7V，此时损耗功率至少 7V × 100mA = 0.7W，这就是U1烫手的原因。
吸取教训后，不得不采用BUCK电路降压，该电路作为模块使用多年，稳定可靠：
图3：开关电源降压12V转5V（BUCK电路）
BUCK电路的开关电源特点：η × 输入功率 = 输出功率，η × 12V × Ix = 5V × Iy
η为转换效率，计算得出 Ix ≈ 50mA。
图4：BUCK芯片效率
总结：线性电源输入输出的压差大，要注意是否会导致芯片过热，加速芯片老化，埋下质量隐患。设计人员一定要严谨，做到精益求精。
来源：网络
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少一次回写、少一次读回，按理说融合应更快，可很多内核一融合反而掉速，问题常不在算子数学，而在活跃状态被拉得太长。AI芯片做编译优化时，最容易高估的不是融合收益，而是寄存器和片上暂存能否接住融合后的活跃值。
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峰值带宽写得很高，实际执行却总像喂不饱阵列，这种落差常常不在 HBM 规格本身，而在数据流并没有均匀走到每一条通路。AI芯片若把外存分布和片上互连解耦看，理论带宽再大也会先堵死在局部热点。
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HBM
模型并不轻，单次推理却总跑不出预期吞吐，这种问题在小批量场景尤其常见。AI芯片面对在线推理、实时控制或多租户请求时，最难受的往往不是峰值算力不够，而是流水线永远没被真正填满。
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算力
理论上跳过零值就能省算力，可很多稀疏加速器一上真模型，利用率却远没想象中高。AI芯片要把稀疏红利吃满，难点并不在于识别零，而在于元数据和负载波动会把省下来的乘法重新花在别处。
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负载均衡
模型规模没变，利用率却总上不去，很多时候不是算力单元太少，而是片上缓存先被撑爆。AI芯片一旦把局部存储和分块调度看得过于理想，乘加阵列就会反复等数据，而不是持续吃满。
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标称功耗没超预算，频率却总是跑不久就掉下来，这类现象往往不是散热器不够大这么简单。AI芯片在高并发矩阵和缓存访问同时拉满时，最先撞上的常常是瞬态供电边界和热控反馈，而不是长期平均功耗。
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功耗
权重和激活一降到低比特，吞吐是上去了，精度却常常不是线性下降，而是在某几个层面突然断崖。AI芯片做低比特计算时，最危险的并不是量化本身，而是量化误差和累加边界在同一层上叠加失控。
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没有直接宕机，结果却偶尔漂，最难排查的往往不是显性故障，而是链路里有位翻转悄悄穿过去了。AI芯片规模一大、存储层次一深，静默错误的风险通常不是单个大故障点，而是许多小概率事件在长时间运行中被累加放大。
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