신경망 모델 이 다양 해 지 고 높 은 연산 력 이 요구 됨 에 응답 하 여 , 종래 의 딥 러닝 하드웨어 플랫 폼 ( 예 , 통용 프로세서 , 그래픽 처리 장치 ( GPU ) ) 의 성능 , 코스트 등 요소 를 기반 으로 , 업계 에서 는 딥 러닝 가속기 를 연구 개발 하 기 시작 하 였 다 . 딥 러닝 가속기 의 하드웨어 핵심 중 하나 는 행렬 연산 이 고 , 행렬 연산 모듈 의 작동 은 상급 데이터 의 공급 에 의존 한다 . 행렬 연산 모듈 의 연산 력 을 충분히 이용 하 기 위한 하드웨어 설계 의 핵심 은 효율 적 이 고 탄력 적 인 데이터 공급 방식 이 다 .