从以上的分析不难看出，神经网络加速器和芯片设计仍旧是体系结构领域目前的研究热点。值得一提的是，除了神经网络的 Session 之外，MICRO 2016 有两个关注加速器（Accelerators）的 Session，共有 7 篇论文，说明大家对特定领域（不限于神经网络）的加速器设计保持着持续关注。

　　有意思的是，本年度获得 MICRO 最佳论文并不是与神经网络有关的论文，而是 “Graphicionado: A High-Performance and Energy-Efficient Accelerator for Graph Analytics”。该论文由普林斯顿大学、加州大学伯克利分校和 Intel 合作完成。论文针对目前的图计算模型，设计了一个硬件加速和优化的框架，并采用了多种优化手段来降低访存和数据传输的带宽。针对图计算的加速器能够从众多神经网络加速器的工作中脱颖而出，并一举获得 MICRO 最佳论文，其背后蕴涵的重要意义和发展趋势，值得大家思考。

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