领域特定架构（Domain-Specific Architecture, DSA）是一种专为特定应用领域优化的计算架构设计，它通过定制硬件和软件组件来高效执行特定任务，如人工智能推理、图形处理或科学计算。相较于通用处理器（如CPU），DSA在目标领域内能显著提升性能、降低能耗并减少延迟，其核心优势在于针对特定计算模式的深度优化，典型代表包括谷歌的Tensor Processing Unit（TPU）用于深度学习任务。
在AI产品开发的实际落地中，DSA扮演着关键角色，尤其在加速AI模型推理和训练过程中。AI产品经理需在云端服务器或边缘设备中集成专用硬件（如NVIDIA GPU或各种AI加速卡），以处理大规模神经网络计算，这不仅提升产品响应速度和用户体验，还降低运营成本并推动硬件创新。随着AI应用向更复杂场景扩展，DSA将继续成为实现高效、可扩展AI解决方案的核心技术。
延伸阅读推荐：David A. Patterson和John L. Hennessy的著作《计算机体系结构：量化研究方法》（Computer Architecture: A Quantitative Approach）对DSA的设计原则有系统阐述。
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