1. 专利的意义
乘积累加（MAC）运算符在AI计算中具有关键作用。在AI计算，尤其是深度学习的神经网络计算中，大量的矩阵乘法和累加操作是计算的核心部分。例如在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的计算就包含了大量的乘积累加操作。
卡尔瑞公司申请优化后的乘积累加运算符专利，可以提高计算效率。传统的乘积累加运算可能存在计算速度慢、能耗高的问题。通过优化后的运算符，能够减少计算时间，提高数据处理的吞吐量。
在AI硬件加速方面有重要价值。对于专门用于AI计算的芯片（如GPU、TPU等），优化的乘积累加运算符可以更好地适配硬件架构，充分发挥硬件的计算能力，提高整个AI系统的性能。
2. 对AI计算过程的优化体现
算法层面
可能在数值计算精度上进行优化。例如，在不损失太多计算精度的前提下，采用更高效的数值表示方法，减少数据存储和计算的开销。在深度学习中，一些神经网络模型对精度的要求并非绝对的高精度，适当降低精度（如从32位浮点到16位浮点甚至8位定点）并采用优化后的乘积累加运算可以大大提高计算速度。
优化计算顺序。在进行矩阵乘法和累加时，调整计算顺序可能减少数据的读取和写入次数。例如，按照数据在内存中的存储布局来优化乘积累加运算的顺序，使得数据读取更加连续，减少缓存缺失（cache miss），提高缓存命中率，从而加速计算过程。
硬件适配层面
如果是针对特定的AI芯片架构，优化后的乘积累加运算符能够更好地利用芯片的并行计算能力。例如，在具有多个计算核心的AI芯片中，优化后的运算符可以更好地分配计算任务到不同的核心，实现并行计算，提高整体的计算效率。
降低硬件的功耗。通过减少不必要的计算步骤和数据传输，优化后的运算符可以降低芯片在执行AI计算任务时的功耗，这对于移动设备或者大规模数据中心中的AI计算来说非常重要，因为它可以减少散热需求，提高能源利用率。
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