02 WS、OS 与 IS 三大数据复用模式深度对比¶

1. 三大数据复用流（Stationary Modes）对比¶

数据复用模式	驻留数据 (Stationary)	水平流动数据	垂直流动数据	核心优势	最佳适用场景
Weight Stationary (WS)	权重 (Weight) 固定在 PE 内部	激活 (Activation) 向东流动	部分和 (Partial Sum) 向南累加	权重访存功耗降至最低，能效极高	卷积网络 (CNN) 与 LLM 权重重用场景
Output Stationary (OS)	累加和 (Output Sum) 固定在 PE 累加器	激活向东流动	权重向南流动	累加器位宽极大（如 32-bit），无部分和移动开销	大尺寸 GEMM 矩阵乘法
Input Stationary (IS)	激活输入 (Input) 固定在 PE 内部	权重向东流动	部分和向南累加	激活数据极小且需多次复用	Batch Size = 1 的轻载推理

graph LR
    subgraph WeightStationary["Weight Stationary (WS) 数据流"]
        W["Weight 提前加载锁存在 PE 内部"]
        Act["Activation 逐周期推入"] --> W
        W --> Acc["Partial Sum 向下累加流出"]
    end