于义表示，这样一来，取指和译码操作过程中会直接导致延时和能耗开销，并且计算环节只占到整个计算过程的很小一部分，还不到5%。而可重构计算架构是在芯片中叠加了很多计算单元，可以使得芯片的很大部分算力可用来做计算，大大提升了芯片的计算能效。
并且传统终端AI芯片通常基于CPU、GPU、DSP、NPU等架构，这些架构属于“指令驱动”的时域计算模式，在面向某一特定领域的计算过程，往往存在高能效和灵活性不兼得的问题。即使是目前计算能效最高的ASIC芯片，也因为是定制化芯片，所以在面对新的算法需求时可复制性一般，灵活性较低，同时研发成本也高。
清微智能推出的可重构架构芯片，相比CPU、GPU等通用芯片，可重构计算架构的能效明显更高；相比专用集成电路(ASIC)的固定电路结构，它又可以根据应用或者算法进行电路配置，具有非常强的灵活性。
“可重构架构最大的优势体现在两方面：一是没有传统指令驱动的计算架构中取指和译码操作的延时和能耗开销；二是在计算过程中以接近“专用电路”的方式执行。此外，可重构计算架构算力可以弹性扩展，适用于从云端到边缘端中对高能效和灵活性有综合要求的场景。” 于义进一步强调。
随着云计算、大数据、物联网等技术的发展，需要芯片具有更强的算力。万物智能孕育了巨大的市场需求，但这个市场呈现高度碎片化且需求多样性，这就要求芯片能够更灵活更高效，以适应不同的应用场景。同时，在对功耗敏感的场景下，依然能够保持一个较高的算力，而可重构计算正可以满足这样的需求。
兼顾了接近CPU可编程的灵活性的同时又能够实现接近ASIC芯片的高能效，可重构架构芯片的诞生可以说为AIoT产业的发展提供了全新的算力解决方案。
