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RISC-V的开源性和社区支持也为其在机器学习领域的广泛应用提供了有利条件。开发者可以根据自己的需求自由地使用、修改和分发RISC-V相关的软件和硬件资源，这促进了RISC-V在机器学习方面的创新和发展。
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RISC-V允许用户自定义指令集扩展，这意味着可以根据特定的机器学习算法和需求来优化硬件加速器。这种定制化的能力使得RISC-V能够针对特定的机器学习工作负载提供更高的性能和效率。
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