시각 변환기 모델의 배포 및 가속화 기법은 다른 메모리 집약적 모델에도 적용될 수 있습니다. 이러한 기법은 메모리 집약적인 작업을 가속화하고 효율적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 PIM 아키텍처를 활용하여 메모리와 연산을 효율적으로 조합함으로써 다른 메모리 집약적 모델에도 적용할 수 있습니다. 또한 ILP와 Greedy 기반의 매핑 방법을 사용하여 리소스를 최적화하고 데이터 이동을 최소화하는 방법은 다른 메모리 집약적 모델에도 유용할 수 있습니다. 따라서 시각 변환기 모델의 배포 및 가속화 기법은 다른 메모리 집약적 모델에도 적용 가능합니다.