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• 发布了文章 2025-06-19 12:19

  边缘AI实现的核心环节：硬件选择和模型部署

  

  边缘AI的实现原理是将人工智能算法和模型部署到靠近数据源的边缘设备上，使这些设备能够在本地进行数据处理、分析和决策，而无需将数据传输到远程的云端服务器。边缘AI的实现旨在将人工智能能力下沉到边缘设备。边缘AI的实现原理和核心环节边缘AI采用分布式计算架构，将计算任务从中心化的云端分散到各个边缘设备。边缘设备可以是智能手机、智能摄像头、工业传感器、智能家居设备

  人工智能 硬件 边缘AI

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• 发布了文章 2025-06-17 08:31

  保证UI流畅运行，我们需要多强的GPU性能？

  

  图形用户界面（GUI）如今几乎无处不在——从智能手机、电视，到汽车中控系统。过去十年中，GUI的复杂度持续提升，从简单背景与基本图标，发展为充满3D元素和微交互的美观界面，成为设备差异化的重要因素。例如，手机倾斜时的视觉变化，或点击按钮时的动画反馈，都是GPU处理的成果。如果你希望为用户提供丰富且响应迅速的图形界面，就必须为系统选配合适的GPU。本文将帮助你

  gpu 分辨率

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• 发布了文章 2025-06-16 11:05

  算力互联互通火了，它到底意味着什么？

  

  最近这段时间，算力互联网的概念突然火了。先是5月17日，在“2025年世界电信和信息社会日纪念活动”上，中国信通院会同中国电信、中国移动、中国联通三大运营商联合启动“算力互联网试验网”的建设，并且发布了《算力互联网体系架构1.0》，引发了全网关注。不久后，5月30日，工信部印发了《算力互联互通行动计划》（以下简称《行动计划》）。其中，也明确提到了算力互联网，

  互联网 算力

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• 发布了文章 2025-06-13 08:33

  如何释放异构计算的潜能？Imagination与Baya Systems的系统架构实践启示

  

  报告作者：PallaviSharma,Imaginaiton产品管理总监Dr.EricNorige,BayaSystems首席软件架构师关注Imagination公众号，消息框发送【异构计算】，即可查看完整报告。你是否正在设计多核或CPU/GPU混合系统，却依然未能达成性能目标？你并不孤单。如今，系统架构师们不断追求构建更强大的SoC，过于专注于计算能力的“

  imagination 系统架构

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• 发布了文章 2025-06-12 11:47

  端侧/边缘AI盛宴正在成局——GPU成为关键推手

  

  回顾过去的2024年，人工智能(AI)技术在移动设备、个人电脑、汽车智驾、数字家电、智联医疗和工业应用等领域飞速发展，成为多个领域中创新与发展的核心驱动力，并为几乎所有领域的发展提供着强大的支撑。作为全球最大的电子与半导体产品市场之一，中国企业也在积极引入AI相关技术，在过去两年里特别是在“功能(Feature)+AI”的端侧应用中取得

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• 发布了文章 2025-06-11 12:16

  关于芯片设计的一些基本知识

  

  芯片的设计理念众所周知，芯片拥有极为复杂的结构。以英伟达的B200芯片为例，在巴掌大的面积上，塞入了2080亿个晶体管。里面的布局，堪称一个异次元空间级的迷宫。英伟达B200芯片如此复杂的架构，无论是制造还是设计，都具有极大的难度。早期集成电路刚刚诞生的时候，晶体管的数量并不多，结构也不复杂。所以，基本上都是设计工程师直接在图纸上绘制电路的物理版图，然后把版

  晶体管 芯片设计 集成电路

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• 发布了文章 2025-06-10 08:34

  AI 时代来袭，手机芯片面临哪些新挑战？

  

  边缘AI、生成式AI（GenAI）以及下一代通信技术正为本已面临高性能与低功耗压力的手机带来更多计算负载。领先的智能手机厂商正努力应对本地化生成式AI、常规手机功能以及与云之间日益增长的数据传输需求所带来的计算与功耗挑战。除了人脸识别等边缘功能以及各种本地应用，手机还必须持续适配新的通信协议以及系统和应用更新。更重要的是，这一切都要在单次电池充电下完成，同时

  AI 手机芯片

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• 发布了文章 2025-06-06 14:55

  并行计算的崛起：为什么GPU将在边缘AI中取代NPU

  

  人工智能（AI）不仅是一项技术突破，它更是软件编写、理解和执行方式的一次永久性变革。传统的软件开发基于确定性逻辑和大多是顺序执行的流程，而如今这一范式正在让位于概率模型、训练行为以及数据驱动的计算。这并不是一时的潮流。AI代表了计算机科学的一次根本性、不可逆的转变——从基于规则的编程，迈向自适应的、基于学习的系统，这些系统正逐步被集成到越来越广泛的计算问题与

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• 发布了文章 2025-06-05 11:55

  芯片的验证为何越来越难？

  

  本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiengineering过去，仿真曾是验证的唯一工具，但如今选择已变得多样。平衡成本与收益并非易事。芯片首次流片成功率正在下降，主要原因是设计复杂度上升和成本削减的尝试。这意味着管理层必须深入审视其验证策略，确保工具和人员的潜力得到最大发挥。自半导体时代伊始，通过仿真验证设计是否具备所需功能，一直是功能

  仿真 芯片验证

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• 发布了文章 2025-05-30 10:36

  GPU架构深度解析

  

  GPU架构深度解析从图形处理到通用计算的进化之路图形处理单元（GPU），作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的并行计算引擎，广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。1、GPU架构的演变早期的GPU采用固定功能流水线架构，专为图形渲染任务而

  gpu 架构

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