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• 发布了文章 2025-12-22 16:03

  又小又薄，芯片为什么这么复杂？

  

  1、什么是芯片芯片，也称为微电路、微芯片或集成电路，是一种将电路小型化并制造在半导体晶圆上的微型电子器件。它通常包含集成电路，并且是许多电子设备的重要组成部分，如计算机、手机和其他各种电子设备。2、为什么叫芯片“芯”字象征着心脏或核心，而“芯片”则指的是薄薄的切片或碎片。芯片，这种由半导体材料制成的细薄结构，扮演着电路系统心脏的角色，它集成了关键的电路结构，

  半导体晶圆 电子器件 芯片

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• 发布了文章 2025-12-19 15:52

  全球GPU采购危机重塑半导体市场格局

  

  本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自electropages在当前GPU市场阶段，市场可见性不再是竞争优势，而是生存之道。图形处理器（GPU）诞生之初便是为了高速渲染复杂场景；如今，同样的并行架构为人工智能训练集群、加速分析和物理级模拟提供动力。最初为游戏玩家带来性能优势的技术，如今已成为现代工业的基础计算能力。随着人工智能的普及和汽车平台向自

  gpu 人工智能 半导体

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• 发布了文章 2025-12-18 11:49

  嵌入式系统中的人工智能

  

  本文编译自ElectronicDesign人工智能（AI）正彻底变革嵌入式系统，改变技术融入日常生活的方式。如今的人工智能不再局限于执行基础任务，它还被应用于智能汽车、工业自动化、医疗设备和智能家电等领域，让这些领域的设备能够实时学习、适应并做出决策。然而，人工智能的发展也让网络安全威胁愈发普遍，这些安全隐患必须得到解决。英伟达等科技企业率先在嵌入式系统中植

  AI 人工智能 嵌入式系统

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• 发布了文章 2025-12-17 15:05

  神经网络的初步认识

  

  如今在机器学习的领域中，有许多方法可以用来解决特定的问题，例如房价预测、邮件分类、文件压缩等。而与我们日常生活关系最密切的应用莫过于计算机视觉（如学校门禁系统）和自然语言处理（如Siri）。这些日常生活中的智能应用都离不开深度学习，而深度学习则依赖于神经网络的实现。什么是神经网络？神经网络的核心思想是模仿生物神经系统的结构，特别是大脑中神经元之间的连接方式。

  机器学习 神经网络

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• 发布了文章 2025-12-16 15:10

  半导体行业正迈入前所未有的“千兆周期”

  

  本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自tomshardware行业分析认为，人工智能时代正在同时重塑芯片市场的各个方面。人工智能的浪潮正以前所未有的深度和广度重塑全球半导体产业。来自行业巨头与研究机构的一致预测表明，在人工智能基础设施建设的史诗级扩张推动下，全球半导体市场有望在本十年结束前突破万亿美元大关。这一被称为“千兆周期”的产业变革，其核心

  AI芯片 人工智能 半导体

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• 发布了文章 2025-12-15 11:40

  2025算力行业深度解析：规模爆发、技术革新与未来机遇

  

  在数字经济加速渗透的今天，算力已成为像水、电一样重要的基础资源。2025年，随着人工智能、元宇宙等技术的突破性发展，算力行业正迎来前所未有的发展浪潮。本文将从市场规模、技术趋势和未来展望三大维度，带您全面洞察2025年算力行业的新变化与新机遇。2025年算力市场呈现“双轮驱动”格局，智能算力与通用算力协同增长，其中智能算力的爆发式增长成为最显著特征。1、智能

  gpu 算力 芯片

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• 发布了文章 2025-12-12 11:27

  RISC-V如何变革嵌入式系统设计

  

  本文编译自SemiconductorDigest在开放式硬件架构、半导体技术的飞速发展，以及市场对可扩展定制计算平台需求持续增长的推动下，嵌入式系统设计正经历数十年来最为重大的变革之一。在这些变革趋势中，RISC-V架构脱颖而出，成为颠覆行业格局的关键力量，它所提供的灵活性、成本优势以及创新自由度，是传统处理器难以企及的。随着消费电子、医疗健康、汽车等众多行

  RISC-V 嵌入式系统 芯片

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• 发布了文章 2025-12-11 14:03

  中国信通院发布2025年数字孪生十大关键词

  

  数字孪生作为一种综合技术应用正在各行各业深化应用，先后经历从可视化走向智能体、从局部试点迈向全域协同发展。2025年12月4日，第二届数字孪生技术与产业发展大会暨场景培育与开放创新大会在苏州举办。会上，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）产业与规划研究所副所长牟春波正式发布并解读“2025年数字孪生十大关键词”，十大关键词分别是数字孪生低空经济、数字孪生

  低空经济 数字孪生

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• 发布了文章 2025-12-10 08:34

  PowerVR上的LLM加速：LLM性能解析

  

  作者：AlexPim，Imagination软件架构Fellow在Imagination，我们致力于加速大语言模型在日常设备上的运行。在本系列关于大语言模型性能与加速的两篇博客的首篇中，我们将介绍关键性能指标：首次生成Token时间（TTFT）与Token间延迟（ITL）。在下一篇文章中，我们将分享如何在ImaginationGPU上实现高效的Llama.c

  AI LLM powervr

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• 发布了文章 2025-12-09 13:56

  一文读懂LSTM与RNN：从原理到实战，掌握序列建模核心技术

  

  在AI领域，文本翻译、语音识别、股价预测等场景都离不开序列数据处理。循环神经网络（RNN）作为最早的序列建模工具，开创了“记忆历史信息”的先河；而长短期记忆网络（LSTM）则通过创新设计，突破了RNN的核心局限。今天，我们从原理、梯度推导到实践，全面解析这两大经典模型。一、基础铺垫：RNN的核心逻辑与痛点RNN的核心是让模型“记住过去”——通过隐藏层的循环连

  LSTM rnn 神经网络

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