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• 2030年五大AI预言，半导体产业或将洗牌2026-06-25 15:00

  

  未来五年，全球半导体行业或将迎来剧烈洗牌。福布斯专栏特约作者、RadicalVentures合伙人RobToews近日发表五项2030年人工智能发展的大胆预测，涵盖企业格局、芯片产业、脑机界面、能源效率及AI伦理等。第一项预测，Anthropic将跃升为顶尖生命科学企业，继AI程序领域爆炸性成长（年化营收从2025年底90亿美元飙升至470亿美元）后，Ant

  AI 人工智能 半导体 172浏览量

• 什么时候采用Chiplet？2026-06-24 14:22

  

  本文转自：半导体行业观察自20世纪70年代至80年代基于超大规模集成电路（VLSI）的专用集成电路（ASIC）兴起以来，单片集成一直是主流设计范式。在单片设计中，集成电路的所有功能模块，例如逻辑、存储器、模拟接口和专用加速器，都集成在一块硅片上。这种模型提供了一种紧凑、紧密耦合的架构，并拥有完善的设计和验证流程。然而，晶体管尺寸的持续缩小和现代系统日益增长的

  chiplet 芯片 集成电路 91浏览量

• RISC-V进军高性能计算：它离挑战x86和ARM还有多远？2026-06-23 13:29

  

  在全球算力格局深度重构的当下，高性能计算已从传统科学计算延伸至AI训练、云计算、大数据处理等核心领域，成为衡量技术竞争力的关键赛道。x86凭借绝对性能与生态建设在数据中心有着垄断的优势，ARM则以低功耗优势主导移动与边缘计算领域，二者形成“双寡头”格局。从2010年RISC-V诞生以来，凭借开源、模块化、低门槛的特性，正从嵌入式、IoT等低端场景加速向高性能

  ARM RISC-V 处理器 179浏览量

• 机器学习中的特征选择技术：过滤方法、包装方法、嵌入方法2026-06-22 14:18

  

  机器学习（MachineLearning）模型从数据中学习规律。数据集中并非每个特征（feature，即列）对预测的贡献都相同——有些特征无关紧要、有些彼此冗余、还有些只是噪声反而会拖累模型性能。特征选择（FeatureSelection）就是从数据集中筛选出最重要特征、去除无用特征的过程。其主要价值在于：提升模型准确率、缓解过拟合（overfitting）

  数据集 机器学习 54浏览量

• RISC-V进军三大核心赛道：数据中心、边缘AI、太空2026-06-18 12:49

  

  无需再问RISC-V何时到来，它已经在这里了。多年来，RISC-V开放标准指令集架构一直在幕后默默发展，主要应用于微控制器、硬盘驱动器和专用工业领域。但在2026年欧洲RISC-V峰会上，它向全球科技界传递了一个明确无误的信号：该架构已走向成熟，目前正瞄准数据中心、边缘人工智能和太空探索三大市场。“RISC-V时代已经到来，”RISC-V国际组织首席执行官A

  RISC-V 数据中心 边缘AI 228浏览量

• Imagination 将 GPU 专业技术引入 CHASSIS 全新 Chiplet 项目2026-06-17 08:31

  

  Imagination为CHASSIS项目的全新汽车基础芯粒（AutomotiveBaseDie）提供其最新的功能安全GPUIPImaginationTechnologies（“Imagination”）近日宣布，其为欧洲CHASSIS项目的全新AutomotiveBaseDie做出了贡献。该项目采用5nm工艺，旨在为开放、标准化的小芯片（Chiplet）生

  chiplet gpu imagination 193浏览量

• 开启 GPU 性能优化：PVRTune 入门教程2026-06-16 12:10

  

  当您开始在真实硬件上分析性能时，难点通常不在于数据不足。真正的难题在于弄清楚时间究竟花在了哪里。仅凭帧率无法判断性能瓶颈是源于CPU的命令提交、GPU执行，还是工作负载在渲染管线中的流动方式。PVRTune旨在直接解答这一问题，通过实时展示应用程序在PowerVR硬件上的运行状况来实现。

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• 指令集百花齐放之后，RISC-V生态如何避免碎片化危机？2026-06-15 12:10

  

  在半导体产业的历史长河中，指令集架构（ISA）的更迭向来是软硬件领域的重要时刻。从x86在桌面时代的全面普及，到ARM在移动互联网时代的广泛应用，再到如今RISC-V的迅速发展，芯片架构正迎来前所未有的百花齐放时代。RISC-V最大的优势在于模块化与可扩展性，允许任何人根据需求自由定制指令。但这也引出了一个问题，当所有人都在定制化属于自己的RISC-V芯片时

  RISC-V 半导体 芯片 183浏览量

• 边缘 AI 不是小号云计算，而是产业智能化的最后一公里2026-06-12 14:49

  

  过去两年，AI行业的注意力几乎都被云端大模型占据。参数从百亿涨到千亿，又涨到万亿。GPU集群从千卡堆到万卡，再到十万卡。数据中心从一座变成一片，甚至开始沿着电网重新规划选址。算力、显存、带宽、电力，每一项都在被推向极限。这是一场真实的技术革命，没人会否认它的意义。但如果把视线从发布会和融资新闻上挪开，回到工厂车间、变电站、十字路口、便利店、矿井、港口、医院和

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• 面向智能驾驶的AI智能体：不止是“自动驾驶”，更是汽车的“超级大脑”2026-06-11 14:01

  

  当你在高速上松开方向盘，车辆自动跟车、避障、变道；当你说出“带我去最近的充电站”，汽车不仅规划最优路线，还提前预判拥堵、调整空调温度——这不是科幻电影，而是AI智能体赋予智能驾驶的全新可能。很多人把智能驾驶等同于“自动开车”，但AI智能体的出现，正在彻底颠覆这个认知：它不是简单的“指令执行者”，而是能像人类驾驶员一样，具备感知、决策、执行、学习能力的“全能伙

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