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• 新的汽车架构正在颠覆处理器与存储器的选择2026-05-06 14:27

  

  本文作者：AnnMutschler，SemiconductorEngineering高级执行编辑关键要点辅助驾驶和自动驾驶需要来自更多传感器的更多数据，并且需要对其中部分数据进行更快速的处理。向软件定义汽车和集中式智能的转变，使得更容易识别出哪些地方需要最先进的处理器和存储器，哪些地方可以部署更老、更廉价的技术。汽车以太网和LPDDR等过去很大程度上被忽视的

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• 系统级AI变革，驱动下一代芯片发展2026-04-29 13:29

  

  半导体行业竞争的核心，不再只是打造更强的单颗芯片，而是构建更完善的整套系统。在2026年技术研讨会上，台积电传递出明确信号：人工智能时代已迈入全新阶段。行业核心瓶颈不再是模型能力，而是大规模运行这类模型所需的整套系统。应对这一趋势，需要半导体技术在算力、存储、互连传输及能效层面实现全方位重大突破。从模型扩容，走向系统扩容过去数年，人工智能的发展主要依靠模型规

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• 关于智能体（AI Agent）入门，一篇超详细的总结！2026-04-28 14:53

  

  第一章：初识智能体欢迎来到智能体的世界！在人工智能浪潮席卷全球的今天，智能体（Agent）已成为驱动技术变革与应用创新的核心概念之一。无论你的志向是成为AI领域的研究者、工程师，还是希望深刻理解技术前沿的观察者，掌握智能体的本质，都将是你知识体系中不可或缺的一环。因此，在本章，让我们回到原点，一起探讨几个问题：智能体是什么？它有哪些主

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• 告别单芯片博弈，半导体产业竞争逻辑变了2026-04-27 15:02

  

  本文转自：半导体产业纵横半导体产业发展正从以芯片为核心，迈向以系统为核心。世界各国政府正以芯片主权之名，投入数百亿美元发展半导体制造。从美洲、欧洲到亚洲，普遍共识十分明确：掌控晶圆厂，就能掌控算力的未来。但随着人工智能重塑半导体行业格局，这套逻辑已无法诠释当下的价值创造逻辑。战略优势正转向更宽泛、更复杂的技术堆栈：AI加速器、高性能中央处理器、先进封装、内存

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• 机器学习中的数据质量双保障：从“验证”到“标记”2026-04-24 15:48

  

  在机器学习的世界里，有句老话尤为贴切：“garbagein,garbageout”（输入垃圾，输出垃圾）。无论模型架构多先进、算法多精妙，数据的质量始终是决定模型性能的核心。本文聚焦数据处理中两个至关重要的环节——数据验证与数据标记，前者为数据“守门”，后者为模型“立标”，共同筑牢机器学习的根基。数据验证：为管道装上“过滤网”你是否遇到过这样的情况：精心训练

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• 低精度浮点数定义——什么是 FP8、FP6、FP4？2026-04-23 12:48

  

  什么是浮点精度？浮点精度是一种以二进制格式表示数字的方法，计算机将数字解读为由0和1组成的二进制序列。本文将聚焦于更小众的低精度格式——FP8、FP6和FP4，这类格式更适用于神经网络与人工智能领域。在浮点数表示中，第一个二进制位表示数字的正负（符号位）；接下来的一组二进制位构成指数位，以2为基数表示数字的量级；最后一组二进制位为尾数位（也称为有效数字位），

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• 从NPU、GPU、内存、EDA工具等角度，看现在的边缘AI技术2026-04-22 09:04

  

  引言：边缘AI涉及的问题不仅是算力芯片，还与存储、设计工具、测试等方方面面有关…AI从数据中心走向边缘、端侧的原因这两年探讨得够多了，包括数据中心资源限制(与海量IoT设备与数据涌入的矛盾)、部分应用的低延迟或实时决策需求、隐私与安全性、AI应用的个性化要求等；与此同时，随着AI全栈技术的发展，边缘或端侧AI也正走向成熟——无论是硬件还是包括AI模型在内的软

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• 从进迭时空K3看RISC-V CPU与Imagination GPU协同：如何构建高性能SoC能力2026-04-21 08:33

  

  随着端侧AI和高性能计算需求的快速增长，处理器产业的分工模式正在发生变化。近期，Arm已发布其自研AI芯片，这一动向也让产业对IP模式的开放性与生态中立性产生了更多关注。在这一背景下，RISC-VCPUIP的价值进一步凸显：为芯片厂商提供更高的自主性与灵活性，且有助于构建更开放、稳定的产业生态。与此同时，SoC设计正从单一算力提升，转向多计算单元协同的系统级

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• “芯片短缺 2.0”时代，正在到来2026-04-20 13:06

  

  全球汽车行业曾以为芯片短缺最糟糕的时期已经过去。疫情扰乱了供应链，导致生产线停工，许多人认为半导体危机终将随着时间的推移而缓解。然而，一个被称为“芯片短缺2.0”的新阶段正在到来，而且与以往截然不同。这一次，问题并非暂时性的，而是结构性的。如今，芯片短缺问题持续影响着全球汽车制造商，尤其是在成熟工艺节点半导体领域。这并非指智能手机芯片或人工智能芯片的最新技术

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• 边缘计算vs云计算，关键差异一文分清2026-04-17 14:29

  

  边缘这个词在物联网的世界里被赋予了新的定义，特指在设备端的附近，所以根据字面定义，边缘计算即在设备端附近产生的计算。边缘计算是相对云计算而言的，简单来说，它是一种将计算和数据存储从集中的云数据中心，推向更接近数据产生源头（如物联网设备、传感器或用户）的网络“边缘”的服务模式。它的核心思想是“就地处理”，即在数据产生的地方附近进行分析和计算，而不必将所有数据都

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