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• 如何看懂GPU架构？一分钟带你了解GPU参数指标2025-10-09 09:28

  

  GPU架构参数如CUDA核心数、显存带宽、TensorTFLOPS、互联方式等，并非“冰冷的数字”，而是直接关系设备能否满足需求、如何发挥最大价值、是否避免资源浪费等问题的核心要素。本篇文章将全面分析GPU核心参数体系：算力、显存大小、显存带宽、热门架构特性等关键指标，旨在帮您理解不同应用场景下，如何选择最合适的GPU算力解决方案。1、算力GPU执行浮点运算

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• 【涨知识】L2、L3、L4、L5？啥才算“驾驶自动化”？2025-09-29 08:33

  

  在窄巷直角处手机一键泊车入位在早晚高峰车流中汽车自动跟车稳行这些曾经在科幻想象中的场景正一步步“驶入”我们的生活随着智能网联汽车快速发展“驾驶自动化”成为备受关注的热门话题什么是“驾驶辅助”？怎样才算“自动驾驶”？让我们一起了解↓↓什么是驾驶自动化？简单来说驾驶自动化就是车辆能够在一定程度上帮我们完成“开车”这项任务从提醒驾驶员注意前方风险到辅助跟车、辅助换

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• 液态神经网络（LNN）：时间连续性与动态适应性的神经网络2025-09-28 10:03

  

  1.算法简介液态神经网络（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一种新型的神经网络架构，其设计理念借鉴自生物神经系统，特别是秀丽隐杆线虫的神经结构，尽管这种微生物的神经系统只有302个神经元，但却能产生复杂的行为。受此启发，与传统的神经网络相比，LNN旨在通过模拟大脑中神经元之间的动态连接来处理信息，这种网络能够顺序处理数据，并且保留了对过去输

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• 在Imagination GPU上优化计算任务的十大技巧2025-09-25 09:37

  

  Imagination「开发者文档」网站正式上线，涵盖了从计算机图形学基础到如何充分发挥Imagination高能效PowerVRGPU架构优势的丰富内容。网站中不仅增加了针对我们最新架构代际和计算任务的开发指南，还在现有的PowerVR入门、OpenGLES与Vulkan教程，以及工具手册等材料中补充了细节。进入「开发者文档」网站https://docs.

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• 工程师福利！Imagination开发者文档网站重磅上线2025-09-24 08:04

  

  Imagination工具软件团队刚刚完成了开发者文档网站的重大更新！相信，这对所有从事移动游戏和其他嵌入式图形应用开发的工程师来说都是个好消息。

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• Imagination Technologies：面向智能驾舱，打造高安全GPU与AI融合计算架构2025-09-23 08:43

  

  随着汽车智能化程度不断提高，电子架构正朝着集中化方向发展，智能座舱与ADAS等功能对GPU算力和AI推理能力提出更高要求，同时系统还需满足功能安全、长效周期、软件定义等多重挑战。2025年9月12日，在盖世汽车主办的第五届汽车芯片产业大会上，ImaginationTechnologies技术总监艾克从汽车电子架构演进趋势出发，深入分析了当前智能驾舱与ADAS

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• 一文读懂大模型常见的10个核心概念2025-09-22 17:02

  

  如今高效智能的AI大模型，正如雨后春笋般破土而出，人们对于AI大模型的学习与探索之路，也愈发宽阔平坦。虽然AI工具已不再陌生，但其中关于AIPrompt、大模型的吞吐量、蒸馏与量化、私有化知识库等这些常见的专业术语，你又了解多少？这篇文章将帮助你快速掌握AI行业常见的核心概念。1、大模型型号每个大模型都有其独特的设计和功能，有些大模型可能在语言理解方面表现出

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• 一文看懂AI训练、推理与训推一体的底层关系2025-09-19 11:58

  

  我们正在参加全球电子成就奖的评选，欢迎大家帮我们投票～～～谢谢支持很多人听过“大模型”，但没搞懂两件事。我们总说AI有多强，但真正决定AI能否落地的，是它的两个阶段：训练（Training）和推理（Inference）。它们就像“学霸的高考备考”和“考试当天的答题表现”，缺一不可。1、什么是AI训练（Training）？通过大量数据训练模型参数，使其具备特定

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• 芯粒技术的专利保护挑战与应对策略2025-09-18 12:15

  

  本文由TechSugar编译自SemiWiki在半导体行业中，许多产品由独立制造和分销的组件组装而成，这一特点为商业专利保护带来了特殊考量。而芯粒（Chiplet）的出现，则打破了这种传统模式，它所涉及的专利保护问题多样且复杂。芯粒技术：后摩尔时代的创新突破系统级芯片（System-on-a-Chip，简称SoC）作为集成电路领域的核心产品，能够在单一封装内

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• 神经网络的并行计算与加速技术2025-09-17 13:31

  

  随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在众多领域展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。然而，神经网络模型的复杂度和规模也在不断增加，这使得传统的串行计算方式面临着巨大的挑战，如计算速度慢、训练时间长等问题。因此，并行计算与加速技术在神经网络研究和应用中变得至关重要，它们能够显著提升神经网络的性能和效率，满足实际应用中对快速响应和大规模数据处理的需求。神经网络并行

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