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• 人工智能正改写半导体行业并购规则2026-03-10 12:49

  

  本文由TechSugar编译自SemiconductorDigest2023年至2024年，半导体行业并购交易额从27亿美元飙升至450亿美元，这一强劲势头将延续至2026年。但半导体行业的并购变化远不止体现在交易金额上，并购交易的核心逻辑也已全然不同，其中存储器领域的转变最为突出：收购方的核心诉求不再是专利组合，而是晶圆产能与先进封装的合作渠道。而这一逻辑

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• 成功案例：象帝先计算技术与Imagination合作——面向现代图形与计算工作负载的专业GPU2026-03-09 09:17

  

  为专业计算设计桌面GPU桌面GPU不仅用于游戏，还能加速从专业可视化、高级模拟到数据密集型计算在内的多种现代工作负载。专业用户需要能在多种应用场景中稳定运行的高性能、多功能平台。构建桌面级图形解决方案的企业需要一种既能提供强大性能，又能支持复杂系统环境的GPU架构。象帝先计算技术：面向专业市场的多功能GPU解决方案象帝先计算技术是一家专注于开发通用高性能国产

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• 智能网联汽车：HARA分析与ASIL等级评定2026-03-06 15:23

  

  在汽车功能安全领域，遵循ISO26262标准进行开发已成为行业共识。我们此前探讨了功能安全的基石——“相关项”的定义。一旦明确了安全分析对象，下一步便是系统性地识别与评估其潜在风险。这正是危害分析与风险评估（HARA）的核心使命，而其关键产出——汽车安全完整性等级（ASIL），则成为了衡量风险高低、指导安全开发的“标尺”。HARA与ASIL：风险量化管理的核

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• RISC-V迎来关键拐点2026-03-05 15:03

  

  RVA23标志着主流CPU性能扩展方式的一个转折点。它强制要求使用RISC-V向量扩展(RVV)，从而将结构化、显式并行计算提升到与标量执行相同的架构地位。向量计算不再是附加在高负载运算核心上的可选加速器，而是软件可以依赖的基础功能。RVA23并非强制标量执行实现确定性，而只是使确定性成为可能，因为标量部分不再负责吞吐量。向量单元显式地处理并行工作，而标量核

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• 专家观点：功率而非面积：边缘GPU设计为何迎来新纪元2026-03-04 13:39

  

  数十年来，半导体发展的轨迹始终遵循着熟悉的模式：缩小制程节点，增加逻辑密度，提升时钟频率，性能自然随之提升。这种模式曾长期奏效，其持续时间甚至远超预期。随着行业迈入2纳米以下制程，GPU设计正遭遇严峻的物理极限。限制因素不再是晶圆上能容纳多少逻辑单元，而是我们能安全散发的热量上限。2纳米以下，功耗而非面积成为决定性约束，对于边缘端GPU而言，这种转变将从根本

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• 智能家居不够 “智能”？因为它需要在智能的环境2026-03-03 11:07

  

  历经多年发展停滞，智能家居行业终于迎来新的变革——这并非源于人工智能技术的突破，而是因为行业终于达成共识，采用了能实现跨品牌设备互联互通的Matter标准。这场变革的背后，并非硬件的重大突破或人工智能的迭代，而是行业搭建起了首个跨品牌设备协作的通用基础架构——Matter标准。该标准由苹果、亚马逊、谷歌、三星及数百家其他设备制造商联合背书，是智能家居领域的一

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• Imagination GPU 正式接入 Mesa CI2026-03-02 09:17

  

  我们已在开源驱动的自动化设备端测试迈出重要一步：基于德州仪器（TI）AM68架构、搭载IMGBXS-4-64GPU的设备集群现已集成至Mesa上游持续集成系统。MesaCI是一个持续集成框架，作为一个大型的自动化测试与验证系统服务于Mesa3DGraphicsLibrary项目。它有助于确保对Mesa代码库所做的任何更改在合并之前具备充分的稳定性和可靠性。通

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• 2026丙午年 RISC-V 十大进展预测2026-02-27 15:46

  

  甲辰计划（JiachenProject）诞生于2024年除夕，由国内多家RISC-V软件及芯片团队联合发起，目标是在2036年（即下一个龙年）前实现完全成熟的RISC-V软硬件生态系统，并超越所有主流指令集架构（ISA）。过去两年已吸引超过50家国内外从事RISC-V芯片及软件生态建设的企业、研究机构、社区加入。作为甲辰计划（rv2036.org）的主理人，

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• Chiplet，如何助力HPC？2026-02-26 15:15

  

  纵横小芯片架构代表了芯片设计和集成方式的根本性变革。随着传统芯片架构在功耗、散热和空间方面逼近物理极限，一种新型架构正在兴起，有望为高性能计算（HPC）开辟一条新的发展道路。这种架构被称为小芯片架构（chipletarchitecture），它能够以更低的成本提供比单芯片处理器更高的性能，同时能耗降低高达10倍。这些优势使得小芯片架构在未来高性能计算和人工智

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• 为什么内存重排是人工智能计算的隐形税2026-02-25 15:11

  

  走进任何现代人工智能实验室、数据中心或自动驾驶汽车开发环境，你都会听到工程师们喋喋不休地谈论浮点运算次数(FLOPS)、运算次数(TOPS)、稀疏性、量化和模型扩展定律。这些指标充斥着新闻头条和产品数据手册。但如果你花时间与那些实际构建或优化这些系统的人交流，你会发现一个截然不同的真相：原始的算术能力并非决定实际性能的关键。真正重要的是数据移动的效率。而对于

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