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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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• 人工智能五大核心：芯片、算力、数据、算法、能源 ！2026-04-16 12:47

  

  在全球科技革命的浩荡浪潮中，人工智能已成为重塑人类文明形态的核心驱动力。那么，人工智能究竟由何构成？支撑其持续迭代进化的内在技术体系又是什么？本文聚焦人工智能发展的五大核心支柱：芯片、算力基础设施、数据、算法与能源电力。这五大层次自微观至宏观、从硬件到软件、由物质基础到能量支撑，共同构筑起人工智能完整的“身体图谱”，形成其闭环式技术体系，也成为当今大国科技竞

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• 解读大型语言模型的偏见2026-04-15 14:44

  

  在一项新的研究中，研究人员发现了LLM中某种偏见的根本原因，为更准确、更可靠的AI系统铺平了道路。研究表明，大型语言模型（LLM）往往倾向于过分强调文档或对话开头和结尾的信息，而相对忽略中间部分。这种“位置偏差”意味着，若律师使用LLM支持的虚拟助手检索30页宣誓书中的某个短语，该短语位于第一页或最后一页时被找到的可能性会大得多。麻省理工学院的研究人员揭示了

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• 芯片算力每年增长300%：12张图看懂AI现状2026-04-14 14:21

  

  本文转自：半导体行业观察领先的人工智能模型能力持续加速提升，包括OpenAI和Anthropic在内的几家大型人工智能公司正朝着今年晚些时候的IPO迈进。然而，人们对人工智能的抵触情绪依然暗流涌动，在某些情况下甚至已经爆发，尤其是在美国，一些地方政府开始对新建数据中心实施限制甚至彻底禁止。要掌握如此多的信息并非易事，但斯坦福大学以人为本人工智能中心发布的20

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• Chiplet：重新定义高性能半导体设计的未来2026-04-13 15:05

  

  从单芯片设计到封装级异构集成的转变正在重新定义半导体行业的现在和未来。大型单芯片集成电路在光刻技术和良率方面的局限性，以及成本和上市时间方面的优势，推动了芯片组解决方案的发展。芯片组架构可以将来自不同工艺节点的多个芯片集成到单个异构封装中。除了成本和良率优势外，芯片组解决方案还极大地提高了设计的模块化程度，从而能够更精确地将各种逻辑集成到单个封装中。Chip

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• 汽车电子，从单片SoC走向多芯片设计2026-04-10 14:18

  

  可扩展算力架构、更高良率、异质集成能力与更强可靠性，多芯片设计有效弥补了单片式SoC的局限。受算力需求攀升、功能安全要求提高以及向可扩展半导体架构转型等因素驱动，现代汽车电子正经历快速变革。支撑这一变革的最重要技术突破之一，便是多芯片系统集成方案的普及。多芯片设计是指将多颗同质或异质半导体裸片集成于单一封装内，以实现更强的可扩展性、更高性能与更好的可靠性。这

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• 深度学习驱动的超构表面设计进展及其在全息成像中的应用2026-04-09 13:55

  

  当前，深度学习技术与超构表面（metasurface）全息成像技术的融合，有力推动了光学成像领域的发展。得益于超构表面对光波特性的精准调控，全息成像技术经处理后可生成对应的三维图像。因此，二者的结合可实现高质量图像的获取。基于神经网络深度学习方法进行超构表面设计的文章数量日益增多，但关于该主题的综述仍较为匮乏。据麦姆斯咨询报道，近期，中国计量大学田颖教授等人

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