颖脉Imgtec文章

• PowerVR：推动开源 Zink 与 OpenGL ES 支持的发展路径2026-03-18 10:05

  

  我很高兴能和大家分享本周实现的一项重要成就：PowerVR开源Vulkan驱动（自Mesa26.1起）现已支持Zink。借助这一能力，该驱动可以支持更为庞大的应用程序库。Zink：https://docs.mesa3d.org/drivers/zink.htmlZink解决了通过Vulkan运行OpenGL和OpenGLES应用的问题。它是一种转换层，不针对

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• 汽车芯片，新变革2026-03-16 15:46

  

  来源：由半导体行业观察编译自semiengineering数据呈指数级增长，以及各种性能需求的不断变化，正在促使人们从上到下重新思考什么才是最适合在什么情况下运行的。辅助驾驶和自动驾驶需要来自更多传感器的更多数据，并且需要更快地处理其中的一些数据。向软件定义车辆和集中式智能的转变，使得更容易确定哪些地方需要最先进的处理器和存储器，以及哪些地方可以部署较旧、成

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• 你的RISC-V芯片，合规吗？2026-03-13 14:33

  

  本文转自：半导体行业观察验证涉及多个学科，每个学科都至关重要，而且都变得日益复杂。RISC-V又增加了一个学科——架构一致性——直到最近，这方面的研究还只是少数几家公司在私下进行。采用RISC-V的一个关键原因是希望提升性能或功耗特性。然而，如何有效地衡量这些优势尚不明确。如何在不影响软件可移植性的前提下，权衡架构特性与这些特定应用目标之间的关系？RISC

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• ADAS测试避坑指南：智能驾驶的“安全锁”，到底该怎么测？2026-03-12 14:52

  

  “开启ACC自适应巡航后，前车急刹，我的车却毫无反应”——这是某新能源车型ADAS实车测试中发生的真实险情。幸好测试场地封闭，才避免了碰撞事故。如今“L2+级智能驾驶”已成车企标配，但很多人不知道：ADAS功能再炫酷，若测试不到位，反而会变成“马路杀手”。作为深耕车载测试10年的工程师，我参与过12款车型的ADAS测试项目，见过太多因“测试漏项”导致的功能缺

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• 《大模型工具大全》：一次看遍各个领域的AI利器2026-03-11 14:43

  

  近日，由北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院联合清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授新媒沈阳团队核心成员何静副教授主导编写的科普报告《大模型工具大全》正式发布。该报告以

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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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