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• 發布了文章 2025-12-19 15:52

  全球GPU采購危機重塑半導體市場格局

  

  本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自electropages在當前GPU市場階段，市場可見性不再是競爭優勢，而是生存之道。圖形處理器（GPU）誕生之初便是為了高速渲染復雜場景；如今，同樣的并行架構為人工智能訓練集群、加速分析和物理級模擬提供動力。最初為游戲玩家帶來性能優勢的技術，如今已成為現代工業的基礎計算能力。隨著人工智能的普及和汽車平臺向自

  gpu 人工智能 半導體

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• 發布了文章 2025-12-18 11:49

  嵌入式系統中的人工智能

  

  本文編譯自ElectronicDesign人工智能（AI）正徹底變革嵌入式系統，改變技術融入日常生活的方式。如今的人工智能不再局限于執行基礎任務，它還被應用于智能汽車、工業自動化、醫療設備和智能家電等領域，讓這些領域的設備能夠實時學習、適應并做出決策。然而，人工智能的發展也讓網絡安全威脅愈發普遍，這些安全隱患必須得到解決。英偉達等科技企業率先在嵌入式系統中植

  AI 人工智能 嵌入式系統

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• 發布了文章 2025-12-17 15:05

  神經網絡的初步認識

  

  如今在機器學習的領域中，有許多方法可以用來解決特定的問題，例如房價預測、郵件分類、文件壓縮等。而與我們日常生活關系最密切的應用莫過于計算機視覺（如學校門禁系統）和自然語言處理（如Siri）。這些日常生活中的智能應用都離不開深度學習，而深度學習則依賴于神經網絡的實現。什么是神經網絡？神經網絡的核心思想是模仿生物神經系統的結構，特別是大腦中神經元之間的連接方式。

  機器學習 神經網絡

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• 發布了文章 2025-12-16 15:10

  半導體行業正邁入前所未有的“千兆周期”

  

  本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自tomshardware行業分析認為，人工智能時代正在同時重塑芯片市場的各個方面。人工智能的浪潮正以前所未有的深度和廣度重塑全球半導體產業。來自行業巨頭與研究機構的一致預測表明，在人工智能基礎設施建設的史詩級擴張推動下，全球半導體市場有望在本十年結束前突破萬億美元大關。這一被稱為“千兆周期”的產業變革，其核心

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• 發布了文章 2025-12-15 11:40

  2025算力行業深度解析：規模爆發、技術革新與未來機遇

  

  在數字經濟加速滲透的今天，算力已成為像水、電一樣重要的基礎資源。2025年，隨著人工智能、元宇宙等技術的突破性發展，算力行業正迎來前所未有的發展浪潮。本文將從市場規模、技術趨勢和未來展望三大維度，帶您全面洞察2025年算力行業的新變化與新機遇。2025年算力市場呈現“雙輪驅動”格局，智能算力與通用算力協同增長，其中智能算力的爆發式增長成為最顯著特征。1、智能

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• 發布了文章 2025-12-12 11:27

  RISC-V如何變革嵌入式系統設計

  

  本文編譯自SemiconductorDigest在開放式硬件架構、半導體技術的飛速發展，以及市場對可擴展定制計算平臺需求持續增長的推動下，嵌入式系統設計正經歷數十年來最為重大的變革之一。在這些變革趨勢中，RISC-V架構脫穎而出，成為顛覆行業格局的關鍵力量，它所提供的靈活性、成本優勢以及創新自由度，是傳統處理器難以企及的。隨著消費電子、醫療健康、汽車等眾多行

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• 發布了文章 2025-12-11 14:03

  中國信通院發布2025年數字孿生十大關鍵詞

  

  數字孿生作為一種綜合技術應用正在各行各業深化應用，先后經歷從可視化走向智能體、從局部試點邁向全域協同發展。2025年12月4日，第二屆數字孿生技術與產業發展大會暨場景培育與開放創新大會在蘇州舉辦。會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）產業與規劃研究所副所長牟春波正式發布并解讀“2025年數字孿生十大關鍵詞”，十大關鍵詞分別是數字孿生低空經濟、數字孿生

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• 發布了文章 2025-12-10 08:34

  PowerVR上的LLM加速：LLM性能解析

  

  作者：AlexPim，Imagination軟件架構Fellow在Imagination，我們致力于加速大語言模型在日常設備上的運行。在本系列關于大語言模型性能與加速的兩篇博客的首篇中，我們將介紹關鍵性能指標：首次生成Token時間（TTFT）與Token間延遲（ITL）。在下一篇文章中，我們將分享如何在ImaginationGPU上實現高效的Llama.c

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• 發布了文章 2025-12-09 13:56

  一文讀懂LSTM與RNN：從原理到實戰，掌握序列建模核心技術

  

  在AI領域，文本翻譯、語音識別、股價預測等場景都離不開序列數據處理。循環神經網絡（RNN）作為最早的序列建模工具，開創了“記憶歷史信息”的先河；而長短期記憶網絡（LSTM）則通過創新設計，突破了RNN的核心局限。今天，我們從原理、梯度推導到實踐，全面解析這兩大經典模型。一、基礎鋪墊：RNN的核心邏輯與痛點RNN的核心是讓模型“記住過去”——通過隱藏層的循環連

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• 發布了文章 2025-12-05 14:35

  為啥 AI 計算速度這么驚人？—— 聊聊 GPU、內存與并行計算

  

  提到AI，大家常說它“算得快”，其實是指AI能在眨眼間處理海量數據?？伤鼮樯队羞@本事？答案就藏在“GPU+高速內存+并行計算”這trio（組合）里。咱們可以把AI要處理的數據，想象成一大堆“小任務”。比如一張圖片里的每個像素、一段語音里的每段聲波、一句話里的每個詞，都得單獨拿出來計算。而且這些任務可不是幾十個，而是幾百萬、幾億甚至更多，數量特別驚人。CPUG

  AI gpu 內存 并行計算

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