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• 分塊延遲渲染架構能否在桌面領域立足？2025-11-25 08:34

  

  Imagination的PowerVRGPU架構始終是高效能的代名詞。我們的IP技術在移動設備、消費電子及其他嵌入式領域奠定了聲譽，這些領域的SoC設計方案往往需要優先考慮電池續航與芯片面積。然而在桌面市場，顯卡所需的GPUIP要求則大不相同：高性能：主流顯卡需達到20TFLOPS算力與300GPixel/s渲染能力方能立足；高端游戲顯卡的性能標準更為嚴苛先

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• ICCAD 2025：Imagination展示E系列GPU創新技術與多元生態應用2025-11-24 18:14

  

  近日在成都舉辦的第31屆ICCAD-expo2025展會上，ImaginationTechnologies精彩亮相，通過技術演講、產品demo展示以及與業界伙伴的深入交流，全面呈現了我們在GPU與計算領域的創新成果，特別是新一代E系列GPU的強大性能與廣泛應用前景。一主題演講：E系列GPU引領AI與圖形融合新紀元在展會同期技術論壇上，Imagination工

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• 算力行業名詞解讀，三分鐘離智算更近一步！2025-11-21 10:25

  

  1.算力基礎設施是集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的新型信息基礎設施，可實現信息的集中計算、存儲、傳輸與應用，呈現多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征，對助推產業轉型升級、賦能我國科技創新、滿足人民美好生活和實現社會高效能治理具有重要意義。2.計算力（ComputationalPower，CP）是數據中心服務器對數據處理并實現結果輸出的一種

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• 數據智能的安全困境，如何用 AI 破解？2025-11-20 19:00

  

  一、高安全防護護航數據與智能融合新范式（一）智能化數據安全治理體系加速升級政策層面，2024年來，全球數據安全治理政策法規加速向“精細化”演進。國家數據局成立后，推動數據要素市場化配套政策加速落地，如《數據要素×三年行動計劃》進一步深化，促進數據流通與安全協同發展，明確數據分類分級、跨境流動等細則。《網絡數據安全管理條例》于2025年1月1日正式施行，構建起

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• 李飛飛萬字長文：空間智能是AI的下一個十年2025-11-19 21:20

  

  1950年，當計算機不過是自動化算術和簡單邏輯的代名詞時，艾倫·圖靈提出了一個至今仍有回響的問題：機器能思考嗎？他以非凡

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• 物理人工智能面臨的安全風險2025-11-17 10:54

  

  具備通用人工智能的人形機器人距離真正進入我們的日常生活還有數年時間，但特定應用領域的機器人早已問世。從亞馬遜物流中心的機器人車隊，到手術室的外科手術機器人、搜救機器狗、自主無人機和最后一公里配送機器人，再到常見的掃地機器人，物理人工智能系統正變得越來越智能，也越來越貼近人類生活。先進的3D傳感器、人工智能攝像頭、語音接口

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• 客戶案例 ｜ Imagination GPU助力安霸 CV3-AD655 環視系統2025-11-14 10:29

  

  安霸的CV3-AD655智能駕駛AI域控制器將高能效計算能力與Imagination的IMGBXMGPU相結合，為L2++/L3級車輛實現實時環視可視化。本案例介紹了行業正向集中式域控制器架構的轉變，概述了CV3-AD產品家族及其中端型號CV3-AD655，闡釋了GPU的作用及其在提升駕駛員感知與信任方面的重要意義，說明了為什么安霸選擇Imagination

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• 量子AI，芯片的新解藥2025-11-12 09:40

  

  本文由半導體產業縱橫(ID：ICVIEWS)編譯自eletimes量子AI助力，半導體供應鏈韌性升級。幾十年來，硅一直是計算機發展的主要驅動力，但摩爾定律如今已接近極限。隨著對芯片速度和能效要求的不斷提高，由于供應短缺和地緣政治緊張局勢，供應鏈面臨的壓力前所未有。這就是人工智能和量子計算發揮作用的地方。這并非科幻小說；它們正在幫助發現新的半導體材料，并優化晶

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• 半導體行業能從游戲行業借鑒的5大經驗2025-11-11 08:32

  

  本文由TechSugar編譯自SemiWiki半導體領域一直是科技創新的核心驅動力，小到智能手機，大到最新的人工智能突破性成果，皆由其提供技術支撐。然而，隨著芯片復雜度不斷提升，市場需求持續激增，固守傳統的研發周期模式或正導致設計團隊陷入停滯，進而拖累創新步伐。與之形成鮮明對比的是，游戲行業已將快速迭代式研發與深度用戶導向模式打磨得十分成熟。游戲開發者發布產

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• 4種神經網絡不確定性估計方法對比與代碼實現2025-11-10 10:41

  

  回歸任務在實際應用中隨處可見——天氣預報、自動駕駛、醫療診斷、經濟預測、能耗分析，但大部分回歸模型只給出一個預測值，對這個值到底有多靠譜卻只字不提。這在某些應用場景下會造成很多問題，比如用模型預測患者血壓，假設輸出是120/80這樣的正常值，表面看沒問題。但如果模型其實對這個預測很不確定呢？這時候光看數值就不夠了。神經網絡有幾種方法可以在給出預測的同時估計不

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