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一块GPU是如何设计的从“要做一颗什么样的 GPU？”一直到“把 RTL 冻结准备流片（tape-out）”。
近期发布的10项汽车芯片产品标准近期发布的10项汽车芯片产品标准涵盖了控制、计算、安全、通信、传感等关键领域，为汽车芯片的设计开发、测试评估与选型应用提供了统一的技术依据……
RISC-V芯片为什么点亮了，还要测几百万次？对于深耕半导体行业的工程师而言，一次成功的点亮，仅仅证明芯片具备基础工作能力，距离稳定可靠、适配量产、适配多场景使用还有极大的差距。
谈谈游戏中资源格式不合理导致的危害很多Unity开发者容易误解“图片文件小=内存占用小”，其实运行时纹理内存占用和图片文件格式/大小关系不大，而是和导入设置（Texture Importer）密切相关。
轨道数据中心：现阶段仍只是升级版卫星搭载额外星载计算能力的卫星星座，距离为地面上的人类处理完整AI工作负载仍有数步之遥。
具身智能解读：机器人如何通过交互学习与那些基于人工标注数据运行的聊天机器人或推荐引擎不同，具身智能通过在真实世界中移动、触碰和互动来生成自己的数据。
智能座舱的下一步，不是加功能，而是懂场景汽车HMI正在发生的变化，正是从展示功能，转向理解场景、组织服务。
Unity帧率高≠画面流畅？揭秘游戏流畅真相Unity帧率高只是流畅的基础，只有帧率稳定、输入响应快、显示器刷新率匹配、动画插值平滑，玩家才能真正看到流畅的画面！
算力底座如何支撑柔性制造工业大模型？制造业柔性转型，既要会 “思考” 的工业大模型统筹全局生产，也要能 “调配” 的算力底座稳定承载 AI 任务。
AI数据中心：一个热门却难以定义的术语"AI数据中心"这个术语在现代数据中心讨论中出现频率越来越高。考虑到现代AI技术对数据中心及其内部基础设施提出了全新要求，这并不令人意外。

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人工智能，被哪些芯片卡脖子了？人工智能正以惊人的速度发展，堪称我们这个时代最伟大的工业革命。人工智能的应用日益普及，但大多数应用仍处于早期学习阶段。
工业领域具身智能机器人训练数据集2.0正式发布！近日，中国信通院两化所于2026工业互联网大会正式发布工业领域具身智能机器人训练数据集2.0。
机器学习的模型类型（Model Types）传统机器学习模型，深度学习模型，概率图模型，集成学习模型，聚类与降维模型，强化学习模型，生成模型，其他模型。
谷歌云《2026年AI智能体趋势报告》Google Cloud 最新发布的《2026年AI智能体趋势报告》指出：AI不再只是“回答问题”，而是能够理解目标、规划路径、自动执行，成为每一位医生、科学家、管理员的“超级助手”。
这4大瓶颈，困住了 AI 算力人工智能产业正飞速发展，这是我们这个时代规模最大的工业变革。AI落地应用持续普及，但绝大多数企业仍处于早期探索阶段。
人工智能是否正在成为一种新的能源技术？人工智能不仅是一种新的用电需求，更可能成为一种重新组织电力消费方式的新型能源技术。
厨房短板效应：揭秘性能瓶颈优化之道性能优化是一个持续迭代的过程，需要团队协作和全链路分析。通过建立性能优化文化、设定性能基线、进行性能回归测试，可以持续提升系统性能，确保高效运转。
汽车半导体市场规模将加速增长，预计到2035年年复合增长率为7.20%汽车半导体市场趋势涵盖了专为汽车应用而设计的半导体器件的设计、制造和分销。预计到2035年达到2138.8亿美元。
半导体测试探针：芯片质量的“第一道守门人”探针虽小，却直接决定了测试的准确性和生产效率，是贯穿半导体产品设计、制造、封装全过程的质量控制基石。
中国信通院洞察“人工智能背景下的数据安全八大发展趋势”中国信通院云计算与数字化研究所开源和软件安全部主任郭雪对“人工智能背景下的数据安全八大发展趋势”进行了洞察。
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