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为何GPU无法运行超长Shader?

Shader长度受限的根本原因在于硬件资源瓶颈和平台兼容性,而不仅仅是执行耗时问题。

半导体晶圆厂的安全防护之道

在风险高企的芯片制造领域,安全防护不仅是一门技术学科,更是实现生产安全、稳定、持续高效运转的基石。

Gartner预测:2026年六大关键网络安全趋势

根据Gartner最新研究,人工智能、地缘政治紧张局势和监管不确定性将成为影响网络安全格局的核心驱动因素。

量子计算时代即将来临,全球需加速构建后量子安全防线

面对量子计算技术的飞速发展,近日,谷歌发布了一份重要声明,呼吁全球各界立即采取行动,为即将到来的“量子时代”构建数字安全防线。

2030年:边缘计算或成数据处理新主导

业内普遍预判,至2030年,边缘计算将全面超越中央数据中心,成为全球数据处理领域的绝对主导力量,深刻改写数字经济的发展格局。

移动端全屏后处理优化关键

移动端全屏后处理优化核心在于降低分辨率,可节省内存带宽、减少片元着色器计算量并缓解Tile缓存压力。

Imagination Technologies 任命 Markus Mosen 为首席执行官

这位经验丰富的半导体行业领导者将为 Imagination 的客户提供稳健的领导力、卓越的运营能力以及出色的客户体验

全球互联互通的未来:2026年的人工智能、韧性和公平性

从人工智能的影响到对韧性和信任日益增长的重视,未来一年需要大胆的战略和集体行动,以确保发展既公平又可持续。

深度学习中如何对模型参数进行分组优化

在深度学习中,不同的参数(如权重和偏置、不同层的参数)可能需要不同的优化策略。

在AI基础设施中部署大语言模型的三大举措

Gartner预测,到2028年,中国70%的大型企业将为大语言模型在AI基础设施上的部署建立完善的治理框架,而2025年这一比例不足10%。

2026年数据中心存储技术发展趋势

人工智能与存储交汇领域将涌现哪些全新挑战?标准与最佳实践又将其怎样的作用?

中国AI大模型:从技术突围到生态重构的破局之路

中国AI大模型市场在近年来呈现出爆发式增长态势,成为全球人工智能领域中不容忽视的力量。

延迟渲染:高效光照计算的秘密

延迟渲染与传统多Pass渲染的核心区别在于处理几何与光照的方式。

深度卷积神经网络(CNN)— GoogLeNet

GoogLeNet 的主要特点是引入了 Inception 模块,通过在网络中并行组合多种不同尺度的卷积核,同时显著减少了参数量和计算成本。

程序化纹理技术:缩减90%文件大小,让3D工作流飞起来

程序化纹理不只是为了节省空间,它代表了一种追求扩展性、效率与灵活性的思维转变。

深度卷积神经网络(CNN)— NiN

NiN 网络通过引入 网络中的网络(Network in Network) 和 全局平均池化(GAP),显著增强了卷积神经网络的非线性表示能力,同时减少了参数量。

专家观点 | 浮点运算的现代发展趋势

浮点运算提供了一种标准范式,使得计算机用户既能表示实数,又能在计算精度与处理性能之间实现动态权衡。

轻量渲染管线VS传统渲染管线

传统管线与轻量管线二者核心功能相同,但侧重点不同:传统管线追求画质,轻量管线注重效率。

从训练到推理:大模型算力需求的新拐点已至

随着大模型技术的成熟和应用落地,推理算力正在成为市场关注的新焦点。

先进封装:后摩尔时代的芯片突围之路

在半导体发展的漫长进程中,摩尔定律就像一盏明灯,指引着行业不断向前。