DenseNet 在 ImageNet 和其他计算机视觉任务上表现出色，解决了传统卷积神经网络（CNN）中可能存在的梯度消失和特征复用效率低的问题。

构建深度学习模型时，你必须做出许多看似随意的决定：应该堆叠多少层？每层包含多少个单元或过滤器？激活函数应该使用relu还是其他函数？

随着工作负载持续扩张，能效如今已与原始性能同等关键。对于研发AI芯片的工程师而言，核心挑战不再仅仅是加速模型运行，而是在每瓦功耗下实现性能最大化。

现代GPU硬件普遍自带Early-Z技术，能够提前丢弃被遮挡像素以提高渲染效率。

从功能汽车到智能体，从出行工具到移动生活空间，AI与汽车的融合已驶入不可逆的快车道。这场变革不仅是技术的升级，更是产业生态、商业模式和人类生活方式的重构。

随着传统芯片架构在功耗、散热和空间方面逼近物理极限，小芯片架构（chiplet architecture）正在兴起，有望为高性能计算（HPC）开辟一条新的发展道路。

在半导体行业的大部分发展历程中，污染问题都被视为颗粒物问题。良率损失可以追溯到异物落在不该落的地方，而工艺控制的重点在于过滤、清洗和分类。

随着传统芯片架构在功耗、散热和空间方面逼近物理极限，一种新型架构正在兴起，有望为高性能计算开辟一条新的发展道路，这种架构被称为Chiplet架构。

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。

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。