报告既覆盖 AI 模型迭代、多模态融合等技术核心，也深入 AI 在文艺、教育、医疗、工业等领域的落地，同时分析中美 AI 竞争格局与伦理风险，为行业提供全景参考。

在3D渲染中，我们经常会发现不同材质的渲染速度差异巨大。

在数字化浪潮席卷全球的当下，算力已成为推动各行业发展的核心动力。

人工智能/机器学习工作负载主要由向量和矩阵运算构成，GPU 和 TPU 在这些方面表现出色——但代价是消耗大量电力并增加架构复杂性。

XSR 即 Extra Short Reach，是一种专为Die to Die之间的超短距离互连而设计的芯片间互连技术。

近年来，随着人工智能（AI）的崛起和数字化进程的加速，网络安全格局发生了剧烈变化，CISO们每天都面临前所未有的艰巨挑战。

回顾中国智能网联汽车十年标准化工作，总结十大标志性成果。

当前，我国大模型一体机技术能力持续突破、产业生态初具规模、应用场景百花齐放，但仍面临技术自主创新能力较为薄弱、应用场景适配难、安全隐私保障机制待完善等挑战。

11个你应该避免向ChatGPT寻求建议的领域。

人工智能工具的普及似乎完美地填补了人才短缺的空白，但仔细观察就会发现，这些技能并非完全重叠。

随着新能源汽车与智能驾驶的快速普及，整车厂的体系要求正在从“质量保证”升级为“安全保证”。

提起信息化、数字化、智能化这些词，是不是总觉得绕来绕去分不清？本文用大白话给大家捋捋清楚。

当前，汽车与信息通信跨行业融合发展持续深入，汽车网联应用服务日益丰富，智能网联已成为全球汽车产业升级发展的核心焦点。

池化层也被称为下采样层，是深度学习神经网络中常用的一种层级结构。它通常紧跟在卷积层之后，对卷积层输出的特征图进行下采样操作。

当你在手机上使用AI助手时，当工厂里的机器人进行精密操作时，当自动驾驶汽车做出实时决策时，背后都需要毫秒级的算力响应。

Draw Call仅仅是一条指令！Draw Call指令从CPU传到GPU，渲染一个网格。

神经网络的强大之处在于，只需要提供输入和输出的数据，网络通过训练可以自动学习输入与输出之间的复杂非线性关系，而无需人为地设计特征提取的规则。

随着人工智能产业的持续升温，GPU与ASIC的竞争将推动整个AI芯片行业不断突破性能、功耗和成本的边界，为人工智能技术的规模化应用注入源源不断的算力动力……

本文将带你快速了解这三种芯片设计的核心概念与差异。

RISC-V 作为一套开源开放的指令集架构，为我国芯片设计提供了一条全新技术路径，行业目前正在多领域推进RISC-V研发与产业化进程。