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• 一文看懂AI訓練、推理與訓推一體的底層關系2025-09-19 11:58

  

  我們正在參加全球電子成就獎的評選，歡迎大家?guī)臀覀兺镀薄x謝支持很多人聽過“大模型”，但沒搞懂兩件事。我們總說AI有多強，但真正決定AI能否落地的，是它的兩個階段：訓練（Training）和推理（Inference）。它們就像“學霸的高考備考”和“考試當天的答題表現”，缺一不可。1、什么是AI訓練（Training）？通過大量數據訓練模型參數，使其具備特定

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• 芯粒技術的專利保護挑戰(zhàn)與應對策略2025-09-18 12:15

  

  本文由TechSugar編譯自SemiWiki在半導體行業(yè)中，許多產品由獨立制造和分銷的組件組裝而成，這一特點為商業(yè)專利保護帶來了特殊考量。而芯粒（Chiplet）的出現，則打破了這種傳統(tǒng)模式，它所涉及的專利保護問題多樣且復雜。芯粒技術：后摩爾時代的創(chuàng)新突破系統(tǒng)級芯片（System-on-a-Chip，簡稱SoC）作為集成電路領域的核心產品，能夠在單一封裝內

  chiplet 半導體 芯粒 集成電路 1199瀏覽量

• 神經網絡的并行計算與加速技術2025-09-17 13:31

  

  隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，神經網絡在眾多領域展現出了巨大的潛力和廣泛的應用前景。然而，神經網絡模型的復雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計算速度慢、訓練時間長等問題。因此，并行計算與加速技術在神經網絡研究和應用中變得至關重要，它們能夠顯著提升神經網絡的性能和效率，滿足實際應用中對快速響應和大規(guī)模數據處理的需求。神經網絡并行

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• 算力賦能未來：自動駕駛如何從科幻駛入現實？2025-09-16 11:40

  

  當一輛汽車以120km/h飛馳時，每0.1秒的決策延遲就意味著3.3米的“生死距離”。而現在，自動駕駛車輛能在毫秒間完成剎車、變道甚至緊急避障——這背后，是算力在無聲地重塑人類出行方式。感知系統(tǒng)自動駕駛汽車依賴激光雷達、攝像頭等多源傳感器實時采集周圍環(huán)境數據。這些數據需要強大的算力來快速處理和分析，以識別道路、車輛、行人、交通標志等

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• 量子機器學習入門：三種數據編碼方法對比與應用2025-09-15 10:27

  

  在傳統(tǒng)機器學習中數據編碼確實相對直觀：獨熱編碼處理類別變量，標準化調整數值范圍，然后直接輸入模型訓練。整個過程更像是數據清洗，而非核心算法組件。量子機器學習的編碼完全是另一回事。傳統(tǒng)算法可以直接消化特征向量[0.7,1.2,-0.3]，但量子電路運行在概率幅和量子態(tài)的數學空間里。你的每個編碼決策——是用角度旋轉、振幅映射還是基態(tài)表示——都在重新定義信息在量子

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• Imagination亮相汽車芯片產業(yè)大會 深入解讀高安全GPU+AI融合計算架構2025-09-12 18:10

  

  9月12日，由蓋世汽車主辦的2025第五屆全球汽車芯片產業(yè)大會在上海啟幕。本次大會以“芯”動汽車智引未來為主題，圍繞車規(guī)級芯片標準與安全認證、車企自研芯片、智能輔助駕駛芯片、高算力智能座艙SoC等熱門話題展開深度交流與探討。Imagination技術總監(jiān)艾克出席活動，發(fā)表了《驅動未來：面向智能駕艙的高安全GPU+AI融合計算架構》的主題演講。艾克首先介紹了目

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• 小白學大模型：大模型加速的秘密 FlashAttention 1/2/32025-09-10 09:28

  

  在Transformer架構中，注意力機制的計算復雜度與序列長度（即文本長度）呈平方關系()。這意味著，當模型需要處理更長的文本時（比如從幾千個詞到幾萬個詞），計算時間和所需的內存會急劇增加。最開始的標準注意力機制存在兩個主要問題：內存占用高：模型需要生成一個巨大的注意力矩陣(N×N)。這個矩陣需要被保存在高帶寬內存(HBM)中。對于長序列，這很快就會超出G

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• 手把手教你設計Chiplet2025-09-04 11:51

  

  我們正在參加全球電子成就獎的評選，歡迎大家?guī)臀覀兺镀薄x謝支持來源：內容由半導體行業(yè)觀察編譯自semiengineeringChiplet是一種滿足持續(xù)增長的計算能力和I/O帶寬需求的方法，它將SoC功能拆分成更小的異構或同構芯片（稱為芯片集），并將這些Chiplet集成到單個系統(tǒng)級封裝(SIP)中，其中總硅片尺寸可能超過單個SoC的光罩尺寸。SIP不僅

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• 從自然仿真到智能調度——GPU并行計算的多場景突破2025-09-03 10:32

  

  我們正在參加全球電子成就獎的評選，歡迎大家?guī)臀覀兺镀薄x謝支持隨著復雜計算問題的不斷涌現，傳統(tǒng)的CPU串行計算在處理大規(guī)模數據與高并發(fā)任務時逐漸顯露瓶頸。GPU（圖形處理單元）憑借其高度并行的體系結構，成為科學仿真與智能調度的核心計算平臺。在自然現象模擬中，風沙流、流體力學等問題往往涉及海量粒子間的相互作用，計算負擔極為沉重，而GPU的并行鄰居搜索與空間

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• 3萬字長文！深度解析大語言模型LLM原理2025-09-02 13:34

  

  我們正在參加全球電子成就獎的評選，歡迎大家?guī)臀覀兺镀薄x謝支持本文轉自：騰訊技術工程作者：royceshao大語言模型LLM的精妙之處在于很好地利用數學解決了工業(yè)場景的問題，筆者基于過往工程經驗繼續(xù)追本溯源，與騰訊學堂合作撰寫本文，嘗試讓人人都能懂大語言模型的基礎原理。1、大語言模型簡述截止到2025年“大模型”一般泛指“超大參數模型”，參數是指深度神經

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