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机器学习十大常见错误：如何高效避坑并提升性能

在机器学习项目中，问题往往在模型训练之前就已埋下伏笔。本文是实践中最常出现的十类错误及相应的解决思路。

2026-05-26 | 机器学习, 大模型, 特征工程

2026年半导体行业迎来历史性开局

未来半导体行业将摆脱传统周期性波动规律，呈现“AI赛道韧性增长、消费赛道持续承压”的分化走势，机遇与风险并存将成为行业新常态。

2026-05-26 | 半导体, 人工智能

读懂人工智能的三个维度

人工智能，早已跳出科幻小说的想象边界，深度融入我们真实的工作与生活，成为重塑时代的重要力量。

2026-05-26 | 人工智能

OpenGL：从实验室到数字世界的图形革命

作为计算机图形学史上最具影响力的API之一，OpenGL推动了游戏开发、科学可视化、影视特效等领域的革新，并培育出庞大的开发者生态。

2026-05-26 | OpenGL

异构算力崛起：新一代AI加速技术全景解析

GPU仍是核心，但仅依靠GPU已不足以支撑未来规模的AI系统。DPU、IPU、CXL与Ultra Ethernet正共同构建新一代异构加速体系。

2026-05-25 | 异构计算, 算力

边缘AI的发展为更智能、更可持续的技术铺平道路

边缘AI不仅仅是技术发展历程中的一座里程碑，还是一个描绘更智能、更可持续未来的愿景。

2026-05-25 | 边缘AI, 边缘计算

人工智能可在元宇宙中构建新世界，但也引发重大的伦理问题

“生成式人工智能很快或将重塑增强现实技术，使其不再只是一种显示设备，而是升级为融入现实世界、具备智能交互能力的辅助工具。”

2026-05-25 | 人工智能, 元宇宙

3D渲染的定义和应用领域

三维渲染（3D rendering）是一种将三维模型数据转化为二维图像的技术，通常利用计算机图形学的方法来实现。

2026-05-25 | 3D渲染, 云渲染

算力为核，虚实共生：数字孪生产线仿真重构现代智能制造

通俗易懂拆解：算力究竟如何赋能数字孪生产线仿真，为制造业数字化转型赋能。

2026-05-22 | 数字孪生, 算力

渲染管线之片段处理

片段处理是图形渲染管线中的一个重要阶段，主要负责对每个片段进行详细的计算和处理，以生成最终的像素颜色。以下是片段处理的主要步骤和相关概念：

2026-05-22 | 渲染管线, 图形渲染

Gartner：中国AI优先型网络安全前沿治理的四大预测

Gartner针对AI使用治理、AI应用安全保护和AI驱动型威胁的防御，为中国的首席信息官（CIO）及其网络安全团队提供了四大前瞻性洞察。

2026-05-22 | Gartner, 网络安全

北京车展释放明确信号：ADAS 已进入“算力竞赛”时代

ADAS 领域最重要的信息，并不是又增加了多少摄像头、雷达或激光雷达配置，而是一个更深层次的确认：智能驾驶正在演变为一场围绕“算力平台”的竞赛......

2026-05-22 | ADAS, 汽车行业

Imagination亮相汽车电子大会：荣获“汽车电子金芯奖·创新企业奖”

在近日举行的汽车电子大会上，Imagination 公司产品总监Rob Fisher出席大会并发表主题演讲，分享了公司在智能汽车GPU领域的最新技术进展与应用实践。

2026-05-21 | Imagination, 汽车电子

OpenGL如何渲染角色模型和实现动画？

所谓“渲染角色模型”，其实就是给OpenGL吐一堆数据（顶点、面、法线、贴图、骨骼信息），它帮你处理好坐标、变换、上色，最后画出来。

2026-05-21 | OpenGL, 环境贴图, 法线贴图, 着色器

深耕ADAS测试：筑牢智能驾驶安全防线

近年来，智能驾驶出现误判现象频发，事故暴露了ADAS从实验室到真实路况的“水土不服”，也凸显了测试环节的重要性。

2026-05-21 | ADAS, 功能安全

物理 AI 为什么离不开边缘计算？

AI 主战场的重心，已经开始往现实世界这一侧偏了。

2026-05-21 | 边缘计算

渲染管线之输出合成

输出合成是图形渲染管线中的最后一个阶段，负责将经过处理的片段（即像素）写入帧缓冲，以生成最终的图像。

2026-05-20 | 渲染管线, 图形渲染

AI时代的数据中心怎么建？基础设施核心问题一文读懂

与传统数据中心相比，人工智能（AI）环境在计算密度、网络带宽、电力供给和散热能力方面都提出显著更高的要求。

2026-05-20 | 数据中心, 人工智能

OpenCL 3.1 来了

OpenCL 3.1 将重要的、经过验证的功能引入核心规范，最显著的是强制 SPIR-V 摄取，这极大地扩展了开发人员在每个符合规范的实现中可以依赖的功能……

2026-05-20 | OpenCL, 异构计算, Khronos, Vulkan

网络安全中的人工智能 - 欺诈检测、网络钓鱼、恶意软件

机器学习和人工智能几乎彻底改变了每一个现代行业，更具体地说，对网络安全行业产生了重大影响。

2026-05-20 | 网络安全, 人工智能, 机器学习

中国信通院联合发布《人工智能模数共振体系研究报告（2026年）》

当前，人工智能技术正加速从单点突破向系统化赋能演进， "模型能力"与"数据要素"的深度融合与共振协同已成为驱动产业智能化转型的核心动能。

2026-05-19 | 人工智能, 中国信通院

机器学习基本概念

机器学习让计算机无需明确编程，自己从大量数据中总结规律来做预测或决策。

2026-05-19 | 机器学习, 监督学习, 算法

图形渲染之纹理过滤

纹理过滤是提高图形渲染质量的关键技术之一。通过有效地处理纹理采样，纹理过滤能够减少锯齿、保留细节、改善视觉效果，并适应动态场景和不同分辨率的需求。

2026-05-19 | 图形渲染, 纹理过滤

半导体增长趋势或于今年终结？

目前，大多数分析机构都认为今年的半导体行业将延续增长趋势。

2026-05-19 | 半导体, AI芯片, 数据中心

2026年，人工智能将如何改变物理安全？

AI驱动的系统能够实时分析来自视频、传感器与网络的多模态数据，减少人为疏漏，更快速地识别并处置潜在风险。

2026-05-18 | 人工智能

芯片界的“安卓”时刻，RISC-V 凭什么让全球巨头纷纷入场？

随着RISC-V迈向汽车、电力、工业信息安全等关键领域，测评的意义早已超越了单纯的检测，它成为了连接技术创新与市场信任的唯一桥梁。

2026-05-18 | RISC-V

GPU服务器如何成为高性能计算与AI发展的核心驱动力

GPU服务器身为现代算力引擎，其地位会越发稳固，进而促使科学研究与产业应用的边界持续拓展。

2026-05-18 | 高性能计算, GPU, 图形渲染

Imagination 五月Newsletter：第一期

Imagination 五月Newsletter：第一期

2026-05-18 | Imagination, newsletter

数据中心会过时吗？

在云计算、大规模AI、自动化与边缘计算快速发展的今天，传统数据中心确实正面临前所未有的压力。但问题并不是“数据中心是否会消失”，而是“数据中心将以怎样的形态演变”。

2026-05-15 | 数据中心, 云计算, 边缘计算

机器学习训练模型：参数优化的核心揭秘

训练模型在机器学习中的核心任务是确定模型函数的参数，以使模型能够更好地拟合数据并完成任务。

2026-05-15 | 机器学习, 大模型

从幻想到现实：2026年的元宇宙，已经长成什么模样？

元宇宙技术开发，本质上就是用一系列前沿技术，搭建一个“虚实互通、持久在线”的三维虚拟世界，让我们能以更自然的方式，在数字空间里实现互动、创造和价值流转。

2026-05-15 | 元宇宙, 虚拟现实

Chiplet，正在改变芯片制造

Chiplet带来的改变远不止架构，它们还在改变芯片的制造方式。

2026-05-15 | 人工智能, Chiplet

Vulkan SC SDK 发布

该 SDK 取代了之前分别安装和配置每个组件的流程，并在安装过程中提供可选的自动环境设置和流水线缓存编译器发现功能。

2026-05-14 | Vulkan, SDK

图像识别开发实战：从算法到应用

图像识别开发实战是一个复杂但充满挑战的任务，它涵盖了从算法选择、模型训练到实际应用的多个环节。

2026-05-14 | 图像识别, 算法

你应该知道的10个AI芯片术语

AI 芯片领域发展迅速，芯片是每一种AI体验的基础，理解软件背后的硬件从未像现在这样重要。

2026-05-14 | AI芯片, AI加速器, AI模型

租用GPU如何测试性能？提升计算力，选择适合的GPU至关重要

如何测试租用的GPU性能，确保其能够满足业务需求，成为了许多人面临的一大难题。

2026-05-14 | GPU性能, 深度学习, 高性能计算, 并行计算

科技巨头为何疯狂投入AI芯片：真正的驱动力是什么？

近年来，全球科技行业正以前所未有的速度向人工智能基础设施倾斜，尤其是AI专用芯片。预计到2026年，人工智能相关企业在基础设施方面的投资将超过5000亿美元。

2026-05-13 | AI芯片

多重采样抗锯齿（MSAA）

多重采样抗锯齿是一种高效的抗锯齿技术，旨在减少图形渲染中的锯齿现象。

2026-05-13 | 抗锯齿, OpenGL, 实时渲染

为何光电路交换正成为AI数据中心的核心刚需

AI集群普遍搭载数万块GPU，顶级超大规模系统正朝着数十万GPU的规模演进。

2026-05-13 | 数据中心

深度学习指南：AI 模型中的冻结层技术

冻结层是迁移学习中最实用的技术之一。通过重用预训练模型学习的强大特征并仅微调重要的层，你可以节省训练时间，降低计算成本，同时仍然实现高精度。

2026-05-13 | 深度学习, AI 模型