RISC-V：开源指令集如何重塑全球芯片格局随着物联网、人工智能和边缘计算的爆发，行业对更灵活、更开放的底层架构需求日益迫切。正是在这样的时代背景下，RISC-V作为一种开源指令集架构，正以破竹之势重塑全球芯片产业的版图。 
汽车以太网：智能汽车的“神经主干”智能汽车上，摄像头、毫米波雷达、激光雷达、域控制器、中央计算平台之间每秒要搬运的数据量以 Gbps 计——承担这条数据主干的，就是汽车以太网。本文讲清三件事：它是什么、为什么 ADAS 非它不可、最快能跑多快。 
GPU的计算方式有什么不同GPU的计算方式与CPU的核心差异可以用一个通俗的比喻来理解：CPU像几个“聪明但人少”的工程师团队，擅长处理复杂逻辑；而GPU则是“成千上万人同时搬砖”的工人群体，专攻简单重复的大规模任务。 
芯粒落地，为何亟需加快仿真速度？半导体产业的关注点已经不再是要不要采用芯粒技术，而是如何实现芯粒技术的规模化落地。IDTechEx的研究表明，芯粒正在数据中心、AI基础设施、电信以及汽车领域发挥关键作用，帮助行业突破工艺缩放的限制、提升良率，并降低成本。 
计算机视觉五大趋势正重塑机器的「眼睛」到 2026 年，全球计算机视觉的市场价值预计将增长至 486 亿美元，年复合增长率（CAGR）达到 30%。这些增长由生成式 AI、边缘 AI 与 3D 视觉创新所驱动，且各个方向都在全面扩张。 
AI越聪明，耗电越恐怖，绿色算力为什么越来越重要？未来的算力竞争，比拼的不只是总算力、卡的数量，更是PUE水平、绿电供给能力、算力调度效率，是“算得强”与“算得绿”的双向奔赴。当智慧遇上绿色电力，人工智能产业才能真正实现可持续的高质量发展。 
八大趋势读懂 2026 人工智能：AI 从 “聊天工具” 变成产业底层生产力2026 年是 AI 产业从模型竞赛全面转向价值兑现的拐点之年。行业告别单纯比拼参数的内卷时代，重心转向智能体落地、算力基建升级、行业商业化、AI 安全治理，叠加新质生产力顶层政策推动，AI 正式从互联网应用工具，升级为千行百业的数字生产力底座。 
CPU-GPU协作渲染：核心机制与异步流水线调优这篇就把CPU和GPU之间的协作逻辑、任务划分、内存流转、同步机制这些核心内容摊开讲清楚，结合实际调优过程中踩过的坑，适合刚入门的图形学开发者，也适合正在为帧时间发愁的引擎使用者。 
工信部：以人形机器人为小切口，带动具身智能大产业发展工业和信息化部深入贯彻党中央、国务院决策部署，坚持以应用为牵引，着力加强场景开放，带动技术创新和产业发展，深化生态建设和开放合作，推动以人形机器人为代表的具身智能产业实现三个“加速”。 
UE卡通渲染实战：色阶、描边与高光全解析UE的默认光照模型是基于物理的，它追求的是能量守恒和真实感。漫反射用Lambert，高光用GGX，阴影用级联阴影贴图加距离场环境光遮蔽。但卡通渲染要的是“人为控制的色阶”和“清晰的轮廓线”，它不追求物理正确，追求的是视觉上的干净和可控。 
以太网快速演进，连接更多GPU未来不仅属于那些拥有最大规模GPU集群的人，更属于那些能够将分布式计算、数据和内存资源整合为一个智能系统的人。以太网的下一个篇章将取决于它能否提供使该系统成为可能的、可适应的、可观测的和高弹性的连接。 
Gartner发布2027年十大战略技术趋势Gartner近日公布2027年企业机构需要关注的十大战略技术趋势。Gartner分析师在Gartner IT Symposium/Xpo上展示了相关研究成果。 
人工智能算法的偏见与公平性这两项技术携手，共同塑造一个更快、更高效、更易获取的人工智能未来。AI 在日常生活中的存在感不断增强，将催生对专用硬件组件的需求——其中包括 NPU 与 GPU，它们将为接下来的计算演进奠定基础框架。 
技术白皮书：不止于图形，Imagination E 系列 GPU 如何释放边缘 AI 潜能？Imagination E 系列 GPU，以融合加速架构重新定义边缘设备的 GPU 能力。想深入了解 E 系列如何实现图形与 AI 计算融合？注册并下载《Imagination E 系列 GPU 白皮书》，深入了解其核心架构、关键技术与应用潜力。 
从开源驱动到完整软件栈：Imagination 助力 RISC-V 图形生态发展Imagination参与2026 RISC-V中国峰会，通过展台展示与技术分享，呈现公司在推动 RISC-V 生态图形能力发展方面的技术进展。 