电子创新网 Imgtec 社区 | 电子创新网

异构算力为什么成了全行业的必答题

训练和推理要的东西不一样，一块芯片已经伺候不了所有活儿，异构算力就这么变成了一道必答题。

2026-10-09 | 异构算力

一文读懂算力，从 FLOPS、GPU 到智算中心与“东数西算”

算力究竟是什么？为什么同样是“100P”，实际能力可能完全不同？为什么建设算力中心还要同时讨论网络、存储、电力、液冷和绿电？这篇文章用一套尽量直观的方式，把算力背后的核心概念讲清楚。

2026-10-09 | 算力, FLOPS, 智算中心

从晶体管到神经网络：GPU如何走到今天，又将去向何方

近期我们一直在向中国客户和媒体展示E系列。它背后的故事经历了一个非凡的转折：原本为绘制图像而打造的硬件，帮助现代AI成为可能。如今，AI正在帮助它绘图、思考和创作。

2026-10-09 | 晶体管, 神经网络, GPU

抗锯齿与常见抗锯齿类型总结

抗锯齿技术通过平滑边缘和细节，提升图像的视觉质量，使得图像看起来更加自然和真实。

2026-10-08 | 抗锯齿

在 E 系列上使用 llama.cpp 和千问3.5 运行 OpenCode

随着边缘 AI 从单次提示演变为持久化、会使用工具的助手，这种灵活性与加速能力的结合变得越来越重要。我们还计划将开发的优化方案回流到 llama.cpp 中，以便更广泛的社区能够从这些性能优化中受益，并在各个平台上在此基础上进行扩展。

2026-10-08 | E系列GPU, 边缘AI

Gartner最新报告：物理AI不是一项技术，而是一场协同作战

物理AI的价值，不在于单点突破，而在于多种能力的协同配合。

2026-10-08 | 物理AI, Gartner

边缘AI芯片，挑战重重

驾驭边缘人工智能领域需要工程团队转变思维模式。成功不再仅仅取决于最大化理论峰值计算能力，而是要在芯片寿命和软件快速迭代之间取得平衡。

2026-10-08 | 边缘AI, AI芯片

驱动下一代AI数据中心的7项关键技术

下一代AI数据中心的竞争重点已经不只是增加服务器数量，而是围绕芯片、内存、网络、散热、电力和部署方式建立更加协同的基础设施体系。

2026-09-30 | 数据中心, AI算力

物理AI进厂：机器正在学会自己拿主意

Physical AI（物理AI）标志着一次重大跨越——它告别了简单重复的自动化任务。借助基础AI模型的进步，机器人与机器人软件如今能够感知、推理、决策，并在真实的商业、医疗和制造环境中自主作业。

2026-09-30 | 物理AI, 机器人, 具身智能

移动端 MSAA 抗锯齿性能分析：画质收益与 GPU 成本权衡

MSAA 常被简单理解为“开了画面更清晰”，但它的收益主要集中在几何边缘，代价则与渲染路径、分辨率、目标格式和带宽密切相关。本文从四个角度，给出一套更工程化的判断方式。

2026-09-29 | MSAA, 抗锯齿, GPU性能

数据中心最大瓶颈，转移到芯片内部

在超大规模数据中心，限制因素不再是能够部署多少加速器，而是能够有效输送、分配和利用多少能源。在许多环境中，容量上限并非由芯片密度决定，而是由系统和设施能够承受的功率决定。

2026-09-29 | 数据中心

以假乱真的秘密：PBR 贴图家族全解析

学会驾驭它们，你便掌握了那门迷人的技艺——不是去粉饰虚假，而是去还原真实。

2026-09-28 | PBR, 图形渲染

当所有人都在追NPU，Imagination为什么反而押注GPU？

Imagination没有因为AI的到来而弱化GPU，反而进一步强化“GPU-First”战略：把矩阵计算、低精度AI、神经渲染等能力更深地融入GPU架构，希望让GPU从传统的图形处理器，进一步成为一个在端侧能够同时承载图形、通用计算和AI的可编程计算中心。

2026-09-28 | 边缘AI, GPU

英澳加新联合发布：AI如何改变网络防御

人工智能正在快速改变网络安全环境。一方面，攻击者开始利用AI提高网络攻击的速度和规模；另一方面，防御方也可以利用AI加强风险判断、威胁检测、事件响应和恢复。

2026-09-28 | 网络安全, AI安全

2026年AI技术发展的7大趋势

进入2026年，AI开始进一步嵌入业务流程、基础设施和生产运营，影响企业如何处理数据、配置算力、管理网络以及衡量技术投入。

2026-09-28 | 物理AI, AI安全, AI模型

“边境税”之战：Imagination E系列与GPU的“重心”赌局

在边缘侧，没有无限的功耗预算，也没有无限的带宽冗余。谁能用更少的资源做更多的事，谁就能在端侧AI的长跑中胜出。E系列的发布，正是Imagination对这一逻辑的极致践行……

2026-09-24 | E系列GPU, 边缘AI

下一代半导体，哪些黑科技值得押注？

纵观半导体产业的发展趋势，后摩尔时代的竞争，早已不是单一制程的比拼，而是材料、架构、形态、逻辑的全方位革新。

2026-09-24 | 半导体, AI大模型, 芯片设计

RISC-V为什么越来越需要"标准答案"？

规范由自然语言和形式化描述共同构成，不同团队在微架构上做出不同权衡，可能导致同一指令在不同芯片上执行结果不一致，威胁兼容性与系统稳定性。

2026-09-24 | RISC-V, 高性能计算

2030年前AI数据中心的6大趋势

进入2030年前，AI数据中心将继续向大型化、高密度化、液冷化和智能化发展。相比单纯增加服务器数量，如何让算力、电力、网络和散热形成高效协同，将成为下一阶段数据中心建设的关键。

2026-09-23 | 数据中心

中国信通院标准所发布《量子计算发展态势研究报告（2026年）》

量子计算基于量子比特，利用量子叠加、量子纠缠等量子物理特性赋能高效并行运算，有望为复杂计算问题求解提供指数级运算加速，成为未来算力跨越式突破的重要方向。

2026-09-23 | 量子计算

端侧AI，GPU重新崛起！

长期以来，为了应对图像渲染、语音识别、计算机视觉及神经网络推理等多元化任务，芯片厂商往往倾向于在SoC中不断叠加专用的加速模块——CPU、GPU、DSP与NPU各司其职。

2026-09-23 | 边缘计算, GPU

芯片圈：制程、堆叠、新材料，三条赛道卷疯了

为了突破性能、功耗、成本的不可能三角，全球芯片产业彻底分化，扎堆涌入三条核心赛道——先进制程微缩、三维立体堆叠、颠覆性新材料替代。

2026-09-23 | 摩尔定律, 先进制程, 半导体

数据中心半导体，五年冲刺1.5万亿美元

数据中心半导体行业的“系统级竞争”时代已然来临。

2026-09-22 | 数据中心, 半导体

GPU 正在成为端侧推理的融合中心——Imagination谈端侧芯片的下一个十年

Imagination 技术支持总监艾克发表主题演讲，从端侧推理的真实场景出发，分享了 Imagination 对异构融合架构的思考，以及 E 系列 GPU IP 如何将 AI 能力融入 GPU 核心，应对端侧芯片 5-10 年生命周期中的持续变化。

2026-09-22 | GPU, AI 芯片

机器学习十大真实应用场景：从预测走向行动

机器学习早已走出推荐引擎的范畴，AI 系统已经深入到真实的业务流程之中。

2026-09-22 | 机器学习, 计算机视觉, 网络安全

机器学习如何与物联网结合，变革工作中的远程协作

人工智能热潮已对多个高科技行业产生了变革性影响，而它与物联网(IoT)设备的融合，更有望从根本上改变我们在远程办公环境中与同事协作的方式。

2026-09-21 | 机器学习, 物联网, 边缘计算

显著的性能提升进一步强化Imagination的GPU-First战略

E系列GPU最新数据展示：通过一颗处理器和一套软件栈，同时满足图形、计算和AI工作负载需求

2026-09-21 | Imagination, E系列GPU

中国信通院牵头的智能体系列行业标准发布

6项标准分别从智能体的基础能力、开发平台、服务应用、多智能体协同、代理型系统和数据分析场景等方面明确要求，形成相互支撑、各有侧重的标准布局，为智能体研发、建设、评估与选型提供依据，进一步完善智能体标准体系。

2026-09-20 | 智能体, 行业标准, 中国信通院

2027汽车UI动效趋势：从数字材质到智能界面

2027汽车UI动效的核心，不是“让界面动得更多”，而是让信息在正确的时间、以正确的方式被理解。从数字材质到空间交互，从AI状态到注意力管理，动效正在从视觉包装转向认知工具。

2026-09-20 | 汽车HMI, HMI设计, 智能驾驶

AI正在变得无形：智能设备进入隐性智能时代

人工智能正在进入智能设备发展的新阶段。过去，AI往往以独立应用、语音助手或聊天界面的形式出现，用户需要主动输入指令才能获得服务。如今，越来越多设备开始将AI能力直接嵌入硬件、操作系统和传感器之中。

2026-09-20 | 智能设备, 人工智能, 智能硬件

活动预告 | Imagination将亮相全球AI芯片峰会

Imagination中国区技术支持总监艾克已确认出席2026全球AI芯片峰会，将带来演讲《碎片计算的终结：融合与智能边缘的下一个十年》。

2026-09-18 | AI芯片, 智能边缘

Gartner发布2026中国人工智能十大趋势

中国在人工智能相关技术领域取得了显著进展，尤其是生成式人工智能（如大模型GLM-5.2、Kimi K3、Deepseek V4）领域的发展，正在重塑全球人工智能格局。

2026-09-18 | 人工智能, 智能体

全球人工智能市场规模与发展趋势（2025-2035）

人工智能市场的增长已经不再只是模型数量增加或应用数量扩张，而是逐渐转向基础设施、企业软件、行业解决方案和智能化服务共同增长的新阶段。

2026-09-18 | 人工智能, 高性能计算, 数据中心

2026综合算力全景分析

报告在前期研究基础上升级综合算力矩阵体系5.0，首次采用“坐标矩阵”形式，从算力、存力、运力、环境四大维度，对全国31个省级行政区开展量化分析，全景展现我国区域综合算力发展格局。

2026-09-17 | 算力

芯片预期，3.2万亿

尽管预计2027年将有更多产能进入市场，但由于人工智能基础设施部署持续推高内存消耗，预计供需状况仍将保持紧张。

2026-09-17 | 芯片设计, 半导体

汽车制造智能化：7大AI应用解析

未来汽车工厂的竞争重点，也可能从单纯追求自动化程度，进一步转向数据连接能力、生产柔性、预测能力和持续优化能力。AI、工业机器人、计算机视觉、预测性维护、数字孪生等技术将共同构成这一体系的重要基础。

2026-09-17 | 计算机视觉, 机器人, 智能汽车

《人工智能安全治理框架3.0》发布

人工智能安全风险的评价涉及诸多因素。可从应用场景重要性、智能化水平、应用规模等维度，对人工智能安全风险进行评价分级，进而针对性采取安全防范措施。

2026-09-17 | 人工智能, 网络安全

给机器人当老师：具身智能背后的新型数据标注

从给图片拉框、音频转写到给机器人当“老师”，数据标注行业正在完成一次新的转型。机器人每学会一个新动作，背后都有人员把物理世界的常识，翻译成模型听得懂的语言。

2026-09-16 | 机器人, 具身智能

2026年电动汽车行业发展趋势解析

电动汽车产业正在进入新的发展阶段。经过多年规模扩张，全球市场的竞争重点已经从单纯追求销量增长，逐步转向成本控制、产品价格、电池技术、充电基础设施、软件能力以及海外市场布局。

2026-09-16 | 电动汽车, 汽车产业

未来智能座舱，不应该只是多几块屏幕

自动驾驶改变的不只是驾驶方式，更是在重构座舱逻辑。当驾驶不再是唯一核心，汽车也开始从交通工具，逐步演变为可工作、休息、娱乐与社交的“第三生活空间”。

2026-09-16 | 智能座舱, 自动驾驶

1
2
3
4
5
…
下一页
末页