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一文读懂主流机器学习框架

本文是关于机器学习框架的详细介绍,包括多个主流框架的特点、应用场景等。

如何判断Drawcall或面数成为性能瓶颈

本文分析了游戏开发中的性能瓶颈问题,重点区分了Drawcall瓶颈和面数瓶颈的本质差异。

2026:计算机视觉如何重塑行业

随着硬件性能提升与模型算法不断精进,计算机视觉系统在效率、准确性和稳定性方面持续增强,从而进一步减少对人工监控的依赖。

数字化转型将如何赋能汽车行业发展?

中国信通院副院长敖立长期深耕数字化转型领域,对汽车行业数字化转型逻辑与实施路径有着系统性战略思考。本文通过四问四答,深入解读《方案》。

GPU与汽车安全有何关联?

本文将深入探讨GPU如何成为汽车网络安全的关键环节,以及它们在其中扮演的双重角色。

2026年人工智能十大趋势发布

归根结底,十大趋势的共性,可以概括为:人工智能发展,算力更普惠、应用更深远、发展更安全。发展人工智能,重在实现人与AI的协同共进,坚持创新与责任同频共振。

着色器运行时性能优化指南

本文基于图形硬件特性与跨平台开发实践,系统梳理着色器运行时性能优化的核心原则与具体方法……

怎样显著提升3D渲染的真实感?

从本质上看,3D 设计与渲染的目标,是为客户提供一个可靠、直观的空间视角,让他们能够“站在设计师的眼睛里”去理解项目。

计算机图形学之纹理贴图技术

纹理贴图确实是计算机图形学中一种重要的技术,用于增强物体表面的视觉细节而不需要复杂的几何建模。

中国信通院发布《人工智能安全治理研究报告(2025年)》

近日,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)正式发布《人工智能安全治理研究报告(2025年)——推进人工智能安全治理产业实践框架》。

中国半导体产业链:短板中求突破,王牌上铸辉煌

从日常使用的智能手机、电脑,到引领未来的人工智能、5G通信、物联网、新能源汽车等前沿领域,半导体无处不在,它是推动科技进步和经济发展的关键力量。

Imagination:边缘AI是半导体市场重要增长引擎,E-Series 架构恰逢其时

电子发烧友网特别采访了 Imagination 高级营销与营收运营总监 Vitali Liouti,本文是他对 2025 年半导体产业的回顾,以及 2026 年的分析与展望。

人工智能数据中心与传统数据中心:主要区别详解

本文依据2025年国内三大云厂商实测数据,从七大维度拆解二者差异,为规划、投资、运维提供一张可落地的对照表。

汽车半导体设计,转向Chiplet

Chiplet为应对行业日益增长的功能需求和成本压力这两大挑战提供了极具吸引力的解决方案。

机器学习和深度学习中需避免的 7 个常见错误与局限性

无论你是刚入门还是已经从事人工智能模型相关工作一段时间,机器学习和深度学习中都存在一些我们需要时刻关注并铭记的常见错误。

DrawCall优化总则

要将几何体绘制到屏幕上,Unity会向图形API发送绘制调用(Draw Call)。每个绘制调用包含图形API所需的所有信息(如纹理、着色器、缓冲区等)。

混合开启为何GPU性能骤降?

开启混合(Blending)时,GPU需执行“读-改-写”操作:读取帧缓冲原颜色、混合计算、写回结果,导致性能压力显著增加。

全球半导体供应链仍高度集成,风险凸显

从我们手中的智能手机到驱动新能源汽车的动力系统,再到保障国家安全的尖端武器,半导体芯片已成为现代文明发展不可或缺的关键一环。

不止于游戏:AI 与汽车行业如何引发全球 GPU 采购热潮

GPU(图形处理器)市场的运行逻辑区别于大多数半导体品类:分配额度可能一夜突变,价格随行业新闻即时反应,供应状况甚至会因为市场传闻而发生变化。