通用CPU和GPU服务平台在功耗和散热受限的终端上的运用，其差异性需求难以应对AI用例严苛且多样化的计算要求。 算力是实现AI PC各项功能的前提，终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力或许是AI规模化落地的要求。 不同类型的处理器擅长的工作领域各异，这正是异构 ...

CPU在数据中心的重要性，丝毫不亚于GPU。 当凭借驱动AI的专用GPU赚得盆满钵满的英伟达宣布“看好CPU赛道的潜力。”当Vera Rubin平台带着36颗Vera ...

Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。 众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。

近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也站在风口浪尖。 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界 ...

一、为什么使用 FPGA？ 众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。 人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。 FPGA 正是一 ...

芯片，被称为现代工业的“心脏”、数字经济的底层基石。小到手机家电、可穿戴设备，大到汽车、工业母机、通信基站、航空航天、超算中心，所有智能化、数字化场景的落地，都离不开芯片的核心支撑。CPU、GPU、FPGA、ASIC……不同架构、不同功能的芯片各司其职，共同构成了覆盖全场景的芯片产业版图，也是我国高端制造自主可控 ...

Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。 众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。这一技术 ...

去年AspenCore分析师团队汇编发布了《30家国产数字芯片厂商调研报告》，囊括了具有代表性的30家国产CPU、GPU、FPGA和存储器芯片厂商。过去一年来，国产数字芯片行业涌现出更多有技术实力和增长潜力的公司，本文在原来数字芯片报告的基础上，扩充了CPU、GPU和 ...

伴随着高性能计算类应用的发展，CPU+GPU异构并行计算架构得到多家芯片巨头青睐。 近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也站在风口浪尖。 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算 ...

Arm UNLOCKED 峰会在上海召开。 Arm在此次峰会上正式发布了面向移动端的 Arm Lumex 计算子系统(Compute Subsystem, CSS) ，包括了全新的基于Armv9.3指令集的C1系列CPU集群，以及支持新一代光线追踪技术的Mali G1 GPU系列。 其中，C1 CPU集群均支持可扩展矩阵延伸指令集 SME2 ...

近日，A股CPU/GPU赛道迎来密集披露期。国产CPU与GPU领域多家核心企业相继发布2025年度业绩快报。与此同时，海光信息还发布了2026年第一季度业绩预告的自愿性披露公告。这份“成绩单”不仅揭示了国产芯片企业在过去一年的经营实况，更折射出在人工智能爆发背景下，行业所经历的从“概念验证”向“业绩兑现”转折。