在当前大模型（LLM）的爆发式增长中，计算能力已不再是唯一的瓶颈，数据在处理器与存储之间的“搬运”开销正成为制约AI集群效率的“内存墙”。传统的分布式架构依赖网...

提到电脑芯片，你一定听过X86；而在国产科技崛起的浪潮里，C86正成为高频词。二者到底是什么？有啥关系和区别？一篇科普讲透，小白也能看懂！

2026-05-24：预算下的最大总容量。用go语言，有两组长度都为 n 的整数数组：

Obs.js 通过读取少量的浏览器信号（Navigator 和 Battery API），推断出用户的连接强度、电池状态以及设备性能。它将这些信号以 CSS 类...

如今的用户默认就期待应用“又快又顺”。性能不再只是“锦上添花”，它是真正的产品优势，会直接影响留存、转化和收入。

当地时间5月19日，模拟芯片大厂ADI宣布，已与电源管理芯片公司Empower Semiconductor达成最终协议，根据协议，ADI将以15亿美元的全现金交...

研究的核心结论之一是：没有任何单一工具在所有场景下均表现最优。工具性能高度依赖于峰型和生物调控场景。

其判定逻辑也较为直观：性能点越接近某一级Roof，说明该层级对程序性能的主导限制越明显；若性能点位于多个 Roof 的交界区域，则通常意味着程序同时受到多级存储...

vLLM 是一个为大模型推理专门优化的高性能开源推理引擎，它的核心思路是采用一种 PagedAttention（分页注意力） 机制，将传统方法中不灵活的内存管理...

果把微调大模型比作改装一台精密的发动机， 全量微调 是把它彻底拆解、重新组装，而 LoRA 则像是在不拆解发动机的情况下，给它在外部巧妙地加装一个即插即用的“动...

总的来说， 全量微调是实现模型性能极限的最后手段，而非日常开发的首选方案 。它就像一场彻底的“专家重塑”，代价高昂，但能将模型潜力发挥到极致。

想把一个通用大模型调教成“懂行”的专家，离不开微调，可以把微调理解为“上学”——数据是教材，微调方法是学习方法，步骤则是完整的学习流程。目前的主流方法有 全量...

简单来说，它不是用一个庞大的“通才”模型来处理所有任务，而是将问题分解，交给一个由多个“专家”子模型组成的团队，并设置一个“路由”或“门控”机制来管理和调度，最...

基座模型可以理解为人工智能领域的“基础操作系统”，是一个经过海量通用数据预训练的、具备强大通用能力的大型神经网络，之后再通过微调，就能适应对话、编程、图像生成...

智能体任务中，CPU处理延迟占比高达50%-90%，若CPU性能不足，再强悍的GPU也会因等待调度而闲置，形成系统级阻塞。

超图对于建模复杂系统中普遍存在的高阶交互至关重要，因而需要专门的神经网络架构。超图神经网络（HGNNs）虽已广泛流行，但仍面临关键性局限。基于张量的超图神经网络...

在工业制造、医疗影像、安防监控等众多领域，异常检测（Anomaly Detection）是一项至关重要的技术任务。它的核心目标是：从海量正常数据中，精准地识别出...

我们都知道，高效、可靠的通信接口是确保系统稳定运行的关键，控制器局域网（CAN）总线技术以其卓越的性能和广泛的应用场景，成为了这些领域的首选通信协议。

随着大模型参数规模的指数级增长，AI 推理任务正面临严峻的“内存墙”挑战。KV 缓存的内存占用与日俱增，而传统服务器架构在内存容量与带宽上的物理限制，导致 GP...

随着AI带来的全球算力需求爆发，我国半导体设备行业进入发展黄金期，刻蚀机作为半导体制造中的核心设备之一，其技术水平直接决定了芯片的精度、性能和功耗。