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随着时代高速发展，算力早已成为一种稀缺且珍贵的资源，算力的存在可以加快电子技术发展，让数据交换更快更高，然而由于多种原因，不同国家的算力资源及分布有不同差异。近日，知名企业商汤科技可联合创始人徐冰接受媒体采访时表示：中美之间的算力存在10倍
自从人工智能（AI）大模型的横空出世，人们开始意识到算力的重要性，算力是计算能力的简称，算力实现的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。可以说，谁的算力最多最强，就意
不可否认的是，当下的经济风口是人工智能（AI）技术，可以说得AI者，就能抢占经济蛋糕。为了发展本土AI版图，许多企业为此努力，加大投资培养人才。近期，华为正式启动了“华为AI百校计划”，向国内高校提供基于昇腾云服务的AI计算资源，该计划致力
1：AI芯片分类市场上很多AI芯片，令人眼花缭乱。根据其应用范围，大体上可以分为几类 终端AI芯片：终端AI芯片要求功耗低，算力需求也相对较低，主要是AI推理的应用。终端AI芯片以各种带AI模块的MCU来呈现，专注于某一类应用，例如，智能音箱里面的AI芯片，可以用于语音识别。智能门锁的AI芯片，可以
随着人工智能（AI）大模型的出，每年总会诞生几个优秀且瞩目的产品，今年毫无疑问是DeepSeek，不过使用DeepSeek时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”现象。据国内媒体报道，有用户反馈，DeepSeek算力紧张情况有所缓解，高峰期使用
GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。GPU虚拟化实现为什么需要GPU虚拟化：资源共享：GPU性能过强，资源浪费资源隔离：显存，算力隔离隔离场景：容器、虚机应用场
Sora也好，ChatGPT也好，大模型训练的背后是由高算力芯片所组成的大规模运算网络。Meta等巨头一出手就是几十万个高算力芯片，近千亿的投资来建设数据中心。而作为终端的AI产品，比如AI PC，AI手机，AI汽车，AI智能家居，依赖的就是终端产品内的算力芯片。图1: 典型的8xGPU算力系统（
朋友，作为硬件工程师，你需要接触许多开发板以此进阶技术其中之一是RK3288核心板，RK3288核心板设计是工程师迈向高阶的“技术分水岭”，其涵盖的精密硬件设计、复杂系统优化及AI算力整合能力，将助力你在智能硬件黄金十年中占据战略制高点。但
在科技日新月异的今天，计算力已成为推动社会进步和产业升级的重要驱动力。而在这片浩瀚的计算海洋中，CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量，各自扮演着不可替代的角色。下面就由文档君带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。1.CPUCPU（中央处理器，Central Processing Uni
随着时代发展，8位微控制器不再那么受欢迎，但在消费电子、工业控制、物联网设备中，8位微控制器凭借成本优势与成熟生态占据40%以上市场份额，备受关注。1、8位微控制器的核心参数①运算性能：MHZ数字背后的真实算力主流型号（如STC8H、STM
