推理芯片的显存带宽之争：为什么端侧模型落地先卡在数据搬运
端侧推理的瓶颈常被误读为算力不足，实际更多卡在显存带宽与数据搬运。本文从带宽需求测算、封装选择与调度策略三方面做前瞻分析。
阅读全文 →
AI推理芯片存算一体路线升温：从架构取舍看端侧部署新变量
存算一体正从论文走向推理芯片的工程化路线。本文从架构取舍、工艺约束与生态配套三个角度，梳理这条路线在端侧与边缘推理场景中的现实进展与待解问题。
阅读全文 →
训练芯片集群互连盘点：公开路线里的带宽、拓扑与生态三件事
从公开技术路线出发盘点AI训练芯片集群互连的关键维度，梳理带宽规格、拓扑结构与软件生态的观察方法，为集群方案评估提供结构化参考。
阅读全文 →
AI推理芯片能效榜背后：从公开规格看端侧部署的真实门槛
围绕AI推理芯片的公开能效指标做结构化盘点，拆解算力、带宽、功耗三者的权衡关系，并给出端侧部署场景下值得关注的评估维度与选型思路。
阅读全文 →
AI推理芯片的显存带宽为何成为算力落地关键瓶颈
从训练走向推理，算力瓶颈正从峰值算力转向显存带宽。本文梳理带宽与容量的取舍逻辑、主流技术路线与选型自查清单，帮助从业者读懂推理芯片的真实性能边界。
阅读全文 →1