MCU大厂的新战场
在AI芯片领域，曾长期由GPU和专用ASIC主导，但这些解决方案往往功耗高昂、灵活性不足，难以适应电池供电、尺寸受限的终端设备。相比之下，MCU具备天然的低功耗、可定制性强的优势。当AI的浪潮从数据中心涌向边缘设备，整个MCU行业也随之进入转型的风口。MCU，
npu
芯片管制升级，国产AI还得靠国产云
关税刚刚达成初步协议，转头就加强科技管控。根据路透社报道，美国参议员上周五提出一项新法案，要求对出口受限的人工智能芯片实施位置验证机制，旨在阻止中国获得先进半导体技术。
高通第四代骁龙7移动平台发布：CPU性能提升27%，NPU性能提升65%
据介绍，骁龙 7 Gen 4 基于4nm制程八核架构，拥有1个2.8 GHz超大核、4个2.4 GHz性能核心和3个1.8 GHz能效核心，Adreno GPU 支持 HLG、HDR10+、HDR10 和 HDR。高通尚未透露有关 Hexagon NPU 的更
SoC 越复杂，NoC 越关键！
当今的高阶系统单芯片(SoC)高度依赖精密的芯片网路(network-on-chip，NoC)技术，以达到高效能与可扩充性。随着人工智能(AI)、高效能运算(HPC)以及其他运算密集型应用的需求持续演进，新一代SoC设计需要更智能、更高效率的NoC解决方案，才
NPU，大放异彩
自计算机诞生以来，人们就一直将机器比作大脑。这其中就包括两位计算机之父——约翰·冯·诺依曼撰写了一本名为《计算机与大脑》的书，而艾伦·图灵则在1949年说过：“最终，我不明白为什么计算机在大多数领域无法与人类智力平等竞争。”
骁龙X Elite如何重塑AI创造力？揭秘其对AIPC的推动力量
骁龙X Elite处理器，作为高通旗下的一款旗舰级产品，其AI性能的强大无疑是最引人注目的亮点。这款处理器集成了高通最新的AI引擎，采用了先进的异构计算架构，还有一个全新设计的独立NPU，这使得骁龙X Elite的AI运算速度和效率得到了显著提升。那么，骁龙X
探索计算机视觉与机器学习运营的创新
当前，计算机视觉和机器学习的蓬勃发展离不开一系列先进且功能强大的软件框架，它们宛如一座座坚固的桥梁，连接着复杂的算法与实际应用场景，使得完成各种复杂任务变得轻松可行。OpenCV作为图像处理领域的重要库之一，堪称该领域的标杆。它涵盖了从基础的图像处理操作，如滤
Imagination 发布E系列GPU！开启边缘侧计算的革命性变革之旅
E-Series GPU IP为未来的边缘应用提供了一种通用且可编程的解决方案，涵盖图形渲染、桌面应用、智能手机上的自然语言处理、工业计算机视觉以及自动驾驶等领域。
gpu 硬件加速 npu imagination e系列 2025-05-13 21:41 2
搭配 NPU：Cadence 推出 Tensilica NeuroEdge 130 AI 协处理器
Cadence 楷登电子当地时间 5 月 7 日宣布推出 Tensilica NeuroEdge 130 AI 协处理器 (AI Co-Processor, AICP)，这一新型处理器 IP 支持高度定制，可与第一方或第三方的 NPU 配合使用。