随着半导体制造工艺不断向更先进的纳米制程迈进，计算光刻已从芯片设计的辅助环节，发展成为先进芯片设计的核心支柱。如今，掩模合成、光刻仿真以及光学邻近效应校正（OPC）对计算精度和数据处理吞吐量提出了前所未有的要求。而这些工作流程的核心环节便是光栅化—— 将复杂的几何版图转换为超高分辨率像素网格的过程。西门子EDA部门近期发布了一份白皮书，提出了应对该问题的创新方案。书中深入剖析了光栅化成为技术瓶颈的原因，以及基于大规模并行 GPU 架构的创新光栅化算法如何破解相关难题，并通过实际性能测试结果，展现了这一创新
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并行 GPU 光栅化器 加速计算 光刻技术 西门子EDA
人工智能的发展之路并非一帆风顺。媒体与华尔街对人工智能行业情绪的任何细微变化，都会表现出极端且剧烈的反应。狄更斯早已预见这般光景：“那是最美好的时代，那是最糟糕的时代；那是智慧的年头，那是愚昧的年头；那是信仰的时期，那是怀疑的时期；那是光明的季节，那是黑暗的季节；那是希望的春天，那是失望的冬天。” 在这些喧嚣的头条背后，人工智能推理的规模化发展正面临一个关键难题：芯片的理论峰值性能与系统厂商能实际保障的性能之间，差距正不断扩大。这一差距对算力的功耗需求和系统安全性，都产生了重大影响。这一性能差距究竟从何而
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人工智能 IP Arteris
Ceva-Waves UWB 是业界率先符合 IEEE 802.15.4ab 标准的 UWB IP 协议，可提供高达 30 倍的扩展测距和 4 倍的数据传输速率，适用于安全访问、定位、雷达和先进数据应用. 超宽带 (UWB) 技术正从基于近距离的数字密钥和跟踪器扩展到更远距离的定位、雷达传感和高性能数据应用。为了应对这一转变，领先的智能边缘芯片和软件 IP 授权商 Ceva 公司(纳斯达克股票代码：CEVA)宣布推出其新一代 Ceva-Waves™ UWB IP，这是业界率先符合 IEEE 80
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Ceva UWB IP 传输距离 吞吐量
过去一年，如果你关注通信行业的新闻，大概很难躲过「AI-RAN」这个词。英伟达和软银牵头成立的 AI-RAN 联盟，T-Mobile 西雅图的实验室测试，Indosat 在印尼完成的 AI 通话演示——一连串的动态似乎在传递一个信号：GPU 即将大规模进入基站，AI 正在从「网络上层」下沉到「无线底层」。但如果你有机会和运营商的朋友聊一聊，会发现他们的态度远没有发布会舞台上那么激动。兴奋是有的，但更多的是审慎、观望，甚至是一丝不易察觉的疑虑：基站里真的需要塞进一块 GPU 吗？这笔账到
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GPU AI-RAN
在过去三年里，AI服务器市场的叙事逻辑高度单一：谁拥有更多的GPU，谁就掌握了通往通用人工智能（AGI）的钥匙。然而，随着AI应用从简单的聊天机器人升级为能自动执行复杂流程的代理AI（Agentic AI），数据中心的底层算力需求正在发生本质性的剧变。汇丰证券在最新发布的深度行业报告中指出，一个“算力再平衡”的时代已经开启，CPU正重新成为AI数据中心的决策枢纽。早期的AI模型主要依赖大规模GPU进行并行计算，但代理AI的工作流则完全不同，涉及大量的逻辑分支、任务同步和多线程处理。代理AI不仅需要输出内容
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代理AI Agentic AI CPU GPU
芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布图像处理SoC芯片公司合肥六角形半导体有限公司（简称“六角形半导体”）在其高性能HX77系列图像处理SoC中采用了芯原成熟的IP组合，包括GCNanoUltraV 2.5D图形处理器（GPU）IP、DW100畸变矫正处理器（DeWarp Processing）IP，以及DC9200Nano显示处理器（Display Processing）IP。该SoC芯片已顺利完成流片，并实现一次流片成功。 天相芯HX77系列是一款高度集成、低功耗的图像处理
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六角形半导体 天相芯 HX77 芯原 Nano IP AR显示处理器
算力瓶颈往往不是计算，而是数据传输。AI训练需要不断在服务器之间交换数据，例如梯度同步和模型参数更新。在这条高增长赛道上，博通与Marvell的脱颖而出，并非偶然，而是技术、资金、客户、战略四大维度长期积累的必然结果。
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近年来，中国获取英伟达高端芯片的限制持续收紧，而这些限制反而为国内芯片企业创造了前所未有的增长机遇。据 21 世纪经济报道消息，中国芯片设计企业营收实现增长，寒武纪、摩尔线程、元心科技等企业业绩大幅提升。值得关注的是，据爱集微指出，长期困扰中国芯片企业的盈利难题在 2025 年取得突破性进展：寒武纪业绩大幅扭亏为盈，摩尔线程、元心科技等 GPU 企业的亏损则大幅收窄。寒武纪 2025 年成功扭亏为盈21 世纪经济报道数据显示，寒武纪 2025 年营收达 64.97 亿元，同比激增 453%；净利润为 20
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GPU 寒武纪 摩尔线程 元心科技
基于 Ceva 第三代 PentaG 平台的PentaG-NTN加速了卫星网络和蜂窝网络的融合 随着卫星连接迅速成为5G网络最具战略意义和颠覆性的扩展，领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA)今日宣布推出PentaG-NTN™，这款新型5G-NTN(非地面网络)调制解调器IP子系统专为支持低地球轨道(LEO)和中地球轨道(MEO)星座的卫星用户终端而设计。PentaG-NTN旨在加速基于标准的卫星连接的部署，使卫星运营商、卫星星座开发商和终端创新者能够更快地将
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Ceva PentaG-NTN 5G 高级调制解调器 IP
在扩展 AI 工作负载的过程中，你会遇到的问题之一就是 KV 缓存耗尽 HBM 内存，这会限制 AI 应用的 “记忆” 容量，并导致用户体验下降。针对这一问题，英伟达及其合作伙伴正在开发全新的 上下文内存存储平台（Context Memory Storage，CMX）。上周在美国犹他州盐湖城举办的首届 VAST Forward 大会上，英伟达与 VAST Data 的代表演示了 CMX 如何突破 GPU 内存墙。 KV 缓存是现代 AI 技术栈的固有组件。有了 KV 缓存，用户不必每天早上 7
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向多芯粒(Chiplet)集成转型既充满前景，也带来了复杂性。可扩展的互连技术与自动化工具，正成为支撑未来设计的关键要素。芯粒已成为下一代系统架构讨论中的核心主题。当前行业描绘的愿景是：设计团队能够选用不同来源的裸芯，通过标准化接口与简化流程，搭建多芯粒系统。业界常将其类比为现成 IP 组件，期望芯粒能像无源器件甚至单片机一样，易于使用且具备互操作性。然而，这一愿景虽极具吸引力，却与现实仍有很大差距。芯粒集成的现状芯粒通常分为两类架构：同构横向扩展与异构解耦。同构设计在一个封装内使用多个相同裸芯以提升性能
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芯粒 互操作性 Arteris IP Chiplet NoC
综合韩国媒体《首尔经济》、New Daily等报道，2026年2月12日清晨，三星天安园区使用大型低震动运输车，完成全球首批HBM4量产产品的出货。三星表示，本次出货的HBM4最高运行速率达13Gbps，远超行业此前预期的11.7Gbps，相较JEDEC标准的8Gbps快46%，也较前一代HBM3E的9.6Gbps提升超过35%。由于实际性能超出英伟达的规格要求，市场消息显示：在HBM3E阶段对三星产品持谨慎评估态度的英伟达，在测试三星HBM4样品后，反而主动要求提前量产进度。有分析认为，这批HBM4将搭
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三星 HBM4 英伟达 GPU
物联网和智能家居市场的爆炸式增长推动了对高度集成、高能效连接解决方案的需求，这些解决方案能够简化设计并加快产品上市速度。为了满足这一需求，领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司近日布，瑞萨电子株式会社 (Renesas Electronics Corporation) 已将Ceva-Waves Wi-Fi 6和低功耗蓝牙IP集成到其新推出的RA6W1和RA6W2组合式微控制器(MCU)中，为智能家居、工业和消费电子设备提供强大的无线性能。瑞萨电子的 RA6W1 双频 Wi-Fi 6 MCU 和 R
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Ceva Wi-Fi 6 IP 蓝牙IP 瑞萨 组合式MCU
如今科技领域似乎一切都围绕AI展开，而事实也的确如此。在计算机内存市场，这一点体现得尤为明显。为AI数据中心中GPU及其他加速芯片提供支持的DRAM需求极其旺盛、利润空间巨大，导致原本用于其他领域的内存产能被分流，价格也随之暴涨。据Counterpoint Research数据，本季度截至目前，DRAM价格已上涨80%～90%。电子行业为何会陷入这一困境？当前局面是DRAM行业周期性繁荣与衰退叠加前所未有的AI硬件基础设施建设浪潮共同导致的结果。供需剧烈波动的核心要理解这一事件的来龙去脉，就必须认识到造成
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DRAM GPU
2026年初，中国GPU行业进入了密集创新阶段，多家国内厂商发布了自研架构和针对特定市场细分的新产品。Iluvatar CoreX 公布第四代 GPU 架构路线图1月26日，Iluvatar CoreX发布了其第四代GPU架构路线图，提出了一个雄心勃勃的计划，力图在2027年前超越NVIDIA的Rubin架构。2025年，伊露维达天书架构表现优于NVIDIA Hopper;2026年，伊露维达天璇架构将与NVIDIA Blackwell进行基准测试。同样在2026年，伊露维达天机架构目标超越Blackwe
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