标签：芯片

2026-02-26andy阅读(358)评论(0)

1. 背景：为什么相同的量化模型在不同芯片上精度不同？ 在国产化适配过程中，开发者常遇到一个困惑：在 PyTorch 下验证良好的 INT8 量化模型，部署到昇腾（Ascend）、寒武纪（Cambricon）或昆仑芯（KunlunCore）...

2026-02-22andy阅读(298)评论(0)

怎么解决深度学习模型在不同手机芯片上的推理结果不一致问题 在将AI模型部署到移动端（如安卓或iOS）时，开发者经常发现同样的模型在不同手机上的输出结果存在微小差异。这种现象在跨芯片平台（如从高通骁龙迁移到联发科天玑）或跨推理后端（如从CPU...

2026-02-07andy阅读(384)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）和高级驾驶辅助系统（ADAS）对低延迟AI推理的需求日益增长。传统的云端AI模型部署流程复杂且延迟高，因此轻量级的端侧推理库（如NCNN和MNN）成为车载AI功能快速原型化的理想选择。本文将聚焦于如何利用NCNN，...

2026-02-02andy阅读(563)评论(0)

在汽车电子和智能座舱领域，集成大型语言模型（LLM）以提供自然语言交互的智能管家服务是趋势。然而，车载芯片（如高通SA8155或英伟达Orin等）虽然算力强大，但在内存（RAM/VRAM）方面相对桌面级或服务器级GPU资源有限。一个7B参数...

2026-01-30andy阅读(390)评论(0)

别再神话国产芯片：深度解析算子库生态对国产 GPU 落地限制的底层逻辑 近年来，国产GPU在硬件设计上取得了显著进步。然而，当讨论它们在深度学习或高性能计算（HPC）领域的实际应用时，人们往往忽略了一个致命的核心问题：算子库生态。算子库生态...

2026-01-29andy阅读(592)评论(0)

在评估GPU、AI加速卡或高性能计算芯片的性能时，TFLOPS（Tera-Floating Point Operations Per Second，每秒万亿次浮点运算）是一个核心指标。然而，规格书上的TFLOPS数字往往是理论峰值性能，它极...