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GPU之外，立讯精密想吃下AI数据中心的“连接生意“一个容易被忽略的细节，能说明立讯精密现在站在什么位置：截至2026年4月，立讯精密过半的研发投入，都花在还没产生收入的业务上，用来为即将落地的数据中心、连接和散热产品做前期技术储备。也就是说，市场眼下看到的立讯精密AI业务，更多是花出去的钱，还不是收回来的钱。

高赞问题：NPU可不可以代替GPU？先说结论：NPU 不能完全代替 GPU，二者是「互补关系」，不是「取代关系」。一句话分清NPU和GPU的定位：

黑暗森林观察者

AMD 送了块顶级 GPU 给黑客，他能打穿英伟达 20 年的软件帝国吗？今天（6月5日），AI 圈流传着一则颇具黑客浪漫色彩的新闻：AMD 主动把顶级 AI 加速卡送给了传奇黑客 George Hotz——就是那个 17 岁破解 iPhone、18 岁破解 PS3 的人。

2026 支持 FPGA 工控机 AI 加速应用场景详解虽然 NPU 和 GPU 在 AI 加速方面表现出色，但在一些特殊的应用场景中，FPGA 仍然具有不可替代的优势。FPGA 具有可编程性强、延迟低、并行度高、功耗低等优点，特别适合一些定制化的 AI 加速应用。

SlotIndex机制--以AMDGPU为例适用范围：LLVM AMDGPU（GCN/SI+）后端的 Machine IR、LiveIntervals、寄存器分配前优化与调度分析通用实现：llvm/include/llvm/CodeGen/SlotIndexes.h、llvm/lib/CodeGen/SlotIndexes.cpp、llvm/include/llvm/CodeGen/LiveInterval.h

LiveInterval分析–以AMDGPU为例适用范围：LLVM AMDGPU（GCN/SI+）后端的 Machine IR、活跃性分析与寄存器分配

人月神话-Lee

【图像处理】Core Image 与 GPU 渲染管线——让滤镜飞起来CPU 是一位精英工程师，一次专心做一件事； GPU 是一支万人工厂，每条流水线同时处理一块像素。选对工具，差距可以是 10 倍。

针对 Akamai Cloud 上的 NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell 进行基准测试基准测试显示，Akamai Cloud 上运行的 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell 的推理吞吐量最高可达 H100 的 1.63 倍；在 100 个并发请求下，每台服务器的处理能力高达 24,240 TPS。

GPU Direct RDMA调研GPUDirect RDMA是GPU direct技术体系的一部分，用于跨机或者跨机柜级别的GPU互联通信的加速。GPUDirect RDMA主要是利用PCIe p2p的技术将GPU的内存暴露给RDMA网络设备进行data transfer，将传统通过系统内存的RDMA操作bypass掉，避免GPU mem和host mem之间的mem copy。

AMDGPU后端RegMask使用介绍摘要：本文系统介绍了 LLVM MI 层 RegMask 在 AMDGPU 后端中的核心作用与实现机制。RegMask 作为 MachineOperand 的特殊操作数，通过位图编码描述指令执行后哪些物理寄存器被保留（preserved）而非被破坏（clobbered）。在 AMDGPU 中，RegMask 主要服务于 call 边界上的寄存器活跃性分析和分配约束，其来源是 AMDGPUCallingConv.td 中定义的 calling convention 和 CSR（Callee-Saved Re

RK3576上electron调用GPU的功能设置方法这次测试使用的是天启的RK3576开发板，开发板使用debian根文件系统和xfce4的桌面软件，内部chromium浏览器，浏览器的版本是132.0.6843.83。打开浏览器运行chrom://gpu显示如下：

算子融合：从硬件本质到性能飞跃的深度学习优化艺术在深度学习模型部署中，我们经常遇到这样的困境：同样的模型，同样的硬件，为什么推理速度却有天壤之别？一个在GPU上需要20ms的模型，经过优化后可能只需要5ms。这背后的关键优化技术之一就是算子融合。

如何给大模型集群选“大脑”？智算调度与管理平台 10 维选型指南（附选型评分表）随着大模型引发的 AI 浪潮席卷各行各业，智算中心、企业 AI 平台和科研算力集群的建设迎来爆发式增长。然而，如何高效管理动辄成百上千卡、甚至异构多元的算力资源，成为摆在技术架构师和运营者面前的难题。

AMDGPU 后端 ABI 总览适用范围：llvm/lib/Target/AMDGPU（GCN/SI 及以后，GCNSubtarget） CPU ABI 参考（可选）：llvm/lib/Target/X86/X86CallingConv.td（如 CC_X86_64_C）

【Android】 GPU过度绘制实现原理Android开发者模式应用提供了“调试GPU过度绘制”这个开关。打开这个开关，可以进行GPU绘制次数检测(用户性能优化) 效果类似下述图片

数据与后端架构提升之路

深度学习性能调优全景指南：数据、计算、显存、通信四大瓶颈的破局之道在大规模深度学习训练中，模型能不能跑、跑得快不快，从来都不只是"加几张卡"那么简单。训练一个大模型，本质上是一条由磁盘 → 内存 → CPU → GPU → 网络串起来的复杂流水线，任何一个环节出现短板，都会让昂贵的 GPU 算力被白白浪费。

华为UB协议与NVIDIA NVLink/NVSwitch在PCIe GPU场景下的技术替代性分析从纯粹技术层面分析，华为UB协议无法在PCIe GPU场景下完全取代NVIDIA NVLink/NVSwitch的角色。虽然UB协议在协议栈完整性、物理层兼容性、带宽指标和交换机延迟等方面已达到甚至部分超越NVLink水平，但存在三个根本性的技术壁垒使其无法实现对NVLink的完全替代：第一，NVLink是NVIDIA GPU芯片内建的专用物理接口，NVIDIA GPU并未集成UB控制器/PHY，物理层面无法互通；第二，NVSwitch集成的SHARP集合通信硬件加速引擎在UB生态中尚无对等实现，这是A

内网模型服务启动链路分层实践5 月 6 日恢复一个内网模型演示环境时，我把问题拆成了七层，而不是只盯着 docker compose pull。

十款顶级跑分与排名软件全解析AI模型：Deepseek仅供参考。跑分软件就像电脑的“体检仪器”——通过标准化负载测试，将处理器、显卡、硬盘等硬件的性能转化为可量化的分数，便于与全球其他配置横向对比。然而，跑分高低并不完全等同于实际使用体验（例如：高跑分的固态硬盘在复制海量小文件时仍可能掉速），且测试环境、后台程序、驱动版本都会产生影响。本文精选10款行业公认的权威工具，涵盖游戏、办公、专业渲染、存储等不同场景，并特别关注它们是否提供在线排名数据库——让你能清晰看到自己的电脑处于什么“段位”。

硬件（处理器/显卡）大比拼（不定期更新）1.桌面CPU天梯图https://blog.csdn.net/humors221/article/details/160674484