「GPU性能分析」共找到 3176 篇相关文章
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
Uno Platform 6.6 发布：Android 启动性能最高提升 61%
Uno Platform 6.6发布，在五平台引入原生AOT发布、可选Vulkan渲染后端等。聚焦运行时性能，提升多平台启动速度，还简化XAML编写，增强AI辅助、无障碍及多语言支持等。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（一）——ldmatrix的选择
作者作为CUTLASS CuTe初学者，记录问题分析过程。本文聚焦如何基于TiledMMA及输入矩阵在Shared Memory上的Layout选合适Copy Operation完成拷贝，结合实例讲解ldmatrix指令选择，还给出参考代码。
255亿估值，国产GPU第一股要来了？
6月18日，摩尔线程IPO辅导状态变更为“辅导验收”。它成立于2020年，累计融资超45亿，估值255亿。若上市成国产GPU第一股，或受二级市场追捧。当下国产芯片替代空间广，相关企业有望增长。
SRO赋能Qwen-2.5-VL推理性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但多模态大型语言模型推理能力扩展遇阻，如冷启动初始化不足等。提出SRO三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1平均性能提升16.8%。
纯CPU“踢开”GPU，中国超算九年后再登顶！
6月23日，国家超级计算深圳中心“灵晟”超算以2.19EFlops性能登顶全球超算TOP500榜单，这是世界首台超2EFlops的超算系统。它基于“灵鲲”平台，采用纯CPU设计，展现我国超算全栈自主可控能力。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
黄仁勋出手！45倍性能暴涨，英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上，英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态，含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍，还推多款模型，应用于多领域，推动物理AI落地。
GPU荒还没结束，CPU可能要被抢起来了
2026 年英伟达宣布量产为 AI 智能体打造的 CPU Vera。此前 AI 产业硬件焦虑多围绕 GPU，如今 AI Agent 改变任务形态，CPU 负担加重，芯片厂商纷纷布局，产能变化或让消费者买单。