从FPGA到ASIC：一位芯片架构师眼中的AI推理芯片三次转向
以架构师程远舟的工程经历为线索，梳理AI推理芯片从FPGA原型、GPU通用计算到专用ASIC的三次路线转向，拆解算力口径与能效边界背后的取舍逻辑，并附术语解释与来源说明。
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复盘边缘推理芯片落地路径：端侧AI的算力、功耗与内存三角如何取舍
从算力密度、功耗预算与内存层次三个维度复盘端侧AI推理芯片的落地取舍，梳理边缘场景下的评估方法与常见误区，并给出面向工程团队的观察框架。
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显存带宽为什么卡住推理：从解码阶段的数据搬运说起
推理芯片的瓶颈常不在算力而在显存带宽。本文从解码阶段逐 token 的数据搬运切入，解释带宽如何决定时延与吞吐，并给出公开规格书的读法。
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一颗车规级芯片的验证长跑：测试工程师林砚秋的三年记录
以测试工程师林砚秋的车规芯片验证经历为线索，解读功能安全等级、温度循环与寿命验证如何塑造车规芯片的能效边界，附术语解释与来源说明，适合工程师系统阅读。
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算力口径怎么读：训练芯片峰值算力与实测吞吐的差距来源
从算力口径切入，拆解峰值算力与实测吞吐之间的差距来源，涵盖精度口径、显存带宽约束与互联效率，帮助工程师读懂芯片规格书里的算力数字。
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算力口径之争：训练芯片峰值数字背后的有效利用率真相
峰值算力只是纸面起点，本文从算力口径定义、稀疏化标注差异与实测利用率三个层面拆解训练芯片真实性能边界，帮助工程师建立可比较的评估框架。
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显存带宽为何成为推理芯片的隐形天花板：从容量到带宽的排序逻辑
推理芯片选型常被算力数字主导，但本文指出显存容量与带宽往往先于算力成为瓶颈，并从批处理、KV缓存与能效三个角度给出排序判断方法。
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复盘AI推理芯片能效边界：从算力口径到显存带宽的三年观察
从算力口径、显存带宽与封装形式三条线索复盘AI推理芯片的能效边界变化，结合工程实践给出评估推理平台能效的观察框架，并附术语解释与公开来源说明。
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