前沿研究
骁龙8 Gen 5实测：端侧14B模型推理的散热瓶颈与调度优化
骁龙8 Gen 5让14B端侧大模型成为现实，但高负载引发的热节流是最大拦路虎。实测数据显示，INT4量化在维持稳定性上优于INT8。本文结合高通白皮书与最新工程实践，提供从量化选择、内存调度到动态降频的代码级优化方案，
阅读全文
Search
站内搜索
关键词：高通
找到 24 篇相关文章
前沿研究
前沿研究
端侧 NPU 算力内卷：手机厂商如何平衡发热与性能释放
2026年旗舰机运行大模型频繁过热降频，用户感觉“烫手”而非“智能”。本文对比高通、联发科及自研芯片的功耗策略差异，分析石墨烯散热、均热板等散热材料进展，探讨能效比如何在算力竞争中成为新焦点。
阅读全文
技术应用
端侧AI大考：iPhone 17与安卓旗舰的调度分歧
2025年手机AI竞争焦点从NPU跑分转向端云调度。苹果押注Core ML的“本地锁定”与断点续传，高通走“全速推理”路线，联发科侧重能效量化。在弱网和隐私合规面前，不同的卸载策略直接决定了发烫程度与续航底线。
阅读全文iPhone 19跑70B模型烫手？散热才是真瓶颈
iPhone 19运行本地70B大模型频繁降频，并非NPU算力不足，而是高通X85基带功耗挤压了散热空间。实测显示，其持续负载能力远不如搭载VC均热板的安卓旗舰。苹果转而采用端云协同策略，以实用主义应对物理极限。
阅读全文苹果自研基带梦碎，iPhone 19全系换高通骁龙X Elite
2026年6月苹果确认终止近十年自研5G基带项目，iPhone 19全系搭载高通骁龙X Elite基带，针对端侧AI低延迟优化底层网络调度，试图解决信号顽疾，但5G-A覆盖仍有局限。
阅读全文2026车展现场：芯擎与黑芝麻如何把英伟达挤出C位？
2026年6月未来汽车AI技术展上，国产芯片不再边缘化。芯擎“龍鹰一号”和黑芝麻“华山二号”凭借7nm制程，在算力与成本上正面硬刚高通与英伟达。从单域到中央计算，国产方案正以更低BOM成本和更稳供应链，加速渗透主流车型。
阅读全文端侧AI Agent 2026年下半年实战：在骁龙X Elite笔记本上本地部署与运行‘办公助手’全流程指南
本指南针对2026年主流的高通骁龙X Elite AI PC，详解如何从零开始本地部署一个具备邮件处理、日程管理及文档分析能力的端侧AI Agent。涵盖环境配置、模型选型、Agent框架构建、隐私保护与离线优化全流程，
阅读全文端侧AI Agent 2.0：高通骁龙8 Gen 5与联发科天玑9500的NPU算力‘军备竞赛’与开发者适配实战
2026年下半年，高通骁龙8 Gen 5与联发科天玑9500旗舰平台发布，其NPU算力跃升为端侧大模型与AI Agent 2.0体验带来质变。本文深度解析两者架构差异、实测性能对比，并为开发者提供完整的适配工具链、性能调
阅读全文端侧大模型‘军备竞赛’：高通骁龙8 Gen 4与联发科天玑9400的AI算力与能效实测对比
本文前瞻分析2026年下半年即将发布的移动旗舰平台——高通骁龙8 Gen 4与联发科天玑9400在端侧大模型部署上的关键能力。聚焦其AI算力（TOPS）、能效比、内存带宽及软件生态，基于最新行业数据与预测，为开发者与硬件
阅读全文端侧大模型'手机内卷'：2026年中旗舰芯片（骁龙8 Gen4 vs 天玑9400）AI性能实测对比
本文深度实测对比2026年中高通骁龙8 Gen4与联发科天玑9400两大旗舰芯片在端侧大模型推理、多模态处理、能效比等核心维度的AI性能。通过构建典型AI应用场景，分析两款芯片对手机AI体验的革命性影响，并探讨其对个人智
阅读全文端侧大模型‘性能爆炸’：高通骁龙8 Gen4、联发科天玑9400芯片的AI算力实测与旗舰手机AI功能进化论
2026年下半年，旗舰手机芯片的AI算力迎来里程碑式跃升。本文深度解析高通骁龙8 Gen4与联发科天玑9400在端侧大模型推理上的突破性性能，实测对比其驱动实时多模态交互、个人智能体等杀手级应用的能力，并探讨芯片创新与A
阅读全文AI原生手机与PC 2026年中复盘：苹果、高通、联发科端侧大模型部署的最新进展与用户体验报告
本文基于2026年上半年最新产业动态，深度复盘苹果、高通、联发科在AI原生手机与PC上部署端侧大模型的最新进展。报告聚焦于功耗优化、新交互方式（AI Agent）及用户体验，并结合行业趋势进行横向对比分析。
阅读全文