前沿研究
端侧14B成标配？骁龙8 Gen5实测下的功耗与体验真相
骁龙8 Gen5发布半年后，14B模型手机端落地遭遇散热与调度双重拷问。实测显示，INT4量化+NPU-CPU混合调度是稳态运行的关键，单纯堆砌算力无法解决热节流导致的掉帧。
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关键词：散热
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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，
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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。
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技术应用
端侧AI手机散热瓶颈突破：新材料与液冷技术在消费端的普及
2026年上半年，骁龙8 Gen 4与天玑9400功耗突破12W，传统散热方案在AI负载下频频告急。两相冷板、石墨烯批量应用、微型液冷量产正将“烫手”标签从AI手机上撕下。本文梳理最新技术落地与实测数据，为购机提供散热维
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前沿研究
技术应用
端侧AI跑进手机，散热先到临界点
端侧AI开始从发布会走向手机和PC。苹果上VC均热板，谷歌把Gemini Nano放到端侧，小米推出MiMo-V2 Pro。参数和响应速度之外，发热、续航和降频正在变成用户最先感知的问题。
阅读全文8000P集群运营半年：能效比优化与成本回收实录
深圳河套学院8000P昇腾集群运行半年后，PUE从1.22降至1.15，硬件故障率控制在2.1%以下，混部利用率达87%。但液冷漏液、推理抖动等隐性成本拉长了回收周期。结合电费、散热与折旧，给出3.5至5年的回收测算，为
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深度观察
8000P昇腾集群落地两月：能源账单和散热难题谁在买单？
深圳河套学院8000P昇腾集群落地两个月，电费单飙到380万，PUE从1.15爬至1.22。本文从运维工程师视角拆解液冷全生命周期成本、工程隐形天花板，为中型企业算力采购提供真实决策参考。
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前沿研究
从算力军备到能效竞赛：2026年数据中心液冷与供电困局
2026年7月，AI算力功耗突破物理极限，液冷技术从“可选”变为“必配”。英伟达GB300与国产芯片混部下，散热与供电成为核心瓶颈。本文拆解单柜百千瓦时代的工程真相与成本账。
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前沿研究
苹果端侧AI，NPU不是唯一答案
Apple Intelligence把AI拉回iPhone本地，但真正决定体验的，不只是一颗NPU。算力、内存、散热、云端协同和隐私边界，会一起决定它能做多远。
阅读全文千芯万瓦下的散热突围：2026液冷数据中心的真实账本
2026年，随着英伟达B200芯片功耗突破1000W，风冷已成过去式。深圳河套学院集群通过液冷将PUE压至1.1，印证了散热是算力扩张的物理天花板。从浸没式液冷的量产到软硬协同调度，绿色计算正在重塑数据中心的底层逻辑。
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