RISC-V 芯片在边缘计算端的能效比实测：告别英伟达依赖
实测三款RISC-V开发板在视觉模型下能效比领先ARM竞品30%-80%（YOLOv8n，K230 FPS/W 12.2 vs Orin Nano 5.7），5美元级芯片替代百美元方案，为IoT网关、摄像头选型提供硬核参
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38位用户半年实测：骁龙8 Gen 5与天玑9500的AI表现
发布七个月后，38位用户实测数据揭晓：天玑9500在7B模型能效领先15%，但13B模型降频严重；骁龙8 Gen 5生态更成熟，AI Agent完成率达82% vs 64%。端侧AI选芯要看7B还是13B、轻AI还是重A
阅读全文iPhone 17 跑 AI 发烫？三款 2026 旗舰散热实测
2026 年旗舰机运行本地大模型时，散热成为体验分水岭。实测显示，iPhone 17 Pro 在持续推理 15 分钟后帧率骤降，Pixel 10 靠石墨均热板维持较稳输出，Galaxy S27 Ultra 则需开发者模式
阅读全文端侧模型省电了，但App开发者为什么还在抗拒接入NPU？
2026年端侧推理能效比已大幅提升，但开发者仍面临算子适配碎片化、量化精度丢失及内存带宽瓶颈。本文通过架构师访谈，揭示NPU落地背后的工程困境与真实成本。
阅读全文半年端侧实测下来，NPU的能效比到底卡在哪
跑了半年端侧模型，三星S26 Ultra通话翻译22分钟续航不崩，MacBook M5跑13B模型键盘飙到46℃。结论不浪漫：手机AI的瓶颈不在TOPS，而在内存带宽和散热。量化能救一半，手表那1W功耗墙基本无解。
阅读全文三款旗舰芯片跑7B大模型，谁最省电？实测数据来了
我们用同一套7B模型（Qwen3-7B量化版），在骁龙8 Gen4、天玑9400、麒麟9100三款旗舰机上测了连续对话的功耗、温度和速度。结果挺意外：麒麟最快但最费电，天玑最省电，骁龙比较均衡。下面直接上数据。
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Arm 2026高管洞察深度解读：下一代AI芯片架构的三大创新方向
本文深度解读Arm基于2026年技术预测提出的AI芯片架构创新方向，聚焦Chiplet封装、专用指令集扩展与软硬件协同设计，分析其对端侧AI、边缘计算及数据中心市场的影响。
阅读全文Arm高管详解：面向AGI的下一代计算架构蓝图
本文深度解读Arm高管最新战略，分析其面向通用人工智能（AGI）推出的AGI CPU及下一代计算架构。文章将剖析该架构如何通过高性能、高能效的CPU设计，重塑AI数据中心，并探讨其对软硬件生态的深远影响与挑战。
阅读全文Arm最新架构解析：AI芯片如何为端侧大模型与Agent时代奠基？
本文深度解析Arm在2026年发布的最新技术架构与预测，聚焦其面向端侧大模型与AI Agent时代的CPU创新、全栈异构计算及物理AI加速等关键方向。探讨Arm如何通过模块化、高能效的芯片设计，为从云端到边缘的无缝智能计
阅读全文Arm高管2026年洞察：AI芯片架构创新的下一站是什么？
本文基于Arm高管在2026年的最新技术预测与洞察，深入分析面向端云协同、大模型推理的下一代AI芯片架构设计趋势。文章聚焦物理AI加速、模块化异构计算、超高能效比等核心方向，探讨Arm如何通过CPU架构创新，为从云端数据
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