开发者生态
华为昇腾910D量产实测：CANN迁移痛点与CUDA对比
华为昇腾910D集群实测：算子覆盖率75%、训练稳定性256卡通信瓶颈、调试工具链差距。从PyTorch到CANN的迁移成本与国产算力生态进展，基于真实项目数据深度拆解。
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关键词：实测
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前沿研究
端侧大模型把手机主板烤熟了？拆解骁龙8 Gen5的温控盲区
骁龙8 Gen5在跑14B端侧模型时，摄像头区域温度飙至52°C以上。硬件工程师实测四款旗舰，发现问题不在散热面积，而在NPU热密度失控和摄像头支架造成的热传导死胡同。不同厂商的温控策略从激进降频到偷偷降精度，都在掩盖一
阅读全文Qwen3 发布两个月，中文长文档场景的实测差距
Qwen3发布两个月后，我们拿法律合同、券商研报和招股书做了一轮中文长文档实测。在100K上下文场景下，Qwen3-235B的召回率逼近Claude 3.5 Sonnet，但幻觉率和长文本中间丢失问题仍是硬伤。Qwen3
阅读全文骁龙8 Gen5实测翻车：14B模型跑顺了，但摄像头被烤到47℃
三款骁龙8 Gen5量产旗舰机实测数据出炉：NPU调度优化成功将14B模型整机功耗压至5.8W，但热成像显示SoC热点从传统中框位置横向串扰至摄像头模组，最高温度飙至47.2℃，影响握持体验并威胁CMOS成像质量。端侧大
阅读全文8000P算力中心闲置潮：从拼建集群到拼调度算法的转折点
2026年上半年，多地8000P智算中心空置率超40%，传统K8s调度导致MFU仅45%。实测显示，引入显存池化与拓扑感知算法后，异构集群MFU可从45%跃升至58%。算力运营正从拼硬件转向拼算法，解决显存碎片与跨架构通
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前沿研究
端侧模型功耗红线再收紧，14B参数如何塞进中端机
骁龙8 Gen5实测跑14B模型发热严重，但6月落地的混合精度量化与稀疏激活技术，已把内存压到5.8GB、推理功耗控在3.2W。两条算法路径叠加后，中端机本地跑大模型不再是噱头，只是加载那5秒的等待仍是工程上的最后一公里
阅读全文端侧AI手机首发实测：骁龙8 Gen5运行14B模型的日常卡顿吗
搭载骁龙8 Gen5的旗舰机已上市，我们断网实测了一周14B参数模型的本地推理。响应7.8秒、续航缩水三成、发热可控但持久战会降频。本文给出速度、功耗和隐私的真实数字，并对比云端API，明确判断普通用户当前是否值得为端侧
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前沿研究
2026夏日高温下的算力焦虑：液冷集群PUE实测与运维真相
2026年夏季高温来袭，传统风冷数据中心 PUE 飙升至 1.5 以上。本文实地探访河北某浸没式液冷智算园区，对比极端温度下液冷与风冷的真实 PUE 差距（1.09 vs 1.52），通过电费账单、建设成本与运维细节，揭
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AI 工具箱
Arm 端侧跑 7B，三款框架实测怎么选
同跑 Qwen2.5-7B-Instruct INT4，骁龙 X Elite 上 ExecuTorch 首 token 更快，天玑 9400 上 MNN 吞吐反超，llama.cpp 胜在内存稳定。框架选择要跟芯片、任务
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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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前沿研究
14B模型上手机，先看功耗这道坎
骁龙8 Gen 5让14B端侧AI推理成为可能，但热节流让算力大打折扣。实测数据显示，INT4量化、NPU-CPU混合调度与内存预分配，比单纯堆砌NPU算力更能实现可持续运行，这才是2026年端侧AI落地的关键。
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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，
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