尽管小模型的规模和参数较少，但它通过学习大模型的输出和行为，能够在较低的计算成本下保持较高的精度。这样一来，模型的存储和计算量都能得到显著减少，特别是在硬件资源有限的环境中，量化可以大幅提高模型的运行效率。这种方法最为简单，但可能导致网络的稀疏性问题，进一步影响硬件的计算效率。让 AI 更加普及，同时也在为未来的人工智能设备打下基础，无论是在个人设备、物联网，还是智能汽车中，压缩后的高效模型都将是

你刷短视频时的不卡顿、网速起飞，背后都离不开“射频工程师”们默默调天线、调功率、调频率 🛠️这不是某些“看起来高大上”的技术，它就藏在你手里的手机、耳机、WiFi路由器里。

→ 专注 360° 图像显示/合成，适合需要高分辨率 HMI 输出的系统。([socionext.com][4])：V3H 与 V4H 支持多路摄像头输入、AI 加速器模块，可同时驱动环视和驾驶员监控等视觉任务。：高性能视觉 SoC 平台，支持环境环视拼接、高级视觉处理与 AI 推理。→ 优化驾驶员监控、驾驶状态评估。([nxp.com][2])→ 适合低成本车辆基础环视+视觉处理。([德州仪器]

这不是 AI 算力问题，是系统级算力分配问题。

DDR5 的难点，不是“它太快”，而是“它不再容忍单点优秀”。线画得好其他凑合SI、PI、Training，缺一个，系统就不陪你玩。

随着人工智能模型规模不断扩展，传统通用芯片（如 GPU、CPU）逐渐无法满足 AI 训练对性能、功耗和带宽的极致要求。为此，越来越多厂商开始定制 AI 加速芯片。今天我们来深入解析一款面向 AI 大模型训练的专用芯片架构，它代表了当前行业顶级的芯片设计趋势。

算力决定上限通信决定能否落地高速率 + 高可靠 + 高集成 + 系统级降本谁就掌握了下一代汽车电子架构的话语权 🎯。SerDes，不是配角，而是架构核心。

智驾等级典型算力区间可实现功能L0 - L2AEB、自适应巡航、车道保持L2+高速NOA、城市记忆NOA、自动泊车L3 及以上100+ TOPS全场景NOA、端到端决策、VLM视觉语言融合早期只有 30 万级别的车才能搭载 L2+，但比亚迪、长安的“智驾平权”战略正在改写这一格局。到2025 年，10 万元级车型就能跑起高阶智驾，这意味着——算力，不再是豪车的专属标签。公司芯片单芯片算力 (TOP

AI 芯片不是“买参数”，是“买确定性”。

🧠是联发科在 AIoT 领域从“低功耗轻AI”到“多核高算力AI边缘”的完整升级路线。Genio 700 拥有 A78 大核 + APU 深度学习单元，是与瑞芯微RK3588、高通QCS8550等同级的旗舰型 SoC。很多人提到联发科，第一反应还是“性价比”。但Genio系列的出现，其实标志着：联发科从“手机SoC厂”转向“AI边缘生态推动者”。🚗 智能后视镜🏠 家居中控屏🧠 语音识别控制