新闻重点Arm Performix 是一款面向现代代理式开发工作流程的免费性能分析工具套件，作为同类产品中的首创之作，为开发者与 AI 智能体开辟了全新的性能工具品类。凭借清晰、深入的性能分析，开发者与 AI 智能体均可使用 Arm Performix 来理解、分析并优化基于 Arm 云平台运行的应用程序。Arm Performix 已获得微软、MongoDB、Redis 及 SAP 等生态伙伴的支持。 依托 Arm Neoverse 平台芯片的强劲发展势头，包括近期发布的 Arm® AGI C
芯片架构师在设计高效 AI 处理器时，必须应对多重因素，其中最突出的就是快速迭代的 AI 模型。《半导体工程》邀请多位专家展开讨论，以下为访谈精华。边缘端目前有哪些类型的智能体？Steven Woo（Rambus）：当前边缘智能体主要分为感知、推理，机器人还会包含规划与执行。这些任务通常在同一设备上并发运行，关键不只是推理，而是系统观察、决策、响应的速度。这迫使设计师重新思考内存层级、互联与安全边界。智能体是整个系统协同工作，而不只是框图里的一个神经网络。Sharad Chole（Expedera）：必须
本文解读液冷技术普及后，整机风道消失，内存、SSD 等被忽略的元器件形成隐性散热瓶颈；需引入精准微散热方案，恢复整机热平衡。当下 AI 数据中心的架构重构，源于一个客观现实：现代 GPU 与 CPU 功耗急剧攀升，风冷已无法实现高效散热。当处理器功耗突破千瓦级别，液冷成为必然选择。冷板与管路系统成为新一代服务器架构的核心，相比传统风扇，能以更高效率带走旗舰芯片产生的热量。从表面来看，这场散热技术变革利好明显：GPU 与 CPU 温度趋于稳定，性能上限得以提升，也能满足高阶 AI 负载所需的热裕度。但如同众
当下各大厂商争相研发高性能 AI 大模型，很多从业者习惯观望等待主流模型定型后再做产品开发。但对产品设计师而言，不必一味观望，应主动利用现有技术，把 AI 模型能力落地为可用、可靠、具备实际价值的商业化产品。莱迪思半导体与英伟达的合作，标志着 AI 时代产品设计思路迎来转变。双方推出Sensor Bridge 参考设计，标准化了从传感器到 AI 推理的完整数据链路，大幅降低了开发近实时感知、分析与响应系统的门槛。采用模块化搭建方式，能有效加快研发进度，打造更智能、响应更快的终端产品。随着智能算力向数据产生
伴随 OpenClaw、Hermes 热潮的持续升温及各大厂商类 Agent 产品的密集发布，AI 大模型正加速从云端“下沉”至终端设备，并从对话框中的聊天机器人，进化为能够自主拆解任务、跨应用调度的数字执行者。在这场由端侧 AI Agent 驱动的交互变革中，AI PC 被普遍视为最先落地的核心场景之一。当 AI PC 深度调用 Agent 能力时，计算功耗面临指数级增长，给电源管理系统带来了前所未有的严苛挑战。南芯科技已在 AI PC 电源领域形成完整布局，覆盖充电管理、存储 PMIC、AMOLED
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