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推理芯片的封装形态怎么选：从板卡到Chiplet的四条工程路径
封装不再是后道工序的配角。本文从板卡、多芯片模组、2.5D中介层到Chiplet四条路径出发，梳理推理芯片在显存靠近度、散热与量产成本之间的取舍，帮工程师建立可核验的选型框架。
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芯脉视野行业资讯栏目聚焦AI训练与推理芯片的产业动态与公开信息，涵盖新品发布、架构演进、封装形态变化与生态进展，为工程师与行业观察者提供可核验的资讯梳理与趋势线索。
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推理芯片功耗数据拆解：每瓦特算力背后的六组真实取舍
从公开规格书与白皮书出发，拆解推理芯片每瓦特算力背后的供电、散热与频率取舍，梳理六组可核验的数据关系，帮助工程师读懂功耗标称值的边界条件。
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推理芯片的显存带宽为何关键：从解码阶段看端侧与云端的分野
推理负载的解码阶段高度依赖显存带宽。本文从自回归生成的计算特征出发，分析云端与端侧推理芯片在带宽配置上的不同取舍，并给出可核验的观察指标。
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AI推理芯片的显存带宽为何关键？一份给工程师的科普指南
从训练到推理，算力之外真正卡住大模型落地的是数据搬运。本文用可核验的公开架构信息，拆解显存带宽、容量与能效三者的关系，并给出选型时该看的几个硬指标。
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端侧AI芯片能效榜单解读：六类架构在功耗墙前的真实取舍
端侧AI的能效竞争已进入架构分层阶段。本文依据公开规格与白皮书，盘点六类端侧AI芯片架构的能效特征、适用场景与生态短板，梳理可核验的选型线索。
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训练芯片互联带宽成焦点：从单卡算力到集群效率的评估转向
训练芯片竞争正从峰值算力转向集群互联效率。本文梳理互联拓扑、带宽配比与软件调度如何共同决定大规模训练的实际吞吐，并给出工程师可核验的评估视角。
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AI推理芯片显存带宽榜单：五条技术路线谁更扛得住大模型
显存带宽正取代算力峰值成为推理芯片的核心指标。本文以公开规格书为依据，盘点HBM、LPDDR、GDDR与近存计算等五条路线的带宽效率与适用场景，为选型提供可核验的观察线索。
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