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<rss version="2.0"><channel><title>看球网 - 专业体育赛事直播与资讯平台</title><link>https://cs90.cn/</link><description>看球网是专业体育赛事直播与资讯平台，汇聚全球热门体育赛事的直播资源与赛事资讯。平台以专业的直播品质和丰富的资讯内容，成为体育用户观看赛事、获取信息的重要渠道，满足体育用户的多元观赛与信息获取需求。</description><language>zh-cn</language>
<item><title>复盘三年封装产线数据：先进封装良率爬坡为何总在量产中期卡住</title><link>https://cs90.cn/tech/240119.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/240119.html</guid><description>从公开产线数据与工艺整合记录出发，复盘先进封装良率爬坡的三个典型阶段，拆解量产中期卡点的成因，并给出可落地的观察指标与改善思路。</description><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 05:57:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从流片到量产：一位推理芯片产品经理的四年跟单笔记</title><link>https://cs90.cn/news/205000.html</link><guid>https://cs90.cn/news/205000.html</guid><description>一位推理芯片产品经理回顾四年跟单经历，从流片排期、封装协同到客户导入，记录产业链上下游的真实节奏与协作细节，为看球网读者提供可核验的产业观察视角。</description><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 05:56:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>追一颗车规芯片的五年：封装工程师老周与他的失效分析笔记</title><link>https://cs90.cn/tech/356765.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/356765.html</guid><description>从晶圆到整车，车规芯片的可靠性由无数工程细节堆叠而成。看球网技术解读走进封装与失效分析一线，记录工程师如何用五年时间打磨一套验证方法，理解车规芯片真正的门槛。</description><pubDate>Mon, 02 Nov 2026 05:57:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>推理芯片的互联账本：从单卡带宽到集群协同的四个观察面</title><link>https://cs90.cn/news/607779.html</link><guid>https://cs90.cn/news/607779.html</guid><description>单卡算力不再是唯一标尺，推理集群的互联效率正成为产业新变量。本文从公开资料出发，梳理单机内互联、跨节点组网、内存语义通信与软件调度四个观察面，帮助读者理解推理芯片从“卡”到“系统”的评估逻辑变化。</description><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 01:57:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从架构演进看端侧AI芯片：算力堆叠之后，能效与内存墙如何破局</title><link>https://cs90.cn/tech/991630.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/991630.html</guid><description>端侧AI芯片正从单纯堆算力转向架构协同优化。本文从前瞻视角拆解算力密度、内存墙与能效约束的三角关系，梳理近存计算、异构调度与稀疏化三条技术路径的落地节奏，并给出工程选型的观察框架。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 12:25:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从参数表到选型决策：智能芯片方案对比视图的字段设计指南</title><link>https://cs90.cn/solutions/380121.html</link><guid>https://cs90.cn/solutions/380121.html</guid><description>面向研发团队的方案对比视图应如何设计字段，才能既反映架构差异又避免误读公开参数，本文给出分组字段、派生指标与阅读顺序的实用建议。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 03:48:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>推理芯片显存带宽之争：从HBM路线看产业生态新变量</title><link>https://cs90.cn/news/782344.html</link><guid>https://cs90.cn/news/782344.html</guid><description>推理芯片的算力竞赛正在转向显存带宽与容量效率的比拼。本文从HBM迭代节奏、封装协同与软件调度三个层面，梳理推理芯片产业生态的前瞻变化，并给出可核验的观察框架。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 08:37:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>数据解读：边缘AI芯片的能效比为何要用公开基准重新校准</title><link>https://cs90.cn/tech/425951.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/425951.html</guid><description>边缘AI芯片的能效比常被简化成一个数字，但测试条件不同结论会反转。本文用公开基准方法拆解算力口径、功耗测量边界与场景权重，给出可复核的对比思路。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 21:18:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从实验室到产线：一位AI芯片验证工程师的三年观察手记</title><link>https://cs90.cn/news/792009.html</link><guid>https://cs90.cn/news/792009.html</guid><description>本文以一位AI训练芯片验证工程师的视角，梳理近三年推理芯片从实验室样片到量产落地的关键节点，讨论验证流程、生态适配与团队协作方式的变化，为关注AI芯片产业化的读者提供可核验的观察线索。</description><pubDate>Fri, 23 Oct 2026 21:00:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>AI训练芯片产业生态榜单：从工具链到封装的五个观察面</title><link>https://cs90.cn/news/270114.html</link><guid>https://cs90.cn/news/270114.html</guid><description>训练芯片的竞争不只在硅片本身。本文从EDA工具、IP核、先进封装、互联标准与软件生态五个观察面做盘点，梳理公开可查的产业动态，帮助读者理解训练芯片落地的完整链条。</description><pubDate>Fri, 23 Oct 2026 15:53:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>推理芯片能效比数据怎么读：一份公开来源的观察指南</title><link>https://cs90.cn/news/882339.html</link><guid>https://cs90.cn/news/882339.html</guid><description>能效比是推理芯片选型的高频指标，但公开数据的口径差异常被忽略。本文从数据解读角度出发，梳理能效比的常见表述方式、测试条件差异与产业链影响因素，提供一套可核验的观察方法。</description><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 16:52:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>端侧推理芯片的能效账本：算力之外的三个隐性成本</title><link>https://cs90.cn/news/449054.html</link><guid>https://cs90.cn/news/449054.html</guid><description>端侧推理芯片的选型常被峰值算力吸引，但能效账本里还藏着内存访问、散热设计与软件适配三项隐性成本。本文从公开资料出发，给出端侧芯片能效评估的前瞻分析框架。</description><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 14:54:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从公开数据看AI推理芯片的显存带宽竞争格局</title><link>https://cs90.cn/news/451866.html</link><guid>https://cs90.cn/news/451866.html</guid><description>显存带宽正成为AI推理芯片的关键分水岭。本文基于公开规格书与行业白皮书，梳理主流推理芯片的带宽配置逻辑，解读带宽与算力配比背后的产业趋势，帮助读者建立可核验的观察框架。</description><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 11:57:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>RISC-V在端侧AI的生态进展：工具链与IP供给的双线观察</title><link>https://cs90.cn/news/569811.html</link><guid>https://cs90.cn/news/569811.html</guid><description>RISC-V在端侧AI的落地进展，取决于工具链成熟度与IP供给丰富度两条主线。本文从公开文档与社区动态出发，梳理可核验的生态观察点，给出前瞻分析框架。</description><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 13:26:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>训练芯片集群的互联账本：带宽之外还有哪些生态变量</title><link>https://cs90.cn/news/236258.html</link><guid>https://cs90.cn/news/236258.html</guid><description>训练芯片集群的性能不只取决于单卡算力，互联拓扑、通信库成熟度与集群调度策略共同构成生态变量。本文从公开资料出发，梳理训练集群互联环节的前瞻观察点。</description><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 15:54:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>封装产线上的工艺整合师：先进封装落地时那些看不见的抉择</title><link>https://cs90.cn/tech/903402.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/903402.html</guid><description>先进封装从概念走向量产，工艺整合师要在材料、设备与良率之间反复权衡。本文以人物故事切入，拆解封装技术落地的关键决策点，呈现智能芯片产业链中容易被忽略的一环。</description><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 13:02:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>从公开数据看先进封装：Chiplet如何改变芯片成本与良率结构</title><link>https://cs90.cn/tech/634566.html</link><guid>https://cs90.cn/tech/634566.html</guid><description>先进封装不再只是后道工序，而是决定芯片成本与良率的关键变量。本文用公开产业数据拆解Chiplet的良率模型、成本分摊逻辑与设计取舍，帮助工程师判断什么场景值得拆分裸片。</description><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 08:02:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>车规级推理芯片上车前，功能安全与算力如何平衡</title><link>https://cs90.cn/news/662952.html</link><guid>https://cs90.cn/news/662952.html</guid><description>车规级推理芯片的选型需要在功能安全等级与算力需求之间寻找平衡。本文从公开标准文档出发，梳理安全机制、算力冗余与验证成本三项前瞻观察点，给出可核验的评估思路。</description><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 13:37:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>推理芯片显存带宽为何关键：一份面向研发团队的参数解读榜单</title><link>https://cs90.cn/solutions/277720.html</link><guid>https://cs90.cn/solutions/277720.html</guid><description>显存带宽常被算力数字掩盖，但在推理场景中它往往决定吞吐上限。本文结合公开规格资料，梳理带宽、容量与批量调度的关系，给出一份便于对照的参数解读清单。</description><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 17:17:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>封装测试厂里的年轻人：先进封装热潮下的一线工程师群像</title><link>https://cs90.cn/news/421624.html</link><guid>https://cs90.cn/news/421624.html</guid><description>先进封装成为AI芯片产业关注焦点，本文从封装测试厂一线工程师的日常工作切入，讨论工艺协同、设备调试与人才培养的变化，呈现产业热潮背后可核验的岗位故事。</description><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 14:30:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>先进封装产能博弈：Chiplet生态里的协同与节奏变量</title><link>https://cs90.cn/news/665025.html</link><guid>https://cs90.cn/news/665025.html</guid><description>Chiplet生态的落地节奏，受先进封装产能、接口标准与设计协同三重变量影响。本文从公开规范与产业动态出发，梳理可核验的观察点，给出前瞻分析框架。</description><pubDate>Thu, 15 Oct 2026 16:29:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>边缘计算芯片的部署账本：从规格书到现场的三道坎</title><link>https://cs90.cn/news/962649.html</link><guid>https://cs90.cn/news/962649.html</guid><description>边缘计算芯片从规格书走向现场部署，需要跨越环境适应、远程运维与算力弹性三道坎。本文从公开资料出发，梳理可核验的部署观察点，给出前瞻分析框架。</description><pubDate>Thu, 15 Oct 2026 16:22:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>2026年AI推理芯片盘点：六类主流方案与选型参考</title><link>https://cs90.cn/news/358680.html</link><guid>https://cs90.cn/news/358680.html</guid><description>从云端推理到端侧部署，梳理当前六类主流AI推理芯片方案的架构特点、适用场景与选型维度，帮助读者建立可核验的评估框架，避免只看算力数字的误区。</description><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 13:52:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>推理芯片的显存带宽为什么关键？用体育直播场景讲明白</title><link>https://cs90.cn/news/856454.html</link><guid>https://cs90.cn/news/856454.html</guid><description>显存带宽常被算力参数掩盖，但它直接决定推理吞吐与延迟表现。本文从批处理、模型权重加载和并发请求三个角度解释带宽的作用，并给出可操作的观察指标。</description><pubDate>Sat, 10 Oct 2026 09:54:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>训练与推理双线并进：智能芯片架构选型的前瞻对比思路</title><link>https://cs90.cn/solutions/578890.html</link><guid>https://cs90.cn/solutions/578890.html</guid><description>从训练与推理两类负载的指标差异出发，梳理算力密度、显存带宽、互联能力与能效比在选型中的权重变化，给出可结构化的对比视图与判断路径。</description><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 11:19:00 +0800</pubDate></item>
<item><title>训练芯片与推理芯片到底差在哪？一份给体育数据团队的选型科普</title><link>https://cs90.cn/news/815332.html</link><guid>https://cs90.cn/news/815332.html</guid><description>从算力精度、显存配置到部署形态，拆解训练芯片与推理芯片的核心差异，并结合体育赛事数据场景给出可核验的选型思路，帮助读者建立基本判断框架。</description><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 15:39:00 +0800</pubDate></item>
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