硬件架构
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Windows Server 基础架构云参考架构：硬件之上的设计
毫无疑问，移动互联网、社交网络、大数据和云计算已经成为IT发展的四个大的趋势。其中云计算又为前三个提供了一个理想的平台。今天不仅互联网公司，很多传统行业的大中型企业也在建设自己的私有云。本文旨在介绍一个基于Windows Server 2012和System Center 2012 SP1构建基础架构云其硬件部分的参考架构。
AI、5G、云等技术快速迭代，开发者如何解决计算焦虑？
面对算力瓶颈，软件层面能做些什么？
英特尔副总裁 Bill Savage：跨架构编程的开放 oneAPI 是替代 CUDA 和 OpenCL 的选项
跨架构跨厂商统一简化编程，英特尔oneAPI提供了除英伟达CUDA之外的另一种选项。
英特尔首席架构师 Raja 独家解读：如何以指数级思维引领创新
美国时间5月14日，英特尔开源技术峰会OSTS`19上在华盛顿州史蒂文森召开，英特尔首席架构师，英特尔公司高级副总裁兼架构、图形与软件部门总经理Raja Koduri在会上发表了主题为《指数级思维》的演讲，详细解读了向以数据为中心的业务转型后，英特尔最新的技术理念和软件布局。
基础架构如何以终为始，稳定先行？
滴滴开始做自动驾驶可以追溯到2016年。4年来，整个行业经历过大众的狂欢与围观，也经历过资本的追捧与冷静。由于今天的技术还处于比较早期，自动驾驶作为“还没有被真正做成“的事情，外界对技术长期主义的不解与质疑也客观存在。本文将从自动驾驶基础架构面临的挑战出发，客观聊聊在技术演进过程中，这个方向上的一些矛盾权衡以及背后思考。
自动驾驶基础架构演进中的矛盾与思考
本文将从自动驾驶基础架构面临的挑战出发，客观聊聊在技术演进过程中，这个方向上的一些矛盾权衡以及背后思考。
FlagOS 新里程：开源面向多种硬件架构的统一 AI 编译器 FlagTree
为了推动不同架构 AI 硬件系统的创新和落地，打造开源、统一的 AI 系统软件生态，智源研究院联合多家机构开源了 AI 编译器 FlagTree。FlagTree 的开源，是开源、统一 AI 系统软件生态 FlagOS 发展进程中又一个重要的里程碑事件。至此，FlagOS 已经形成了具备
解读自动驾驶的 2020：从硬件角度看，无人车商业化落地难在哪？
在电动化、智能化、网联化、共享化的趋势下，自动驾驶技术的发展对车辆与硬件的形态提出了新的要求。在车规、量产、安全、性能、成本五大难题的压力下，车辆与硬件应该如何挑战与应对？本文将从车辆平台、传感器技术、硬件系统、集成与测试验证等方面展开剖析。
NO.002-Java 并发编程之多核硬件架构
这篇文章是Java并发编程思想系列的第二篇，本文以概览的方式从CPU硬件架构和操作系统对多CPU的支持两个维度阐述对Java并发的影响和关系。万变不离其宗，只有了解了底层的计算机硬件和操作系统，才能真正理解Java并发中核心设计原则和方法。
深入理解 JMM-CPU 多核硬件架构剖析及 Java 内存模型
上一节了解synchronized 关键字的底层原理以及锁的升级过程,本节带着大家了解CPU多核硬件架构以及Java内存模型
NVIDIA H20 与计算领域的革命：深入解析算力评估与应用
在当今快速发展的科技时代，计算能力的重要性毋庸置疑。无论是在人工智能、深度学习还是高性能计算领域，算力的强弱决定了创新的速度与效果。
百度发布全新端侧推理引擎 Paddle Lite，支持华为 NPU 在线编译
百度端侧推理引擎Paddle Lite特性揭秘。
国内首款基于 FPGA 平台的语音识别加速解决方案登陆华为云
该方案以语音识别为应用载体，对AI类应用推理计算进行全面加速。
紫光同芯重磅发布两款芯片，未来将重点布局人工智能
未来，紫光集团将重点布局人工智能、汽车电子、6G 与低轨道卫星等领域。
达芬奇密码：昇腾芯片的前世今生
在 AICon 北京 2019 大会上，王晓雷讲师做了《达芬奇密码：昇腾芯片的前世今生》主题演讲。
计算架构“新黄金十年”已来，Intel 设立了一个兴趣小组等你！
年代我们做研究那时一样，新的架构设计将会带来更低的成本，更优的能耗、安全和性能。计算架构的“新黄金十年”已经开启。
为多样性算力软件开发铺就平坦大道：华为北冥融合架构全面解析
北冥多样性计算融合架构是主要面向多样性算力集群的软件开发需求，融合开发语言、编译器、调度器、开发框架、计算套件、开发工具链在内的整套多样性算力开发解决方案与生态。
超视频时代音视频架构建设与演进
给音视频架构师的超视频架构体系建设方法
Intel Arch SIG：Intel 全新加速指令 AMX 技术介绍 | 龙蜥大讲堂 45 期
Intel Advanced Matrix Extensions (Intel AMX)是英特尔在即将发布的第四代英特尔至强可扩展处理器上引入的全新的加速引擎，通过指令集层面的支持来显著加速深度学习算法中的张量计算。它包含一组被命名为 TILE 的二维寄存器，以及称之为 TMUL（Tile Matrix Multiply Unit）的硬件逻辑，用来实现加速基于 TILE 寄存器的矩阵运算。 Intel AMX 支持 INT8 和 BF16 这两种业界广泛应用的数据类型，拥有可扩展的硬件架构和优化的软件生态（AI Framework，Libraries & Toolkits），是英特尔至强可扩展处理器内建的适配 AI 加速场景的重要构件。
重磅！中国团队发布 SRDA 新计算架构，从根源解决 AI 算力成本问题，DeepSeek“神预言”成真？
国内团队玉盘 AI 发布《SRDA AI 大模型专用计算架构》白皮书，提出了一种全新的计算架构：系统级精简可重构数据流架构 SRDA （System-level Simplified Reconfigurable Dataflow Architecture），从硬件源头解决当前 AI 算力的核心瓶颈。
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