从公开数据看AI推理芯片能效：每瓦吞吐量背后的架构选择
用可核验的公开规格拆解AI推理芯片的能效数据，说明每瓦吞吐量受制于哪些架构变量，以及智芯观澜整理参数时如何避免被单一指标误导。
技术解读
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智芯观澜技术解读栏目深入浅出地讲解AI芯片架构、HBM高带宽存储、Chiplet封装与稀疏计算等关键技术，提供术语解释与原理说明，降低理解门槛。
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稀疏计算背后的人：算法工程师林知远与一次模型瘦身实验
稀疏计算如何让大模型在有限算力下跑得更快？跟随算法工程师林知远的模型瘦身实验，理解结构化稀疏、稀疏访存与AI芯片协同设计的现实取舍。
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从一次流片复盘看Chiplet封装良率与成本的真实账本
复盘一颗中等规模AI芯片从单Die走向Chiplet方案的过程，拆解良率数学、封装损耗与互连功耗三笔账，说明为什么Chiplet不是万能解，以及什么规模的产品才真正划算。
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把HBM堆到芯片头顶：一位封装工程师的十年折叠笔记
从2.5D中介层到混合键合，HBM如何一步步贴近计算芯粒。借封装工程师程砚舟的十年经历，拆解高带宽存储的堆叠原理、散热难题与Chiplet协同逻辑。
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HBM带宽数据怎么读：从公开规格推算大模型推理的存储瓶颈
以公开HBM规格为起点，用可复现的推算方法判断大模型推理中的带宽瓶颈位置，并说明智芯观澜整理存储参数时的口径与边界。
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