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按时间查看 HardMind 的讨论历史,适合回看某一阶段的判断变化和长期主题演进。
Archive Timeline
总文章 10 篇 归档年份 1 个
2026 10 篇
March 2
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HardMind 编委会如何判断一个“硬件设计 + AI”选题值得展开
用一套可执行的筛选框架,判断新闻、论文、项目和工程经验是否值得进入 HardMind 的讨论区。
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边缘 AI 板卡选型,不要只看 TOPS
TOPS 只是宣传口径,真正决定项目成败的是内存、I/O、热设计和软件栈稳定性。
February 4
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芯粒化 AI 加速器会把系统设计边界推到哪里
芯粒化不只影响封装良率,也会重写板级互连、功耗预算和可维护性。
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量化不是免费午餐:INT8 部署前先算清带宽账
模型位宽下降不代表系统一定更快,带宽、重排和校准成本经常把收益吃掉。
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从模型到 FPGA 原型,小团队怎么搭最快验证闭环
小团队做硬件 AI 原型时,最重要的不是一次做到完美,而是尽快形成能反复迭代的验证闭环。
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做边缘推理评测时,先把基线方法定住
没有统一方法的 benchmark 只会制造噪声,不能帮助团队做设备或模型决策。
January 4
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CXL 进入 AI 训练节点之后,哪些设计假设会失效
CXL 带来的不是简单扩容,而是内存层级、调度策略和故障模型的重写。
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本地推理工作站的供电规划,比显卡型号更容易踩坑
预算本地推理工作站时,真正容易把项目拖慢的往往不是 GPU,而是供电、散热和扩展余量。
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把实验记录做成资产:硬件 AI 团队的日志规范
如果实验记录不能被复查、比较和追溯,团队就会持续为同一个问题重复付费。
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2026 Q1 观察:值得持续跟踪的 6 个硬件 AI 信号
用工程视角整理 2026 年第一季度最值得持续跟踪的六个硬件 AI 方向。