arm cpu 文章 進入arm cpu技術(shù)社區(qū)
Intel 找到CPU崩潰和不穩(wěn)定錯誤的根本原因
- 盡管英特爾在 7 月下旬認識到了第 13 代和第 14 代酷?！癛aptor Lake”處理器出現(xiàn)故障的根本原因——其微代碼使 CPU 需要的電壓水平超過安全限制——但該公司從未提供精確的診斷。它現(xiàn)在概述了一個稱為 Vmin Shift Instability 的問題，該問題可能在四種情況下發(fā)生。該問題源于 IA 內(nèi)核中的時鐘樹電路，該電路在高電壓和高溫下容易發(fā)生故障，導致時鐘占空比發(fā)生變化，導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。Intel 已經(jīng)確定了觸發(fā)此問題的四個關(guān)鍵操作條件，并通過各種微碼更新實施了緩解措施。首先，主板電
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重大變革！NVIDIA AI服務器明年有望首次采用插槽設(shè)計
- 9月26日消息，據(jù)媒體報道，里昂證券的最新報告顯示，NVIDIA的AI服務器將首次采用插槽設(shè)計，預計從明年下半年的GB200 Ultra開始。這一變革意味著，NVIDIA的GPU產(chǎn)品將首次采用過去僅用于CPU產(chǎn)品的插槽設(shè)計將有助于簡化售后服務和服務器板維護，并優(yōu)化運算板的制造良率。據(jù)里昂證券的調(diào)研，采用插槽設(shè)計后，一個運算板將集成四顆NVIDIA GPU，每顆GPU都將配備一個插槽和一顆NVIDIA CPU插槽設(shè)計主要應用于傳統(tǒng)的CPU服務器市場，其優(yōu)勢在于便于更換和升級處理器，簡化主板制造并實現(xiàn)模塊化。
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如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理性能提升？為你揭曉背后功臣
- Arm 架構(gòu)在服務器領(lǐng)域發(fā)展勢頭看漲。目前已有許多頭部云服務提供商和服務器制造商推出了基于 Arm Neoverse 平臺的服務器產(chǎn)品。Arm 架構(gòu)的服務器通常具備低功耗的特性，能帶來更優(yōu)異的能效比。在此前的文章中，針對搭載基于 Armv9 架構(gòu)的倚天 710 芯片的 ECS 倚天實例，Arm 技術(shù)專家已在 深度學習推理任務 、 Redis 性能驗證 等方面進行了測試和比較分析。此次我們將聚焦數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，通過兩個實際案例，來探討不同云實例上 Apache Flin
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Arm 通過新的 PyTorch 和 ExecuTorch 集成加速從云到邊的人工智能， 賦能開發(fā)者即刻實現(xiàn)性能提升
- Arm 控股有限公司（納斯達克股票代碼：ARM，以下簡稱“Arm”）近期宣布通過將 Arm? Kleidi 技術(shù)集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，賦能新一代應用在 Arm CPU 上運行大語言模型 (LLM)。Kleidi 匯集了最新的開發(fā)者賦能技術(shù)和關(guān)鍵資源，旨在推動機器學習 (ML) 技術(shù)棧中的技術(shù)協(xié)作和創(chuàng)新。通過這些重要進展，Arm 致力于為任一 ML 技術(shù)棧的開發(fā)者提供更為順暢的體驗。 Arm 戰(zhàn)略與生態(tài)部開發(fā)者技術(shù)副總裁 Alex Spinelli 表示：“Arm 正與領(lǐng)先的云服
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消息稱 Arm 架構(gòu)服務器處理器企業(yè) Ampere Computing 探索出售
- IT之家 9 月 20 日消息，彭博社北京時間昨日報道稱，Arm 架構(gòu)服務器處理器企業(yè) Ampere Computing 安晟培半導體近來數(shù)月一直同一位財務顧問合作，探索將自身出售的潛在可能。Ampere Computing 正在提升外部企業(yè)對其的收購興趣，并愿意與更大規(guī)模的行業(yè)參與者就可能的交易進行談判。Ampere Computing 由前英特爾高管 Renée J. James 于 2017 年創(chuàng)立。這位創(chuàng)始人現(xiàn)任 Ampere Computing 的董事長兼首席執(zhí)行官，也是 O
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Arm 上市一周年亮點回顧，持續(xù)賦能計算的未來
- 正如 Arm 首席執(zhí)行官 Rene Haas 在去年上市當日所言，“IPO 只是一個瞬間”，在基于 Arm 平臺上構(gòu)建計算的未來充滿了巨大的機遇。自 2023 年 9 月 14 日以來，我們不斷加速踐行這一使命。作為一家上市公司，在過去一年內(nèi)，Arm 為從基礎(chǔ)技術(shù)到軟件在內(nèi)的整個技術(shù)棧帶來了深遠影響。通過高性能、高效率和靈活性等核心優(yōu)勢，我們助力行業(yè)領(lǐng)先的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)解決復雜的計算挑戰(zhàn)。展望未來，基于我們技術(shù)的人工智能 (AI) 功能，將為我們帶來更多的增長機會。 變革性技術(shù)的根
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一二代線程撕裂者被官方拋棄！AMD壓制Intel的開端
- AMD近日更新了Ryzen Master超頻軟件的最新版本2.14.0.3205，更新日志中有一條非常重要：不再支持銳龍1000、銳龍2000、銳龍線程撕裂者1000、銳龍線程撕裂者2000系列。線程撕裂者誕生于2017年8月，是AMD首次殺入桌面發(fā)燒級領(lǐng)域，一經(jīng)面世就將Intel的酷睿X系列壓制得抬不起頭來，直到幾年后酷睿X系列干脆消失了。初代線程撕裂者的旗艦型號是1950X，Zen一代架構(gòu)，16核心32線程，最高頻率4.0GHz，熱設(shè)計功耗180W，售價8499元(999美元)。二代旗艦2990X升級
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Arm為無處不在的AI奠定技術(shù)基礎(chǔ)
- 作為人工智能?(AI)?的創(chuàng)新基礎(chǔ)，眾多企業(yè)都在使用通用且應用廣泛的?Arm?計算平臺。迄今為止，合作伙伴基于?Arm?架構(gòu)的芯片出貨量已超過?2,900?億顆。如今，Arm?已為各類技術(shù)領(lǐng)域的?AI?應用提供支持，這也是為何?AI?的技術(shù)先行者們能夠基于?Arm?平臺快速創(chuàng)新的關(guān)鍵原因。無論是現(xiàn)在還是未來，Arm?平臺都是?AI&nbs
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蘋果A18 Pro芯片發(fā)布，采用臺積電3nm制程
- 今日凌晨，蘋果正式發(fā)布了A18 Pro芯片，采用臺積電新一代N3P 3nm工藝制造，官方稱性能提升10％，同等性能下耗降低16％，將在iPhone 16 Pro / Max新機中首發(fā)搭載。據(jù)介紹，A18 Pro搭載16核神經(jīng)引擎、Apple Intelligence速度較上一代A17 Pro提升15%，可利用系統(tǒng)內(nèi)存總帶寬多了17%。配備6核（2+4）CPU，相比A17 Pro性能提升15%、功耗降低20%，支持動態(tài)緩存、網(wǎng)格著色，性能再提升20％。GPU方面A18 Pro相較A17 Pro性能提升20%
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英特爾確認馬來西亞檳城先進封裝廠新建計劃未發(fā)生變化
- IT之家 9 月 6 日消息，據(jù)馬來西亞當?shù)孛襟w The Malaysian Insight 今日報道，英特爾發(fā)言人表示在馬來西亞檳城峇六拜建設(shè)新先進封裝工廠的計劃并未發(fā)生改變。英特爾發(fā)言人稱：“馬來西亞仍將是一個重要的市場，因為我們在這里有著悠久而自豪的歷史?！庇⑻貭枡壋切鹿S是該公司 2021 年 12 月宣布的 70 億美元（IT之家備注：當前約 496.45 億元人民幣）規(guī)模十年期馬來西亞投資計劃的一部分。該工廠原定于 2024 年內(nèi)投產(chǎn)。本月四日，馬來西亞《星報》援引匿名消息人士的話稱
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實現(xiàn)靈活的軟件定義汽車架構(gòu)
- 本文作者是 Kernkonzept 公司的首席技術(shù)官 Adam Lackorzynski 博士，他將帶領(lǐng)我們了解基于 Armv8-R 架構(gòu)的 L4Re Micro Hypervisor，探討其中的虛擬化功能是如何幫助構(gòu)建靈活且面向未來的汽車系統(tǒng)，以實現(xiàn)軟件定義汽車 (SDV)。ECU 整合的必要性隨著各種用戶功能的需求不斷增加，以及實現(xiàn)這些功能的更強大硬件的出現(xiàn)，汽車的電子電氣 (E/E) 架構(gòu)正在持續(xù)演進。過去，經(jīng)典的汽車 E/E 架構(gòu)將功能分配到多達 100 個電子控制單元 (ECU) 中。
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AWS Graviton4 助力加速全 Arm 架構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施時代
- 作者： Arm 工程部設(shè)計服務總監(jiān) Tim Thornton自 2019 年基于 Arm Neoverse N1 核心的 AWS Graviton2 推出以來，Arm 攜手合作伙伴持續(xù)提升基于 Arm 架構(gòu)的設(shè)計性能。如今，AWS Graviton 處理器已發(fā)展到了第四代，在 AWS Graviton4 全面上市之際，我們也一起來回顧一下過去幾年所取得的進展。在 Arm，芯片設(shè)計流程的一個關(guān)鍵階段是 RTL 仿真。在此過程中，驗證工程師采用以 Verilog 表達的設(shè)計，并使用如西門子的 Que
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基于機器學習的高效嵌入式計算機視覺
- 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備上。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數(shù)據(jù)都是在端側(cè)處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
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Armv9 技術(shù)講堂 | Neon、SVE 和 SME 實現(xiàn)矩陣-矩陣乘法的比較
- Arm 始終專注于架構(gòu)演進，確保生態(tài)系統(tǒng)能夠適應未來的技術(shù)趨勢和不斷變化的計算需求。Armv9 架構(gòu)上的 可伸縮矩陣擴展 (SME) 顯著提高了 Arm CPU 對現(xiàn)有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載的處理能力，從而在各種 AI 驅(qū)動的設(shè)備和應用中帶來速度更快、響應更靈敏的用戶體驗。在此前的內(nèi)容中，Arm 技術(shù)專家為大家簡要介紹了 SME 和 SME 指令 ，本期將帶你了解如何使用 Neon、可伸縮向量擴展 (SVE)
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