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簡約之美：移動端渲染技術創(chuàng)新 NanoMesh
- 跨平臺游戲體驗吸引了全球數以百萬計的玩家。然而，這對游戲開發(fā)者來說則是一大挑戰(zhàn)，他們需要花費更多的時間和精力來調整內容適配臺式機、游戲主機和移動設備。為了更好賦能開發(fā)者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開發(fā)者大會 (GDC) 上展示了一項不斷發(fā)展的全新渲染技術 —— NanoMesh。移動游戲開發(fā)以往需使用平臺專用技術來進行高多邊形網格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術在移動設備上的性能發(fā)展?jié)摿薮蟆?02
- 關鍵字： Arm NanoMesh
Windows on Arm 繼續(xù)存在 高通拯救了Microsoft
- PC芯片競爭升溫 高通驍龍X的推出使x86處于劣勢，至少目前是這樣。
- 關鍵字： Windows on Arm 高通 Microsoft Copilot Plus
加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理
- 人工智能 (AI) 正在眾多行業(yè)掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發(fā)展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統(tǒng)的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU
- 關鍵字： Arm Neoverse 大語言模型
借助小語言模型，高效 Arm 計算賦能定制化 AI 未來
- 隨著我們逐步邁入人工智能 (AI) 的世界，小體量模型愈發(fā)具有大優(yōu)勢。在過去的一年多里，大語言模型 (LLM) 推動了生成式 AI 的早期創(chuàng)新浪潮，訓練參數量朝萬億級規(guī)模邁進，但越來越多的證據表明，無限制地擴展 LLM 并不具備可持續(xù)性。至少來說，通過此方式來發(fā)展 AI 所需的基礎設施成本過于高昂，僅有少數企業(yè)可以承受。此類 LLM 需要消耗大量算力和電力，運營成本不菲。這些項目將帶來沉重的財務和資源負擔，例如 GPT-4 的訓練成本至少為一億美元。除此之外，這些 LLM 的開發(fā)和部署過程也相對復雜。劍橋
- 關鍵字： Arm
Arm 驅動汽車行業(yè)芯粒開發(fā)與部署
- 汽車的算力需求呈現持續(xù)增長的態(tài)勢。為了追求更高的自動駕駛性能、先進的車內體驗，以及向電氣化的轉變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發(fā)展，驅動一個由 AI 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 時代。與此同時，先進駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、自動駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關鍵的汽車用例，需要采用異構計算方法來滿足復雜的計算要求。以 IVI 為例，它正逐步演變?yōu)槿娴臄底制脚_，配備更多高分辨率顯示屏，并引入眾多新的應用。同時，ADAS 也在不斷擴增新的計算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
- 關鍵字： Arm
半導體，江湖變了
- 從早期的真空管到如今的集成電路，半導體行業(yè)的發(fā)展如同一場沒有終點的賽跑。人們一直在思考：「半導體行業(yè)，會有永遠的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導體行業(yè)經歷了無數次的變革與洗牌。曾經稱霸一時的巨頭可能在瞬間黯然失色，新興的力量又如同雨后春筍般崛起。這個行業(yè)的競爭之激烈，變化之迅速，讓每一個參與者都如同在波濤洶涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹沒。半導體行業(yè)永遠有「英雄」，但不是所有「英雄」都能夠穩(wěn)坐王位?！竿跽摺箈86 迎來新挑戰(zhàn)CPU 的發(fā)展史簡單來說就是英特爾公司的發(fā)展歷史。x86 系列 CPU
- 關鍵字： x86 Arm
arm 介紹
ARM 即Advanced RISC Machines的縮寫,既可以認為是一個公司的名字，也可以認為是對一類微處理器的通稱，還可以認為是一種技術的名字。
1985年4月26日，第一個ARM原型在英國劍橋的Acorn計算機有限公司誕生，由美國加州SanJoseVLSI技術公司制造。
20世紀80年代后期，ARM很快開發(fā)成Acorn的臺式機產品，形成英國的計算機教育基礎。
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