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通過 Arm Total Access 方案構建基于 Arm 技術的智能未來
- Arm 技術授權訂閱模式 能滿足不同企業(yè)規(guī)模和行業(yè)類別的業(yè)務需求，并已在過去數(shù)年內賦能 250 余家全球生態(tài)伙伴輕松通過 Arm 技術實現(xiàn)創(chuàng)新，共同基于 Arm 平臺構建計算的未來！Nordic Semiconductor （下稱 Nordic） 與 Arm 的合作正是一個典型案例，雙方的合作伙伴關系已逾 20 年，而隨著 Nordic 采用 Arm Total Access 方案 ，標志著雙方的合作正式邁入全新篇章。Nordic 作為嵌入式市場轉型的先行
- 關鍵字： Arm
基于 Arm Cortex-R82AE 簡化高性能區(qū)域控制器的軟件開發(fā)
- 作者：Arm 汽車事業(yè)部高級產品經理 Prakash Mohapatra在 之前的一篇推文 中我曾談到過，汽車行業(yè)的近期發(fā)展趨勢正在推動對汽車架構中區(qū)域控制器和域控制器的需求。而基于 Armv8-R 的 Arm Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 核心正是滿足區(qū)域控制器和域控制器設計和性能需求的理想之選。Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 已廣泛應用于汽車設計領域，既包括獨立的微控制器 (MCU)，也有與 Cortex-A 核心結合的異構
- 關鍵字： Arm Cortex-R82AE
Helium 技術講堂 | 循環(huán)緩沖區(qū)的使用
- 當人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應用當中，作為市場上最大量的物聯(lián)網設備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設備帶來關鍵機器學習與數(shù)字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術講堂中，我們與大家共同探討了復雜而又有趣的 交錯加載/存儲指令 。 今天，我們將一起聊聊與內存訪問相關的內容。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末視
- 關鍵字： Arm 循環(huán)緩沖區(qū)
X86架構與Arm架構區(qū)別
- X86架構和ARM架構是主流的兩種CPU架構，X86架構的CPU是PC服務器行業(yè)的老大，ARM架構的CPU則是移動端的老大。X86架構和arm架構實際上就是CISC與RISC之間的區(qū)別，很多用戶不理解它們兩個之間到底有哪些區(qū)別，實際就是它們的領域不太相同，然后追求也不相同。X86架構和Arm架構區(qū)別1、追求不同：X86主要追求性能，但會導致功耗大，不節(jié)能，而ARM則是追求節(jié)能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領域不同：ARM主要應用于移動終端之中，類如手機，平板等，而X86則是主要應用于Intel，A
- 關鍵字： Arm x86 CISC RISC
Arm 旗下熱門開源嵌入式操作系統(tǒng) Mbed OS 將于 2026 年 7 月結束官方維護
- IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月發(fā)布公告，宣布旗下開源 Mbed 平臺和操作系統(tǒng)將于 2026 年 7 月終止生命周期，屆時 Mbed 網站將被存檔，并且將無法通過在線工具構建項目。設備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續(xù)公開提供，但不再由 Arm 主動維護。Mbed TLS 項目不受該公告的影響，并將繼續(xù)作為 TrustedFirmware 社區(qū)項目的一部分獲得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以來，Mbed 一直是一個非常受歡迎的項目，幫助專業(yè)開發(fā)者、教育用戶和
- 關鍵字： Arm Mbed OS 操作系統(tǒng)
大咖觀點 | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機器人實現(xiàn)創(chuàng)新
- 作者：Arm 物聯(lián)網事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁 馬健你聽過莫拉維克悖論 (Moravec's paradox) 嗎？它是指，對于人工智能 (AI) 系統(tǒng)而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實現(xiàn)我們人類習以為常的感知運動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質上，與人類本能可以完成的基本感官任務相比，復雜的邏輯任務對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的 AI 與人類認知能力之間的差異。人生來就是多模態(tài)的。我們每個人就像一個智能終端，我們通常需要去學校上課接受學識熏陶（訓練），但訓練與學習的目的和結果是
- 關鍵字： Arm AI 機器人
Arm 攜手三星，共同開拓新一代通信技術
- 作者：Arm 基礎設施事業(yè)部無線 vRAN 解決方案市場營銷總監(jiān) Mo Jabbari如今，對于數(shù)據的需求持續(xù)快速增長，每年的增幅預計將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實用技術，需處理的數(shù)據量將呈指數(shù)級增長。數(shù)據量的激增給網絡運營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護現(xiàn)有網絡，還要為下一代網絡進行技術創(chuàng)新。為此，它們對節(jié)能且可擴展的計算基礎設施的迫切需求更勝以往。高效計算在新一代通信技術和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術發(fā)展，加之越來越多地將 A
- 關鍵字： Arm 通信技術
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(shù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)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(shù)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(xiàn)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?shù)字平臺，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
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