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大咖觀點(diǎn) | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)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(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)我們?nèi)祟惲?xí)以為常的感知運(yùn)動(dòng)技能卻需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。實(shí)質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復(fù)雜的邏輯任務(wù)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(rèn)知能力之間的差異。人生來就是多模態(tài)的。我們每個(gè)人就像一個(gè)智能終端，我們通常需要去學(xué)校上課接受學(xué)識熏陶（訓(xùn)練），但訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的目的和結(jié)果是
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Arm 攜手三星，共同開拓新一代通信技術(shù)

作者：Arm 基礎(chǔ)設(shè)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(jù)的需求持續(xù)快速增長，每年的增幅預(yù)計(jì)將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實(shí)用技術(shù)，需處理的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長。數(shù)據(jù)量的激增給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護(hù)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，還要為下一代網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。為此，它們對節(jié)能且可擴(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的迫切需求更勝以往。高效計(jì)算在新一代通信技術(shù)和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術(shù)發(fā)展，加之越來越多地將 A
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簡約之美：移動(dòng)端渲染技術(shù)創(chuàng)新 NanoMesh

跨平臺游戲體驗(yàn)吸引了全球數(shù)以百萬計(jì)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(fèi)更多的時(shí)間和精力來調(diào)整內(nèi)容適配臺式機(jī)、游戲主機(jī)和移動(dòng)設(shè)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(xiàng)不斷發(fā)展的全新渲染技術(shù) —— NanoMesh。移動(dòng)游戲開發(fā)以往需使用平臺專用技術(shù)來進(jìn)行高多邊形網(wǎng)格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內(nèi)置的自適應(yīng)剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動(dòng)設(shè)備上的性能發(fā)展?jié)摿薮蟆?02
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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。
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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(shù)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(xùn)練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領(lǐng)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(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來更加靈活，因此當(dāng)企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務(wù)中時(shí)，CPU
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借助小語言模型，高效 Arm 計(jì)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(dòng)了生成式 AI 的早期創(chuàng)新浪潮，訓(xùn)練參數(shù)量朝萬億級規(guī)模邁進(jìn)，但越來越多的證據(jù)表明，無限制地?cái)U(kuò)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(chǔ)設(shè)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(yùn)營成本不菲。這些項(xiàng)目將帶來沉重的財(cái)務(wù)和資源負(fù)擔(dān)，例如 GPT-4 的訓(xùn)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(fù)雜。劍橋
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Arm 驅(qū)動(dòng)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(dòng)駕駛性能、先進(jìn)的車內(nèi)體驗(yàn)，以及向電氣化的轉(zhuǎn)變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發(fā)展，驅(qū)動(dòng)一個(gè)由 AI 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 時(shí)代。與此同時(shí)，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、自動(dòng)駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關(guān)鍵的汽車用例，需要采用異構(gòu)計(jì)算方法來滿足復(fù)雜的計(jì)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(yīng)用。同時(shí)，ADAS 也在不斷擴(kuò)增新的計(jì)算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
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半導(dǎo)體，江湖變了

從早期的真空管到如今的集成電路，半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展如同一場沒有終點(diǎn)的賽跑。人們一直在思考：「半導(dǎo)體行業(yè)，會有永遠(yuǎn)的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導(dǎo)體行業(yè)經(jīng)歷了無數(shù)次的變革與洗牌。曾經(jīng)稱霸一時(shí)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(gè)行業(yè)的競爭之激烈，變化之迅速，讓每一個(gè)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(dǎo)體行業(yè)永遠(yuǎn)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
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NPU成為邊緣智能新思路

在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，從云端到邊緣的計(jì)算需求不斷攀升，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革機(jī)遇。作為這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，Arm 公司憑借其卓越的節(jié)能技術(shù)和從云到邊緣的廣泛布局，正逐步構(gòu)建著未來AI生態(tài)的基礎(chǔ)。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的推出，更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的普及和大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，邊緣計(jì)算逐漸成為AI應(yīng)用的重要場景。邊緣計(jì)算能夠在數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，極大地降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬
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Arm技術(shù)日：為AI終端準(zhǔn)備了哪些新基石？

過去一年，移動(dòng)終端設(shè)備的長足進(jìn)步令人贊嘆，例如人工智能?(AI) 從手機(jī)到筆記本電腦的巨大創(chuàng)新，并誕生了“新一代 AI 手機(jī)”和 AIPC。據(jù)IDC預(yù)測，2024年全球新一代AI手機(jī)的出貨量將達(dá)到1.7億部，占智能手機(jī)市場總量的近15%。在中國市場，新一代 AI 手機(jī)在2027年將達(dá)到 1.5 億臺，占有超過一半的份額。在AIPC方面，今年是AIPC的發(fā)展元年，2028年中國下一代 AIPC 年出貨量將是2024年的60倍。一切皆有可能，且盡在掌控之中，其基石就是新一代的高級計(jì)算。為此，Arm不
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Linux系統(tǒng)中的調(diào)度器策略

一、引言Linux操作系統(tǒng)作為一個(gè)開源的操作系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、嵌入式設(shè)備以及個(gè)人計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域。在日常的使用中，操作系統(tǒng)的性能往往會受到用戶和應(yīng)用程序的調(diào)度策略的影響。調(diào)度策略決定了不同進(jìn)程在CPU上的執(zhí)行順序，直接影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度、資源利用率和系統(tǒng)整體性能。本文將重點(diǎn)介紹Linux系統(tǒng)中常見的調(diào)度器策略，分析各種策略的特點(diǎn)和適用場景，從而更好地了解Linux系統(tǒng)的調(diào)度機(jī)制。二、Linux調(diào)度器概述Linux內(nèi)核中包含多個(gè)不同的調(diào)度器，用于管理進(jìn)程和線程的執(zhí)行順序。調(diào)度器的主要任務(wù)是根據(jù)一定的策略和
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Helium 技術(shù)講堂 | 為何不直接采用 Neon？

Arm Helium 技術(shù)誕生的由來為何不直接采用 Neon？作者：Arm 架構(gòu)與技術(shù)部 M 系列首席架構(gòu)師兼研究員 Thomas Grocutt經(jīng)過 Arm 研究團(tuán)隊(duì)多年的不懈努力， Arm 于 2019 年推出了適用于 Armv8?M 架構(gòu)的 Arm Cortex-M 矢量擴(kuò)展技術(shù) (MVE)——Arm Helium 技術(shù)。起初，當(dāng)我們面臨 Cortex?M 處理器的數(shù)字信號處理 (DSP) 性能亟待提升的需求時(shí)，我們首先想到的是采用現(xiàn)有的 Neon? 技術(shù)。然而，面對典型的 C
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Helium 技術(shù)講堂 | 數(shù)獨(dú)、寄存器和相信的力量

當(dāng)人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應(yīng)用當(dāng)中，作為市場上最大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也將被賦予智能性。Arm???Helium? 技術(shù)正是為基于?Arm Cortex???-M 處理器的設(shè)備帶來關(guān)鍵機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術(shù)講堂中，大家了解了?Helium 技術(shù)的核心“節(jié)拍式”執(zhí)行?。?今天，我們將共同探討一些復(fù)雜而又有趣的交錯(cuò)加載/存儲指令。?若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬
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英偉達(dá)股價(jià)3天下跌13%，市值蒸發(fā)超4300億美元

6月25日消息，自從上周短暫成為全球市值最高的公司以來，英偉達(dá)在接連三個(gè)交易日均出現(xiàn)下跌，目前較峰值已累計(jì)下跌13%，市值蒸發(fā)超4300億美元。周一，這家芯片制造商的股價(jià)暴跌6.7%，報(bào)收于每股118.11美元，這是今年單日第二大跌幅。英偉達(dá)的下跌也帶動(dòng)了芯片制造商和其他依賴人工智能熱潮的科技公司股價(jià)下滑。與英偉達(dá)人工智能芯片相關(guān)的服務(wù)器銷售商Super Micro Computer股價(jià)下跌8.7%，而同行市場的競爭者戴爾下跌了5.2%。芯片設(shè)計(jì)商Arm的股價(jià)下跌了5.8%，而半導(dǎo)體巨頭高通和博通的股價(jià)分
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