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          哪吒選用風(fēng)河Wind River Linux開發(fā)智能域控制器XPC-S32G推進(jìn)軟件定義汽車

          • 智能邊緣軟件全球領(lǐng)先提供商風(fēng)河公司近日公布,哪吒汽車選用Wind River Linux開發(fā)其浩智超算XPC智能域控制器(XPC-S32G)。在智能汽車?yán)?,集成網(wǎng)關(guān)域控制器可作為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”,支持迭代升級(jí)并增強(qiáng)安全性和控制功能。哪吒汽車CTO戴大力先生表示:“在哪吒汽車日益智能化并邁向軟件定義的未來之旅上,浩智超算XPC-S32G將發(fā)揮關(guān)鍵性的支持作用,并為客戶帶來全新的智能體驗(yàn)。風(fēng)河公司提供了最高水平的專業(yè)服務(wù)能力,特別是性能優(yōu)化、本地化、安全以及長期支持方面的專業(yè)知識(shí)。我們期待與風(fēng)河展開持續(xù)性合作
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          Arm 旗下熱門開源嵌入式操作系統(tǒng) Mbed OS 將于 2026 年 7 月結(jié)束官方維護(hù)

          • 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(tái)和操作系統(tǒng)將于 2026 年 7 月終止生命周期,屆時(shí) Mbed 網(wǎng)站將被存檔,并且將無法通過在線工具構(gòu)建項(xiàng)目。設(shè)備軟件 Mbed OS 是開源的,將繼續(xù)公開提供,但不再由 Arm 主動(dòng)維護(hù)。Mbed TLS 項(xiàng)目不受該公告的影響,并將繼續(xù)作為 TrustedFirmware 社區(qū)項(xiàng)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(gè)非常受歡迎的項(xiàng)目,幫助專業(yè)開發(fā)者、教育用戶和
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          Arm 推出精銳超級(jí)分辨率技術(shù)

          • 作者:?Arm 開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略總監(jiān) Peter Hodges近日,Arm 推出了?Arm 精銳超級(jí)分辨率技術(shù)?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR),這是一款面向移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)的出色開源超級(jí)分辨率?(下文簡稱“超分”)?解決方案。本文將為你介紹我們所采用的方法,并歡迎你一同加入我們的技術(shù)探索旅程。制作精良的游戲能夠帶領(lǐng)玩家踏上一段動(dòng)人的旅程。游戲開發(fā)者套件里有許多工具可以為此增添助力,例如引人入勝的音樂、
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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(duì)于人工智能 (AI) 系統(tǒng)而言,高級(jí)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(duì) 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(shí)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(duì)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(jí)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(duì)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(tái)游戲體驗(yàn)吸引了全球數(shù)以百萬計(jì)的玩家。然而,這對(duì)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(tái)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(huì) (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(tái)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

          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(shì)。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
          • 關(guān)鍵字: Arm  Neoverse  大語言模型  

          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(shì)。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(jí)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(duì)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(shì)。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(tái),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(duì) 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(huì)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
          • 關(guān)鍵字: x86  Arm  

          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(tái),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(jí)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(huì)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(hào)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(duì)典型的 C
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