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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(wǎng)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?nèi)祟惲曇詾槌５母兄\動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質(zhì)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(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(jù)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(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)絡運營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護現(xiàn)有網(wǎng)絡，還要為下一代網(wǎng)絡進行技術(shù)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(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：移動端渲染技術(shù)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(diào)整內(nèi)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(shù) —— NanoMesh。移動游戲開發(fā)以往需使用平臺專用技術(shù)來進行高多邊形網(wǎng)格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內(nèi)置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動設備上的性能發(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。
- 關(guān)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(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(chǎn)品和服務中時，CPU
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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(jù)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
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Arm 驅(qū)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(nèi)體驗，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(guān)鍵的汽車用例，需要采用異構(gòu)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
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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(jīng)歷了無數(shù)次的變革與洗牌。曾經(jīng)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
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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，從云端到邊緣的計算需求不斷攀升，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革機遇。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。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）的推出，更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備的普及和大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場景。邊緣計算能夠在數(shù)據(jù)源附近進行數(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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萊迪思推出全新安全控制FPGA系列產(chǎn)品，具備先進的加密敏捷性和硬件可信根
- 萊迪思半導體，低功耗可編程器件的領(lǐng)先供應商，近日宣布推出兩款全新解決方案，進一步鞏固其在安全硬件和軟件領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，幫助客戶應對系統(tǒng)安全領(lǐng)域日益嚴峻的挑戰(zhàn)。全新發(fā)布的萊迪思MachXO5D-NX?系列高級安全控制FPGA提供加密敏捷算法、集成閃存的硬件可信根功能以及故障安全（fail-safe）遠程現(xiàn)場更新功能，實現(xiàn)可靠和安全的產(chǎn)品生命周期管理。此外，萊迪思還推出了最新版本的Lattice Sentry?解決方案集合，其新功能為客戶提供可定制的、基于FPGA的平臺固件保護恢復（PFR）解決方案，且支持最
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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 研究團隊多年的不懈努力， Arm 于 2019 年推出了適用于 Armv8?M 架構(gòu)的 Arm Cortex-M 矢量擴展技術(shù) (MVE)——Arm Helium 技術(shù)。 起初，當我們面臨 Cortex?M 處理器的數(shù)字信號處理 (DSP) 性能亟待提升的需求時，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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英偉達股價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，英偉達在接連三個交易日均出現(xiàn)下跌，目前較峰值已累計下跌13%，市值蒸發(fā)超4300億美元。周一，這家芯片制造商的股價暴跌6.7%，報收于每股118.11美元，這是今年單日第二大跌幅。英偉達的下跌也帶動了芯片制造商和其他依賴人工智能熱潮的科技公司股價下滑。與英偉達人工智能芯片相關(guān)的服務器銷售商Super Micro Computer股價下跌8.7%，而同行市場的競爭者戴爾下跌了5.2%。芯片設計商Arm的股價下跌了5.8%，而半導體巨頭高通和博通的股價分
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