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Armv9 技術(shù)講堂 | SME 指令介紹
- Arm 可伸縮矩陣擴展 (SME) 作為 Armv9 架構中的一項創(chuàng )新特性，旨在滿(mǎn)足當前日益復雜和高能耗的人工智能 (AI) 和機器視覺(jué) (ML) 應用需求。除了加速現今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構上處理不斷更新的生成式 AI 應用的靈活性。在 上一篇內容 中，Arm 技術(shù)專(zhuān)家為大家簡(jiǎn)要介紹了 SME，本周我們將帶各位更為詳細地來(lái)了解 SME 的指令，助力你在應用中高效使用 SME！操作 ZA 存儲的 SME 指令主要包括：計算兩個(gè)向量外積，并累加或累減，將結果
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基于 Arm Cortex-R82AE 簡(jiǎn)化高性能區域控制器的軟件開(kāi)發(fā)
- 作者：Arm 汽車(chē)事業(yè)部高級產(chǎn)品經(jīng)理 Prakash Mohapatra在 之前的一篇推文 中我曾談到過(guò)，汽車(chē)行業(yè)的近期發(fā)展趨勢正在推動(dòng)對汽車(chē)架構中區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(mǎn)足區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(chē)設計領(lǐng)域，既包括獨立的微控制器 (MCU)，也有與 Cortex-A 核心結合的異構
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Helium 技術(shù)講堂 | 循環(huán)緩沖區的使用
- 當人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應用當中，作為市場(chǎng)上最大量的物聯(lián)網(wǎng)設備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術(shù)正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設備帶來(lái)關(guān)鍵機器學(xué)習與數字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術(shù)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(fǎng)問(wèn)相關(guān)的內容。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬(wàn)別錯過(guò)文末視
- 關(guān)鍵字： Arm 循環(huán)緩沖區
X86架構與Arm架構區別
- 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(wù)器行業(yè)的老大，ARM架構的CPU則是移動(dòng)端的老大。X86架構和arm架構實(shí)際上就是CISC與RISC之間的區別，很多用戶(hù)不理解它們兩個(gè)之間到底有哪些區別，實(shí)際就是它們的領(lǐng)域不太相同，然后追求也不相同。X86架構和Arm架構區別1、追求不同：X86主要追求性能，但會(huì )導致功耗大，不節能，而ARM則是追求節能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領(lǐng)域不同：ARM主要應用于移動(dòng)終端之中，類(lèi)如手機，平板等，而X86則是主要應用于Intel，A
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特斯拉公布超算集群「Cortex」，硬件組成多元化
- 特斯拉CEO埃隆?馬斯克 (Elon Musk) 在參觀(guān)了最近建成的得克薩斯州超級計算集群后，在社交媒體上公布了超算集群的名稱(chēng)：Cortex，并指出他剛剛完成了新設施的演練。Cortex擁有約十萬(wàn)顆英偉達H100和H200芯片，專(zhuān)門(mén)用于訓練特斯拉的自動(dòng)駕駛系統FSD和Optimus機器人。值得注意的是，雖然馬斯克提到的是英偉達的產(chǎn)品，但Cortex龐大算力的硬件組成，可能是多元的，馬斯克此前就曾透露超算集群的目標是 —— 一半算力由英偉達和其他廠(chǎng)家組成，比如AMD，另一半則來(lái)自特斯拉自研的超算中心Dojo
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Arm 旗下熱門(mén)開(kāi)源嵌入式操作系統 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(kāi)源 Mbed 平臺和操作系統將于 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(wú)法通過(guò)在線(xiàn)工具構建項目。設備軟件 Mbed OS 是開(kāi)源的，將繼續公開(kāi)提供，但不再由 Arm 主動(dòng)維護。Mbed TLS 項目不受該公告的影響，并將繼續作為 TrustedFirmware 社區項目的一部分獲得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以來(lái)，Mbed 一直是一個(gè)非常受歡迎的項目，幫助專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者、教育用戶(hù)和
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Arm 推出精銳超級分辨率技術(shù)
- 作者：?Arm 開(kāi)發(fā)者生態(tài)系統戰略總監 Peter Hodges近日，Arm 推出了?Arm 精銳超級分辨率技術(shù)?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，這是一款面向移動(dòng)設備進(jìn)行優(yōu)化升級的出色開(kāi)源超級分辨率?（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“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(kāi)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(lè )、
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大咖觀(guān)點(diǎn) | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機器人實(shí)現創(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(tīng)過(guò)莫拉維克悖論 (Moravec's paradox) 嗎？它是指，對于人工智能 (AI) 系統而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實(shí)現我們人類(lèi)習以為常的感知運動(dòng)技能卻需要耗費巨大的計算資源。實(shí)質(zhì)上，與人類(lèi)本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復雜的邏輯任務(wù)對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現階段的 AI 與人類(lèi)認知能力之間的差異。人生來(lái)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（訓練），但訓練與學(xué)習的目的和結果是
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Arm 攜手三星，共同開(kāi)拓新一代通信技術(shù)
- 作者：Arm 基礎設施事業(yè)部無(wú)線(xiàn) vRAN 解決方案市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)總監 Mo Jabbari如今，對于數據的需求持續快速增長(cháng)，每年的增幅預計將超過(guò) 30% [1] 。隨著(zhù)人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實(shí)用技術(shù)，需處理的數據量將呈指數級增長(cháng)。數據量的激增給網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)商帶來(lái)了巨大壓力，它們不僅要維護現有網(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(lái)越多地將 A
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簡(jiǎn)約之美：移動(dòng)端渲染技術(shù)創(chuàng )新 NanoMesh
- 跨平臺游戲體驗吸引了全球數以百萬(wàn)計的玩家。然而，這對游戲開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)則是一大挑戰，他們需要花費更多的時(shí)間和精力來(lái)調整內容適配臺式機、游戲主機和移動(dòng)設備。為了更好賦能開(kāi)發(fā)者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開(kāi)發(fā)者大會(huì ) (GDC) 上展示了一項不斷發(fā)展的全新渲染技術(shù) —— NanoMesh。移動(dòng)游戲開(kāi)發(fā)以往需使用平臺專(zhuān)用技術(shù)來(lái)進(jìn)行高多邊形網(wǎng)格建模，而 NanoMesh 可顯著(zhù)簡(jiǎn)化這一切。再加上其中內置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動(dòng)設備上的性能發(fā)展潛力巨大。202
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Windows on Arm 繼續存在 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(yǔ)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(yǔ)言模型 (LLM) 問(wèn)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(shù)的交互方式，并且在自然語(yǔ)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(lǐng)域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長(cháng)期以來(lái)，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學(xué)習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來(lái)更加靈活，因此當企業(yè)和開(kāi)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(yǔ)言模型
借助小語(yǔ)言模型，高效 Arm 計算賦能定制化 AI 未來(lái)
- 隨著(zhù)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(guò)去的一年多里，大語(yǔ)言模型 (LLM) 推動(dòng)了生成式 AI 的早期創(chuàng )新浪潮，訓練參數量朝萬(wàn)億級規模邁進(jìn)，但越來(lái)越多的證據表明，無(wú)限制地擴展 LLM 并不具備可持續性。至少來(lái)說(shuō)，通過(guò)此方式來(lái)發(fā)展 AI 所需的基礎設施成本過(guò)于高昂，僅有少數企業(yè)可以承受。此類(lèi) LLM 需要消耗大量算力和電力，運營(yíng)成本不菲。這些項目將帶來(lái)沉重的財務(wù)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(kāi)發(fā)和部署過(guò)程也相對復雜。劍橋
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Arm 驅動(dòng)汽車(chē)行業(yè)芯粒開(kāi)發(fā)與部署
- 汽車(chē)的算力需求呈現持續增長(cháng)的態(tài)勢。為了追求更高的自動(dòng)駕駛性能、先進(jìn)的車(chē)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(dòng)一個(gè)由 AI 賦能的軟件定義汽車(chē) (SDV) 時(shí)代。與此同時(shí)，先進(jìn)駕駛輔助系統 (ADAS)、自動(dòng)駕駛和車(chē)載信息娛樂(lè ) (IVI) 等關(guān)鍵的汽車(chē)用例，需要采用異構計算方法來(lái)滿(mǎn)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(shí)，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(chǎng)沒(méi)有終點(diǎn)的賽跑。人們一直在思考：「半導體行業(yè)，會(huì )有永遠的大贏(yíng)家嗎？」歷史的車(chē)輪滾滾向前，半導體行業(yè)經(jīng)歷了無(wú)數次的變革與洗牌。曾經(jīng)稱(chēng)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(méi)。半導體行業(yè)永遠有「英雄」，但不是所有「英雄」都能夠穩坐王位?！竿跽摺箈86 迎來(lái)新挑戰CPU 的發(fā)展史簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是英特爾公司的發(fā)展歷史。x86 系列 CPU
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arm cortex-m85介紹
Arm最新發(fā)布的最新Cortex-M85，這是首款提供超過(guò)6 CoreMarks/MHz 和超過(guò)3 DMIPS/MHz的Cortex-M系列內核。通過(guò)集成Arm Helium技術(shù)，M85相較M7在DSP和ML處理能力上提升了4倍，與其他支持Helium的處理器Cortex-M55相比，它還帶來(lái)了約20%的矢量處理性能提升。毫無(wú)疑問(wèn)，Cortex-M85是最強的微控制器的首選內核。 [ 查看詳細 ]
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