智能汽車時代的加速到來，使車載智能系統面臨前所未有的算力需求。隨著越來越多車型引入電子電氣架構轉向中心化、智能駕駛的多傳感器融合、智能座艙的多模態交互以及生成式AI驅動的虛擬助手等創新技術，都要求車用主芯片能夠同時勝任圖形渲染、AI推理和安全計算等多重任務。當下，功能安全、高效高靈活性的算力、產品生命周期，以及軟件生態兼容性這“四大核心要素”，已成為衡量智能汽車AI芯片創新力和市場競爭力的核心標準。傳統汽車計算架構中，往往采用CPU與GPU或/和NPU等計算單元組成異構計算模式；隨著自動駕駛算法從L1向L
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汽車智能化 Imagination GPU IP
正如 Arm 工程部軟件高級副總裁 Mark Hambleton 在 《2025 年芯片新思維》報告 中所說：人工智能 (AI) 的未來發展離不開軟硬件的協同。然而，在由 Arm 贊助的新 CIO 報告中所述，開發者工作流程的碎片化限制了開發者創建和擴展新 AI 應用的速度，而這也是目前其所面臨的最大挑戰之一。報告下載鏈接： https://www.arm.com/resources/white-paper/why-software-is-crucialArm 深知軟件對于釋
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者：Arm 終端事業部技術戰略及業務拓展總監 盧旻盛人工智能 (AI) 為消費電子設備實現了更綜合、更加個性化且更智能的體驗。而這也意味著設備上運行的軟件和系統將愈發復雜，對安全性產生了直接的影響。舉例來說，如果代碼行數增加 10 倍，出現更多漏洞的風險也會增加 10 倍。雖然端側 AI 創造了大量的機遇，新模型、功能、算子類型和量化技術不斷涌入市場，但這種快速的變化在安全方面也帶來了嚴峻的挑戰，尤其是對消費電子設備而言。因此，建立起保護客戶隱私與數據的安全技術和倡議，必須與 AI 帶來的優勢和持續機遇相
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Arm AI 消費電子設備安全
機器人早已不再局限于工廠車間或科幻電影，它們已經融入人們的日常生活，或許是客廳里默默工作的掃地機器人，又或是在超市里引導顧客完成購物的自助收銀機，這些早已不是新奇事物，而是廣泛技術變革的縮影。在人工智能 (AI) 與機器學習 (ML) 技術的推動下，機器人正從機械執行任務的工具，進化為具備自適應能力與決策能力的協作伙伴。它們能夠感知環境、實時響應，甚至通過自然語言進行交流。 這種日益增強的智能正在模糊機器與助手之間的界限，為人機協作開辟了新的可能性。隨著技術的日益成熟，機器人將在更多領域發揮更大
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Arm 機器人
中國數字EDA/IP龍頭企業上海合見工業軟件集團有限公司（簡稱“合見工軟”）近日發布國產自主研發支持多協議的32G SerDes PHY 解決方案UniVista 32G Multi-Protocol SerDes IP (簡稱UniVista 32G MPS IP)。該多協議PHY產品可支持PCIe5、USB4、以太網、SRIO、JESD204C等多種主流和專用協議，并支持多家先進工藝，成功應用在高性能計算、人工智能AI、數據中心等復雜網絡領域IC企業芯片中部署。隨著全球數據量呈指數級增長，這場由數據驅
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據彭博社報道，Arm 首席執行官 Rene Haas 與 Nvidia 首席執行官 Jensen Huang 一起批評美國對中國的 AI 半導體出口管制，他表示此舉可能會減緩該技術的整體進步，從而影響消費者和行業參與者。Haas 在牛津舉行的 Founders Forum 全球會議上發表講話時說：“如果你縮小了獲得技術的機會，并迫使其他生態系統發展起來，那就不好了......如果你愿意的話，它會讓餡餅更小。坦率地說，這對消費者來說不是很好。他還談到了 Arm 在中國的足跡，指出該公司的存在“相當重要”。華
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ARM 英偉達 美國出口管制
一塊搭載了英偉達N1X處理器的惠普開發板（HP 83A3）在Geekbench上亮相。在Geekbench的測試中，運行Linux（Ubuntu 24.04.1）的N1X處理器在單核測試中獲得了3096分，在多核測試中獲得了18837分，平均頻率為4GHz。數據顯示這款處理器為20線程配置，由于Arm通常沒有像英特爾那樣的超線程技術，因此很可能是20個物理核心，類似于英偉達迷你超算所搭載的GB10。同時，該開發板可能配備128GB系統內存，其中8GB預留給GPU。其性能已經接近甚至超過了當前市場上的一些頂
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人工智能（AI）在邊緣計算領域正經歷著突飛猛進的高速發展，根據IDC的最新數據，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數十個行業中越來越多的應用場景中出現的滲透率快速提升，也為執行計算任務的硬件設計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰。AI不僅是一項技術突破，它更是軟件編寫、理解和執行方式的一次永久性變革。傳統的軟件開發基于確定性邏輯和大多是順序執行的流程，而如今這一范式正在讓位于概率模型、訓練行為以及數
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并行計算 GPU GPU IP
芯原股份（芯原）近日宣布其超低能耗且高性能的神經網絡處理器（NPU）IP現已支持在移動端進行大語言模型（LLM）推理，AI算力可擴展至40 TOPS以上。該高能效NPU架構專為滿足移動平臺日益增長的生成式AI需求而設計，不僅能夠為AI PC等終端設備提供強勁算力支持，而且能夠應對智慧手機等移動終端對低能耗更為嚴苛的挑戰。芯原的超低能耗NPU IP具備高度可配置、可擴展的架構，支持混合精度計算、稀疏化優化和并行處理。其設計融合了高效的內存管理與稀疏感知加速技術，顯著降低計算負載與延遲，確保AI處理流暢、響應
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Arm 開發的 Zena 系列計算子系統 （CSS） 可能使半導體公司、一級供應商甚至汽車制造商能夠更輕松、更快速地創建汽車級 AI 芯片。軟件正在成為汽車行業更大的戰場，AI 正在成為貫穿車輛各個領域的核心功能。“AI 工作負載正在成為籌碼，”Arm 汽車部門高級副總裁兼總經理 Dipti Vachani 說。隨著 AI 開始支撐從高級駕駛輔助系統 （ADAS） 到車載信息娛樂 （IVI） 的方方面面，公司正在重新設計汽車的內部電氣架構。它們都將更多的計算能力從汽車每個角落的電子控制單元 （E
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ARM 開發了一個包含 16 個高性能處理器的計算子系統（CSS），以加快下一代 AI 芯片在汽車設計中的開發速度。這是首次使用 Zena 品牌，并提供 16 個 Cortex A720AE 汽車處理器核心和 Cortex-R82AE 實時微控制器核心。一個關鍵區別是 Mali GPU 是可選的，AI 加速器也是可選的，這表明 ARM 預計芯片制造商將添加額外的 IP，無論是作為 RTL 集成在芯片中，還是作為芯片 LET。這標志著在軟件定義汽車中越來越多地使用人工智能，從而提高了處理需求“我們擁有超過
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Arm 軟件定義汽車 汽車電子
ARM 開發了具有 16 個高性能處理器的計算子系統 （CSS），以加快用于汽車設計的下一代 AI 芯片的開發。這是 Zena 品牌的首次使用，提供 16 個 Cortex A720AE 汽車處理器內核和 Cortex-R82AE 實時微控制器內核。一個關鍵區別是 Mali GPU 是可選的，AI 加速器也是可選的，這表明 ARM 希望芯片制造商在芯片中添加額外的 IP，無論是在芯片中作為 RTL 還是作為小芯片。這標志著軟件定義汽車中越來越多的 AI，從而提高了處理要求“我們有超過 94% 的汽車制造商
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ARM Zena AI定義汽車
近日，一站式定制芯片及IP供應商——燦芯半導體（上海）股份有限公司宣布推出基于28HKC+?0.9V/1.8V平臺的Ternary Content-Addressable Memory (TCAM) IP。該IP具有高頻率和低功耗特性，隨著網絡設備中快速處理路由表與訪問控制列表（ACL）等需要高效查找的場景不斷增加，該IP將被高端交換機、路由器等芯片廣泛采用。燦芯半導體此次發布的TCAM IP包含全自研Bit cell，符合邏輯設計規則，良率高；在可靠性方面，這款TCAM抗工藝偏差強，具有高可靠
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5 月 27 日消息，小米創辦人、董事長兼 CEO 雷軍今日早發文：“玄戒 O1 最高主頻 3.9GHz，這足以說明我們芯片團隊已經具備相當強的研發設計實力?！惫俜綌祿@示，小米玄戒
O1 處理器安兔兔跑分超過了 300 萬分，擁有 190 億個晶體管，采用了全球最先進的 3nm 工藝，芯片面積僅
109mm2。架構方面，小米玄戒 O1 采用了十核四叢集 CPU，擁有雙超大核、4 顆性能大核、2 顆能效大核、2 顆超級能效核，超大核最高主頻
3.9Hz，單核跑分超 3000 分，多核跑分超 9
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隨著人工智能時代來臨，Arm（安謀）正快速滲透個人電腦市場。 Arm 終端產品事業部市場策略資深總監Parag Beeraka接受專訪時指出，相較過去Arm挑戰進軍PC市場，這次離成功僅咫尺之遙，不僅在AI運算效能上具備先天優勢，同時歸功于生態系逐步成形，改變用戶對筆電體驗的期待?！覆恢M言，Arm架構筆電受惠美系大廠成功帶動，顛覆人們對筆電的認知?！笲eeraka幽默指出，如今隨身攜帶iPhone充電線的需求遠高于筆電，成功展示Arm架構可為用戶帶來的升級體驗; 生態系逐步形成，現在軟件業者只需小幅調整，
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